財富管理中的 7 個 AI 使用案例

在財富管理領域，有許多很棒的人工智慧使用案例，而採用人工智慧並做得正確的公司將大獲全勝。

毫無疑問，財富管理公司已經大舉採用人工智能，以獲得各種好處，無論是更大的規模或超個性化的客戶體驗等等。

根據麥肯錫全球 AI 調查顯示，在至少一項業務功能中採用 AI 的公司比例，從 2023 年的 55% 增加到2024 年的 72%。

儘管實施過程並不總是一個簡單或無縫的過程，但最終能有效部署 AI 的公司都能獲得競爭優勢。  

與其等待「最佳時機」，不如現在就開始。測試和嘗試，隨著時間的推移不斷完善。

以下是 AI 已經在前台、中台和後台功能中產生可衡量影響的實際應用。  

7 個財富管理 AI 使用案例  

1.個人化客戶投資組合建議

人工智能可以分析客戶的風險承受能力、財務目標和市場狀況，從而生成量身定制的投資策略。

機器學習模型處理歷史資料、行為模式和宏觀經濟趨勢，以建議最佳資產配置。

例如，人工智能可以根據即時風險信號或生活事件觸發點（如退休、大學儲蓄）動態調整投資組合的股票/債券組合。

使用此方法的公司表示，由於提供超客製化的建議，客戶滿意度和保留率都較高。  

2.自動化入職文件處理

許多財富經理仍在處理堆積如山的文書工作：KYC 表格、稅務文件和合規申報。

這就是機器學習的用武之地...

人工智能驅動的光學字元識別 (OCR) 和自然語言處理 (NLP) 可在數秒內擷取、分類和驗證客戶資料，減少人工錯誤。

有些公司透過自動化 CRM 和合規系統的資料輸入，將入職時間從幾週縮短到幾天。  

3.預測分析預防客戶流失

人工智能透過分析互動記錄、投資組合活動，甚至是電子郵件/會議記錄中的情緒，來識別高風險客戶。

預測模型可根據行為提示（例如，參與度降低、頻繁提取現金）標記可能離開的客戶。

顧問可以主動解決顧慮，提高保留率。

4.AI 驅動的稅務最佳化

稅損回收、資產定位和提款策略對於高淨值客戶來說是複雜而重要的。

AI 演算法模擬數千種稅務情況，以盡量減少負債，並建議最有效的資本收益或羅斯轉換時機。

5.即時詐騙偵測

AI 會利用異常偵測演算法，監控交易是否有異常現象 - 不尋常的電匯轉帳、登入位置或消費模式。

舉例來說，如果客戶的帳戶突然顯示有大筆款項從外國 IP 位址提款，AI 就會觸發警報或凍結交易，等待驗證。

6.主動式客戶服務的情緒分析

NLP 工具會掃描電子郵件、通話記錄和新聞，以評估客戶的情緒。

如果客戶表達對市場波動或稅務變動的疑慮，AI 會提醒顧問及時處理。

有些公司也會利用財報電話和社群媒體的情緒分析，先發制勝地調整投資組合策略。  

7.後勤辦公室流程

AI 可將重複性工作自動化，例如對帳、報告和帳單，以及合規性檢查。

例如，機器人流程自動化 (RPA) 搭配人工智能可驗證交易結算、標示差異，甚至產生監管報告。

中型的 RIA 每年可以透過這種智慧型自動化節省無數的時間。

將 AI 用於工作

上述財富管理使用案例說明 AI 對組織內各種功能的影響相當大。

能夠策略性地接受並實施 AI 的公司，將可在效率、客戶滿意度及整體競爭力方面獲得顯著的優勢。

越來越高的採用率標誌著一個明確的趨勢，強調主動參與人工智能不再是可有可无，而是真正對投資管理行業未來的成功至關重要。