如何在財富管理中使用生成式人工智慧

生成式人工智慧可以帶來巨大的潛力,充分利用該技術的財富管理公司將獲得回報。

財富管理公司有很多事情讓他們夜不能寐:

  • 成本上升
  • 利潤空間被擠壓
  • 增長放緩
  • 競爭加劇
  • 不斷提高客戶的期望和對個人化服務的需求
  • 複雜的法規環境
  • 耗時且效率低下的做法

在這樣的壓力下,他們好像必須成為每個人的一切,但由於已經有太多事情要處理,他們的時間實在太少,也沒有足夠的進展。

這就是生成式人工智慧(Gen AI)的用武之地。

什麼是生成式人工智慧?

關於 AI 和 Gen AI 的說法很多,但兩者之間的區別並不總是明確說明。

傳統人工智慧專注於分析現有數據以進行預測或自動執行任務,而生成式人工智慧則更進一步。 GenAI 可以根據學習的模式和資料創建全新的內容——從文字和圖像到程式碼甚至音樂。

財富管理行業當然可以利用這項技術,因為它有可能改變財富顧問與客戶互動、分析數據以及簡化內部流程的方式。

下面,我們將分享生成式人工智慧的實際應用、一些潛在的陷阱以及如何開始。

生成式人工智慧在財富管理中的應用案例

Gen AI 在前臺、中台和後台提供了大量機會。讓我們來探討一些關鍵應用:

1. 個人化的客戶溝通和會議準備

起草量身定製的電子郵件、投資業績摘要和市場更新,與各個客戶產生共鳴,從而節省顧問的時間並確保一致、高品質的溝通。

2. 入職

使用 Gen AI 讀取、標記、索引、管理和審查入職流程的端到端方面,並使用它來填充草稿備案和監管方面

3. 增強的客戶門戶

整合人工智慧驅動的聊天機器人,為客戶的問題提供即時答案,提供 24/7 支援並讓顧問騰出時間來處理複雜的詢問。

根據客戶興趣和知識程度產生個人化的金融教育內容。

4. 銷售與營銷促進

創建引人入勝的公司品牌行銷文案、社交媒體帖子和思想領導力文章,吸引新客戶並將公司定位為具有前瞻性思維的創新者。

5. 自動報告生成

自動生成複雜的報告,包括製作視覺上令人愉悅的績效摘要、合規文檔和客戶演示文稿,所有這些都帶有公司品牌和顏色

6. 研究、數據分析和洞察

分析大量財務數據,識別趨勢、模式和異常情況,為投資策略和風險管理提供資訊。

此外,也總結研究報告和市場新聞,讓顧問了解最新情況。

7. 合規審查和記錄

利用人工智慧審查文件的監管合規性、標記潛在問題,甚至提出修改建議,從而降低人為錯誤的風險。

並且不要忘記自動建立合規報告和文檔,從而節省時間和資源。

8. 員工培訓和知識庫

使用 Gen AI 開發互動式培訓模組並創建可搜索的知識庫,幫助員工快速獲取資訊並提升技能。

財富管理公司看到了價值

GenAI 可以在整個價值鏈(從客戶獲取、入職、服務和內部支援)中節省顧問 10% 至 30% 的時間。 (卡介苗。)

與上述許多用例相關, 安永會計師事務所(Ernst & Young)的一項調查 強調了財富和資產管理公司分享他們認為Gen AI帶來最大價值的地方:

- 數據攝取以推動alpha生成策略
- 財務建議
- 投資業務(中後台)
- 客戶引導
- 營銷和客戶獲取

如何開始

瞭解生成式人工智慧在財富管理中可以做的所有偉大事情是一回事,但將其付諸實踐是另一回事。

以下是一些有用的建議:

1. 評估需求

確定 Gen AI 可以簡化工作流程、改善客戶體驗或增強決策的特定痛點和領域。

2. 選擇正確的工具

評估不同的 Gen AI 平臺和模型。考慮易用性、自定義選項以及與現有系統的集成功能等因素。不要猶豫,尋求專家指導。

3. 制定有效的提示

學習 AI 提示的藝術,以建立清晰、簡潔且具體的提示,引導 AI 的輸出,並確保準確且相關的結果。測試不同的指令。輸入內容要詳盡。

4. 優先考慮數據安全和隱私

實施強大的安全措施,以保護敏感的客戶數據,並確保遵守法規。

5. 從小處著手,不斷反覆運算

從試點專案開始,測試 Gen AI 在特定用例中的有效性。隨著時間的推移收集反饋、學習和完善您的方法。

Gen AI 的潛在陷阱

生成式人工智慧提供了巨大的潛力,但我們都應該注意,如果沒有適當的監督,人工智慧的輸出不一定是完美的:

1. 數據偏差和準確性

AI 模型是在現有數據上訓練的,這些數據可能包含偏見,這些偏見可能會影響 AI 生成的輸出的品質和公平性。仔細的數據選擇和持續的監測是必不可少的。

2. 缺乏透明度

一些人工智慧模型被認為是「黑匣子」 這意味著它們的決策過程不容易解釋。這可能會引發對問責制和信任的擔憂,尤其是在金融等受監管的行業中。

3. 安全和隱私風險

如果實施不當,人工智慧工具可能會在數據安全和隱私方面造成漏洞。強有力的保障措施和道德考慮至關重要。

4. 機器人語言和不準確的描述

雖然大多數製作的材料應該看起來不錯,但財富管理者仍應採用“信任,但驗證”的方法與人工智慧合作。

準備好進行一些重新評估。可能存在不準確或錯誤的描述,這與財富經理呈現資訊的方式不一致,反過來,也與客戶應如何接收該資訊不一致。

在這種情況下,瞭解 提示工程師大型語言模型 (LLM) 的作用可以説明公司產生更準確和可接受的結果。

隨著人們習慣於看到更多人工智慧生成的內容,他們很快就會注意到它,如果它感覺不夠“人性化”,他們就會忽略這些內容。這並不是說不使用人工智慧,而是要適當地進行更改。

Empaxis 如何支援 AI 中的財富管理

在 Empaxis,我們了解要保持競爭力,不僅需要適應新技術,還需要將其無縫整合到營運框架中。這正是我們與 策略夥伴的專長所在。

憑藉對投資運營和技術的深刻理解,我們為實施生成式人工智慧解決方案提供端到端支援。

從構建定製模型到將其與財富管理公司的現有系統集成,我們的團隊確保了平穩高效的過渡。

我們還提供有關數據安全和隱私、提示工程和變更管理的指導,以最大限度地提高 AI 投資的價值。

擁抱進步和轉型

生成式人工智慧不僅僅是一個流行語或噱頭;它是一種實用工具,使財富管理者能夠更高效、更準確、更經濟地獲得更多東西。

此外,它可以騰出時間專注於最重要的事情,為客戶服務和發展業務,而不是被管理活動和非創收細節所困擾。

準備好瞭解更多資訊並開始在財富管理中使用生成式 AI 了嗎? 聯繫Empaxis ,討論我們如何説明您利用這項變革性技術。

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