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:

  • 成本增加
  • 獲利率較低
  • 業務增長放緩
  • 競爭加劇
  • 不斷提高客戶的期望和對個人化服務的需求
  • 駕馭監管環境
  • 耗時且效率低下的做法

在這樣的壓力下,他們覺得自己必須成為每個人的一切,但已經有很多事情要做,他們的時間太少了,也沒有取得足夠的進步。

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。

傳統的 AI 專注於分析現有數據以做出預測或自動執行任務,而生成式 AI 則更進一步。它可以根據學習的模式和數據創建全新的內容——從文本和圖像到代碼,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

  • 集成 AI 驅動的聊天機器人,為客戶問題提供即時答案,提供 24/7 全天候支援,並讓顧問騰出時間進行複雜的查詢。
  • 根據客戶的興趣和知識水準生成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,以識別趨勢、模式和異常情況,從而為投資策略和風險管理提供資訊。
  • 總結研究報告和市場新聞,讓顧問瞭解最新資訊。

7. 合規審查和記錄

  • 利用 AI 審查文件的合規性,標記潛在問題,甚至提出修訂建議,從而降低人為錯誤的風險。
  • 自動創建合規性報告和文檔,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

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

理想情況下,與熟練的提示工程師或數據科學家合作,創建清晰、簡潔和具體的提示,以指導 AI 的輸出並確保準確且相關的結果。

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

毫無疑問,生成式人工智慧提供了巨大的潛力,但重要的是要注意不利因素:

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,我們認識到技術在不斷發展的財富管理行業中的變革潛力。

我們深知,要保持競爭力,不僅需要適應新技術,還需要將它們無縫集成到運營框架中。這就是我們專業知識的用武之地。

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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