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：
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。
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。
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：
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
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：
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。
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。
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。
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。
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。
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：
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。
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。
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。
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 和 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。
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。
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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