如何在財富管理中使用創造性人工智能

生成式 AI 可以帶來巨大的潛力,而充分利用這項技術的財富管理公司將獲得豐厚的回報。

財富經理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
  • 客戶期望與個人化服務需求不斷提升
  • 複雜的法規環境
  • 耗時低效的做法

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,他們的時間太少,進度也不夠。

這就是創造性人工智能 (Gen AI) 的來源。

什麼是生成式人工智能?

關於 AI 和 Gen AI 的說法很多,但兩者之間的差異卻不總是說得很清楚。

傳統的 AI 著重於分析現有資料以進行預測或自動化任務,而 Genative AI 則更進一步。GenAI 可以根據學習到的模式和資料,創造全新的內容 - 從文字和圖像到程式碼,甚至音樂。

財富管理產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、分析資料以及簡化內部流程的方式。

以下,我們將分享生成式人工智能的實際應用、一些潛在的陷阱,以及如何開始使用。

生成式人工智能在財富管理中的使用案例

Gen AI 為前台、中台和後台辦公室提供了大量機會。讓我們來探討一些主要的應用:

1.個人化客戶溝通與會議準備

起草量身定制的電子郵件、投資表現摘要和市場更新,與個別客戶產生共鳴,節省顧問時間,並確保一致、高品質的溝通。

2.入職

使用 Gen AI 來閱讀、標記、索引、管理和審查入職流程的端對端環節,並使用它來填充草案提交和監管方面的內容

3.增強型客戶入口網站

整合人工智能驅動的聊天機器人,為客戶的問題提供即時解答,提供全天候支援,讓顧問可騰出時間處理複雜的查詢。

根據客戶的興趣和知識水平產生個人化的金融教育內容。

4.銷售與行銷促成

創造令人信服的公司品牌行銷文案、社交媒體文章和思想領導文章,以吸引新客戶,並將公司定位為具有前瞻性思維的創新者。

5.自動產生報告

自動產生複雜的報告,包括製作美觀的績效總結、合規文件和客戶簡報,所有這些都使用公司品牌和顏色

6.研究、資料分析與洞察力

分析大量的財務資料,找出趨勢、模式和異常現象,為投資策略和風險管理提供資訊。

此外,總結研究報告和市場新聞,讓顧問隨時掌握最新資訊。

7.合規審查與文件

利用 AI 檢閱文件是否符合法規、標示潛在問題,甚至提出修改建議,降低人為錯誤的風險。

別忘了自動建立法規遵循報告和文件,節省時間和資源。

8.員工訓練與知識庫

利用 Gen AI 開發互動式訓練模組,並建立可搜尋的知識庫,協助員工快速取得資訊並提升技能。

財富經理看到價值

GenAI 可以在整個價值鏈中節省顧問 10% 到 30% 的時間,從獲取客戶、入職、服務到內部支援。(BCG。)

與上述許多使用案例相關,安永會計師事務所 (Ernst & Young) 的一項調查強調,財富與資產管理公司分享了他們認為 Gen AI 可帶來最大價值的地方:

- 資料擷取以驅動 alpha 產生策略
- 財務諮詢
- 投資作業 (中台及後台辦公室)
- 客戶上線
- 行銷及客戶爭取

如何開始

了解創造性人工智能在財富管理方面的所有優點是一回事,但如何將其運用則是另一回事。

以下是一些有用的指導:

1.評估需求

找出具體的痛點以及 Gen AI 可以簡化工作流程、改善客戶體驗或強化決策的領域。

2.選擇正確的工具

評估不同的 Gen AI 平台和模型。考慮易用性、客製化選項以及與現有系統的整合能力等因素。不要猶豫,尋求專家指導。

3.開發有效的提示

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.優先處理資料安全與隱私

實施健全的安全措施,以保護敏感的客戶資料,並確保符合法規。

5.從小做起,不斷迭代

從試驗專案開始,測試 Gen AI 在特定使用個案中的有效性。隨著時間的推移,收集回饋、學習並改進您的方法。

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.資料偏差與準確性

人工智能模型是在現有資料上訓練出來的,這些資料可能含有偏差,而這些偏差可能會影響人工智能所產生輸出的品質與公平性。仔細的資料選擇和持續的監控是非常重要的。

2.缺乏透明度

有些人工智慧模型被視為「黑箱」,意即其決策過程不易解讀。這可能會引起對於責任與信任的疑慮,尤其是在金融等受監管的產業。

3.安全與隱私風險

‍若未適當執行,人工智慧工具可能會造成資料安全性與隱私權的漏洞。強大的保障措施和道德考量至關重要。

4.機器人語言和不準確的描述

雖然大部分製作的資料都應該看起來很好,但對於 AI,財富經理仍應採取「信任但要驗證」的方式。

做好重新審閱的準備。可能會有不準確或錯誤的描述,與財富經理呈現資訊的方式不符,進而與客戶接收資訊的方式不符。

在這種情況下,瞭解提示工程師和 大型語言模型 (Large Language Models, LLM)的作用可協助公司產生更精確且可接受的結果。

當人們習慣看到更多人工智慧所產生的內容時,他們很快就會注意到這一點,並在感覺「不夠人性化」的情況下捨棄這些內容。這並不是說不要使用 AI,而是要適當地做出改變。

Empaxis 如何在 AI 中支援財富管理

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。

憑藉我們對投資作業和技術的深刻理解,我們為實施創造性人工智能解決方案提供端到端的支援。

從建立客製化模型到與財富經理的現有系統整合,我們的團隊確保順暢且有效率的過渡。

我們也提供資料安全性與隱私權、提示工程和變更管理方面的指導,讓您的 AI 投資發揮最大價值。

擁抱進步與轉型

生成式 AI 不只是一個流行詞或噱頭;它是一種實用的工具,可讓財富管理人員更有效率、更精準、更符合成本效益地獲得更多東西。

此外,它還可以騰出時間,專注於最重要的事情,即服務客戶和發展業務,而不是被行政活動和不產生收益的瑣事所困擾。

準備好瞭解更多並開始使用財富管理中的生成式 AI 嗎? 聯絡 Empaxis討論我們如何幫助您利用這項革命性的技術。

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