我們生活在一個人工智能的世界，沒有退路...
投資經理認同機器學習的未來，91% 的投資經理目前或計劃部署機器學習。
對於採用新技術的企業而言，正面的結果也證明了這一點： 92% 的大型公司 在人工智能方面的投資獲得了回報，而且有相同數量的公司正在增加其人工智能投資。
正如人工智能無法回頭一樣，財富和資產管理者也必須記住： 也不要放棄做人。
在快速、有時甚至是瘋狂地推動採用 AI 的過程中，投資公司正努力在競爭對手中取得優勢。
從投資組合管理到預測分析、從客戶溝通到客製化行銷活動、從盡職調查到資料分析，還有更多的 AI 使用案例，我們已在我們的「Generative AI for Wealth Managers」一文中討論了其中幾項。
而根據 Nvidia 的「金融服務業人工智慧狀況」報告，70% 的金融服務業受訪者表示，他們使用人工智慧後，收入增加了 5% 或以上，60% 的受訪者表示，人工智慧協助降低了 5% 或以上的成本。
......但它並不總是那麼完美...
只要適當，就必須使用 AI，但若不承認潛在風險，輸出的結果可能會在消費者口中留下不好的味道。
說到這，大家還記得去年可口可樂的聖誕廣告嗎？
出乎所有人意料之外的是，它的反應很差。
它是由 AI 產生的經典原始版本的翻版，用懶惰、沒有靈魂、缺乏人性溫情來形容這個翻版最為貼切。
對於投資公司來說，這比可口可樂因為一個懶惰的廣告（暫時）損失幾美元和客戶的利害關係要大得多。
您所從事的是建立信任和關係的業務，管理的是人們辛苦賺來的錢。投資管理是極為個人化的業務。
如果沒有正確使用 AI，您可能會永遠失去客戶的信任和業務。
可能是錯誤的分析和建議、在客戶和行銷溝通中語調不清或不敏感的訊息、當客戶想要人時過度依賴聊天機器人...
再次重申，這絕非不鼓勵使用 AI，而是在使用時要非常有策略且深思熟慮。
儘管人工智慧提高了生產力和經濟效益，人類仍渴望與其他人類建立聯繫。
根據英國金融服務評估供應商Smart Money People 的研究，48% 的客戶最大的抱怨是無法獲得人工支援。他們還對沒有可用電話號碼（32%）和過度依賴聊天機器人（24%）表示惋惜。
隨著人工智慧愈來愈多，人們也愈來愈擅長偵測人工智慧所產生的內容，而且一旦發現，就不會看好。
就像行銷專家Neil Patel指出的，即使只是懷疑某些東西是 AI，也會很快被貶低和否定。
人們已經聽膩了人工智能的嘮叨，而他們最不想要的就是投資顧問提供的人工智能服務。
對於人類輸出和真實性的渴求仍然...
人工智慧越多，人類的價值就越大......當然是在善用人類優勢的情況下。
而世界經濟論壇也認為人力資本是 Gen AI 時代新的競爭優勢...
人們喜歡能讓生活更美好的科技，但他們不希望生活在人工世界。他們想要人類與真實的真實世界。
對於投資經理來說，這意味著要在能為客戶帶來最大影響的領域展現人性，進而幫助公司達到底線。
這也意味著您可以騰出時間來做那些有價值的人類活動，將非面向客戶和非核心的工作交由人工智能、智慧自動化以及Empaxis 等第三方投資營運和技術專家來處理。
您的許多使用 AI 的競爭對手都會捨棄人情味而走捷徑。請善用他們的缺點。
人們會犯錯。他們會疲倦、無聊、緊張、分心、生病......所有這些都會對您的工作造成負面影響，尤其是在以手動方式管理資料和產生報表時。
即使是最小的錯誤也可能造成高昂的代價，並使您在遵守 SEC 規定時陷入麻煩。
手動、耗時的工作 - 篩選成堆的投資資料、編輯資料、建立摘要和報告 - 機器學習可以檢視、簡化和自動化這些流程。
還有更多的使用案例，但這只是一個讓您朝正確方向思考的範例。
同樣地，人工智能可以處理資料繁重的工作，它的目的是解放投資經理，像人類一樣提供最大的價值。
例如，將 AI 用於
在需要同理心、細微判斷和建立信任的情境中，人的存在最有價值，而這些正是演算法不足的地方。
客戶通常會在市場波動或人生轉折時期（例如退休、繼承遺產或突然致富）尋求人性化的顧問，在此時期，情感保證和個人化的背景比原始數據更為重要。
複雜的道德困境，例如平衡財務回報與深刻的個人價值觀 (例如 ESG 優先順序或慈善目標)，也需要人類的敏感度來掌握權衡取捨，並使決策符合客戶獨特的世界觀。
歸根結柢，長期的關係管理是靠人類的直覺：顧問能夠記得家庭動態、詮釋不言明的疑慮，或是針對不斷變化的需求，創造性地量身打造解決方案，這些都能培養忠誠度，而純粹的數位互動是無法複製的。
這就是為什麼將自己從手動資料管理、報告和其他耗時的管理相關工作中解放出來是如此重要的原因。
在部署人工智能時，會在不同程度上失去人情味。我們的目標當然是要減少這些損失，但在大多數情況下，完全消除這些損失是不可避免的。
這就是為什麼我們說要有策略性，並且要了解您願意犧牲人性化的人工智慧。
我們知道有預算方面的考量。人不可能同時為每個人做所有的事，而且公司的財政狀況也必須配合。
請考慮這些取捨範例：
考慮到這些，制定策略來處理這些缺點。
無論如何，一定要讓客戶有能力和選擇與人談話。
輸出與輸入一樣好。
AI 工具必須獲得正確的資料和細節，才能產生更可靠的輸出。
您也需要針對 AI 的輸出提供回饋，不斷精進，讓未來的輸出更接近預期的結果。
請認真看待這項活動。高品質的提示將為您節省許多時間，讓您不需要對不太優秀的提示所輸出的內容進行修正。
無論 AI 產生什麼，都要相信但要驗證. 如果您是客戶，您會接受這樣的輸出結果嗎？
進一步瞭解 提示工程是投資操作中的終極 AI 技能.
這應該是一項跨部門活動，涉及投資管理、客戶服務、營運、IT、合規、人力資源以及銷售和行銷團隊。
針對 AI 的使用建立正式的公司政策及相關必要文件。建立警戒線、風險減緩和應變計畫。
使用 AI 工具的所有員工都應該瞭解相關規則和方法。在內部指派團隊成員，以確保最佳實務，無論是 CCO 和/或 CTO。
現在就採取主動。人工智能仍是有點「狂野的西部」，但 SEC（以及全球其他相關監管機構）提高合規要求並加強執法只是時間問題。
此外，也別忘了就 AI 的角色與客戶進行透明的溝通，以維持信任。
我們從此生活在一個 AI 的世界，投資公司必須充分利用現有的 AI 工具。
畢竟，不這樣做的人會落後於人。
而那些使用卻又與人類元素脫節的人，他們最終也會落後。
這為財富與資產管理公司提供了獨一無二的機會，藉由比其他人更有人情味來取得競爭優勢。
這意味著：
1.無論在身體上或情感上（面談、電話、視訊會議）都能隨時到 達。
2.給予人類建議，對資料、報告和市場發生的事項給予人類分析和詮釋 (以人工智慧作為重要且必要的補充)。
3.瞭解溝通背後的情緒暗示、隱藏意義和潛在規則。
請記住，人類想要的是共鳴、連結，以及被其他人傾聽和理解的感覺。
如果您能騰出自己的時間來做所有的事情，您就能給客戶他們想要的東西。
最後，您會看到底線的利益，您會贏得未來。
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