摘要：随着全球经济的高速发展和数字技术的不断进步，人工智能与财富管理业务之间的关联日益紧密，“十四五”规划明确提出，要加强关键数字技术创新应用，推进财富管理机构数字化转型。从2023年多家银行应用AI大模型平台，到多家财富管理机构相继宣布推出数字人财富顾问，再到以ChatGPT为代表的生成式人工智能的出现，人工智能技术为财富管理服务全程赋能，成为财富管理机构数智化应用布局的重点。但与此同时，人工智能对财富管理的全面赋能还面临安全性、合规性、人才缺乏等多方面问题，财富管理机构需要不断创新和完善自身的服务模式，打造数字财富管理体系，构建财富管理数字化新生态。文章在最后也提出了一些应对建议，希望能进一步对财富管理行业的发展提供启示。

　　关键词：人工智能；财富管理业务；AI数字员工

　　一、财富管理业务概念

　　财富管理业务作为一种信息服务，其核心就是以客户为中心[1]，满足客户多样化和个性化的金融需求，通过专业的财富管理知识和技能，帮助客户实现其财务目标。在进行财富管理时，专业的机构会深入分析客户的资产负债情况、财务状况以及流动性需求，结合市场动态和宏观经济环境，制定出符合客户流动性需求和风险承受能力的个性化财富管理方案。这些方案不仅涵盖了个人理财，如投资银行、私人银行和保险等业务板块，也涉及到非金融性服务，比如法律咨询和税务筹划等。

　　二、我国财富管理行业的发展历程

　　（一）萌芽阶段

　　财富管理行业起源于20世纪80年代末和90年代初的瑞士和美国，在这个阶段，财富管理主要是为高净值个人提供资产配置和投资管理服务，这些服务通常由私人银行提供，包括资产管理、财务规划、税务筹划等。1978年城乡居民储蓄存款余额210.6亿元，人均仅约20元左右，单一的银行存款产品成为了人们理财的首选。同时，信托、保险、证券等财富管理的核心领域开始恢复营业或在经营上取得新进展。

　　（二）增长阶段

　　在21世纪初，随着全球经济的快速增长和全球化的推进，财富管理行业迅速扩张，越来越多的高净值个人涌入市场，对财富管理服务的需求不断增加，我国为了筹措资金加强经济建设，开始广泛发行国库券。1990年、1991年上交所与深交所先后成立，两大交易所成立标志着中国证券市场的形成，据中国证券登记结算有限责任公司数据，1993年，两市A股、B股账户达835.17万户；而到了2003年，两市A股、B股及基金账户总量合计7 344.41万户，大幅上升。

　　（三）创新阶段

　　进入21世纪，随着科技的快速发展，互联网金融也在2013年悄然出现，这一年被称为“互联网金融元年”。互联网和移动技术的普及使得财富管理服务更加便捷和普惠化，财富管理业务迎来了前所未有的发展机遇，2013年5月余额宝的上线使其在三个月内成为国内很有规模的货币基金，余额宝诞生后，各大互联网平台与商业银行纷纷上线“宝宝类”货币基金产品，2018年年末，天弘余额宝总规模达1.13万亿元的峰值，同一年年末，货币基金总规模突破7.62万亿元。

　　（四）多元化阶段

　　基于中国居民可投资资产的持续增长，财富管理日益呈现出多元化的发展局面，其需求从单一保值增值，逐步向专业化、多元化方向转变，同时更加强调安全性，财富管理服务也从传统高净值客户延伸和融入百姓日常生活，财富管理机构通过提供多元化的产品和服务，满足不同客户的财富管理需求，截至2022年6月底，基金产品数量正式“破万”达10 010只，不仅产品数量急速增长，ETF、债基、QDII各种品类、各种投资工具也为投资者提供多样化选择。同时，随着生成式AI技术、大模型等新兴技术的不断成熟和发展，人工智能在财富管理行业的应用日益普遍化与智能化。微众银行与波士顿咨询（BCG）联合发布的《2022年中国数字财富管理市场》报告显示，国内的数字财富管理渗透率已从2016年的24%上升至51%，到2030年还将提升至67%。

　　三、人工智能在财富管理领域中的应用场景

　　（一）智能投顾

　　智能投顾是财富管理领域对AI运用的开端和基础，更是财富管理领域最为成熟、应用范围最广的领域之一。智能投顾以人工智能技术为基础，为人工投顾分担信息数据的收集、投资组合方案的设计、投资组合收益和风险的监测等工作[2]，能结合投资者特定的需求及风险承受程度，为投资者提供理性的投资组合建议[3]。2016年开始，国内银行、基金、券商以及第三方理财平台等相继上线智能投顾服务，配置的投资标的主要包括货币基金、固定收益类、股票型基金和债券等类型。相关财富管理机构在智能投顾业务中，引入了自然语言处理、智能聊天机器人、生成式AI等技术，加速了业务模型升级。例如，我国九方财富推出了智能投

　　顾数字人“九哥”，是财富管理行业首款证券投资数字人，产品目前形成大盘分析、板块挖掘、热点追踪、个股诊断、策略生成、金融百科、事件推理、情绪陪伴八大核心功能，不同的能力匹配不同的用户需求。如今,大模型进入智能投

　　顾领域，提高了智能投顾的精准度和效率，使得投资建议更加个性化、符合投资者需求，同时，大模型也能带来更多的数据维度和分析角度，帮助智能投顾更好地把握市场动态和趋势。

　　(二)智能营销与服务

　　智能营销是利用机器学习、深度学习相关算法构建模型，通过汇集客户在消费、社交、交易等方面的大数据，深度分析客户的真实需求和偏好，并进一步形成更具针对性、个性化的营销解决方案[3]。比如AI数字员工成为财富管理领域的一大热点。AI数字员工，也被称为虚拟助理或聊天机器人，它能够通过自然语言理解和生成技术，回答客户的问题、处理业务请求以及提供个性化服务的建议。另外，通过对机构过去累积的海量用户行为、产品交易、营销方式等数据进行机器学习训练，可以对客户画像实现精准的刻画和分类，从而对其所处的客户生命周期以及潜在需求实现预测，进而实现精准化营销。比如某国有大行省分行有百万级的代发客群，但转化率较低，百融云创通过AI技术形成“精准目标指向”，依托线下柜台、客户经理、App、远程客服等全渠道平台，构建“精准化、立体式”的客群经营模式，进而通过闭环迭代持续提升客户体验、增强客户黏性。通过百融云创数智化解决方案，形成了30万个营销线索，人均提升产品数达到1.8个，代发留存率从原来的14%提升到16%，AUM年增量超20亿。

　　（三）智能资产风险管理

　　智能资产风险管理是指利用人工智能技术来识别、评估和控制金融资产中的风险，这种管理方式通过集成先进的数据分析、机器学习算法和深度学习技术，为金融机构提供了一种高效、准确的风险控制手段。风险控制体现在两方面，一是对投资者的风险承受能力的了解，二是确保拥有足够的风险管理能力来控制风险。在对投资者分析方面，智能机器人通过搜索技术为用户画像，了解账户的实际控制人和交易的实际收益人及其关联性等，并对客户的身份、常住地址或企业所从事的业务进行充分的了解，用以识别反欺诈行为[4]。如理财魔方借助AI人工智能，通过App内用户行为等数据跟踪，结合多维度数据对用户风险承受能力进行综合评测，做到用户画像的动态调整补充。同时，还会通过用户行为对用户语言进行“证伪”，从而精准判断。度小满的支付风控拦截系统“鹰眼系统”，能够从巨大的交易量中准确识别和发现异常可疑交易，可支持超高并发且超低延时的数据加工和处理，可进行可视化规则与模型创建下的快速验证与迭代，可开展多策略方案下的高效决策与并行管理等，对于欺诈、洗钱、作弊等多类风险有全面的覆盖。在风险管理方面，大数据风控技术通过集成机器学习，能够对基金、固定收益产品、保险、另类投资等不同类型的资产进行深入分析，实现投资组合的风险再平衡，并且通过对风险进行量化分析和预测，提升风险管理的精准性和可控性，进一步增强金融服务的安全性。

　　四、人工智能在财富管理领域中产生的效应及面临的问题

　　（一）人工智能在财富管理领域中产生的效应

　　1.强化中高净值客户能力，提升差异化竞争力

　　近年来，高净值人群数量激增，同时，他们对于财富管理的认识也在逐步提高，不仅仅局限于传统的投资理财，更开始寻求更为专业和个性化的服务方案。但作为财富管理的核心客户，高中净值群体具有多层次、多样化、复杂化等特点，大数据、云计算、区块链、智能投顾的综合应用，在甄别与区分客户特征和需求方面发挥了有效作用。通过数字化转型,财富管理机构能有效提升产品设计、风险控制及服务能力，更好地匹配中高净值客户的需求，为他们提供定制化和多元化服务，从而提升财富管理机构的差异化竞争力。

　　2.降低投资门槛，扩大服务覆盖面

　　智能投顾平台通过人工智能为广大民众提供了一种全新的投顾服务。传统的投顾业务主要是针对高净值客户，其成本较高，并且依赖一对一的服务模式。这种做法导致了两个显著的问题：首先，它的服务范围有限，只能满足少数人的需求；其次，投资的门槛相对较高，只有具备一定经济实力的投资者才能享受到服务，此外，传统投顾的知识体系较为单一，对普通投资者来说难以理解和掌握。智能投顾凭借其低投资门槛、低管理费用、操作便捷性以及多元化的知识结构，有效弥补了传统投顾的不足，解放了财富管理从业人员的劳动力，各类金融机构，尤其是银行类金融机构，能够借助智能征信技术与智能投顾平台为大量长尾客户提供服务。

　　3.降低企业成本，提高服务效率

　　随着大数据与人工智能技术的不断深入，通过智能化的数据处理，交易链条得以精简，中间环节得到压缩。同时，移动互联网的普及和智能终端的广泛应用使得许多业务可以在线完成，进一步减少了财富管理机构所需的物理空间和人力资源。从而释放出更多的人力资源向高价值环节迁移，在提升服务质量和提高效率的同时，显著降低了服务成本。另一方面，通过大数据和云计算技术的整合，实现了IT基础设施运营成本的有效降低,这种创新解决方案不仅优化了软硬件的采购成本，还大幅减少了维护费用，从而提高了服务处理的效率和质量。

　　4.丰富交互模式，促进行业数字化转型

　　人工智能技术的应用不仅限于提高效率和降低成本，还包括通过深度结合专业模型和服务场景来实现交互模式上的创新，尤其是生成式AI的应用，对财富管理的业务流程和交互模式的影响日渐凸显，实现了从传统的人机交互向混合型人机交互模式的转变，使其更自动化，智能化。数字员工的应用是人工智能与人交互协作的全新模式，业务范围覆盖了投研、产品、营销、风控等财富管理的各类业务场景，改变了传统单一的业务模式。未来，随着人工智能数字员工的更多配置，以及AI模型的不断优化升级，将会使财富管理机构与用户之间的交互模式更加多元化，驱动商业模式的创新，促进财富管理行业的数字化转型。

　　（二）人工智能在财富管理领域中所面临的问题

　　1.数据和隐私问题

　　数据和隐私问题是首要考虑的难点。财富管理涉及到大量的个人和企业财务数据，这些数据具有很高的敏感性，如果泄露或滥用，可能给个人和企业带来巨大的经济损失和法律风险。另外，财富管理机构的数据治理普遍处于起步阶段，数据质量低、数据孤岛、数据散乱等普遍存在，难以为人工智能提供充足的数据要素支撑。因此，如何在利用人工智能技术的同时，确保这些数据的规范与安全，以及隐私的保护，是财富管理业务面临的一大挑战。

　　2.算法的可解释性和公平性问题

　　算法的可解释性和公平性问题也不容忽视。人工智能算法的决策过程通常是“黑箱”操作，其背后的逻辑和原因很难被完全理解，这在财富管理领域尤为重要，因为财务决策需要透明和可解释的依据。此外，如果算法的训练数据存在偏差或不完整性，可能导致算法的不公平性，从而影响到投资决策的公正性。

　　3.场景应用的标准化问题

　　虽然人工智能在财富管理场景的应用体现个性化、定制化等特点，但长远来看在财富管理与人工智能的融合过程中，真正具有生命力的是标准化、通用型的金融科技创新场景，而非基于传统外包模式的差别化合作，这也是现有人工智能金融应用的制约之一。

　　4.智能风险评估与预测的准确性

　　智能风险评估与预测的准确性也受限于多种因素。尽管人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法提高风险评估的准确性和效率，但其准确性仍然受到训练数据的质量和多样性，以及算法本身设计的限制，同时，风险因素的复杂性和多样性也给智能系统的建模带来了一定的困难。

　　5.合规性与伦理性

　　随着的人工智能技术不断革新，各国的监管体系也在逐渐完善以适应这种变化，在这种背景下，因为监管原则与模式都在不断演变，人工智能在财富管理领域的应用面临着日益严峻的合规挑战。此外，金融科技的伦理问题，如算法歧视、滥用大数据以及信息泄露等，这可能导致对某些特定群体的歧视和不公平。随着人工智能在财富管理领域的广泛应用，也可能导致大量人员失业，对社会稳定和经济可持续发展构成挑战。

　　五、人工智能应用于财富管理领域中的建议

　　（一）明确财富管理战略定位，把握数字化转型方向

　　在财富管理领域，确定战略定位并把握数字化转型方向是非常重要的。这意味着财富管理机构需要清楚地了解自己的目标和定位，分析现有业务流程中的痛点，确定人工智能可以优化的环节，人工智能需要对现有流程进行重新设计，并需要适应整个数字化业务战略。通过数字化转型，财富管理机构可以提高业务效率、降低成本、提供更好的客户体验，并且创造新的商业模式和服务，从而在竞争激烈的市场中保持竞争力。

　　（二）建立数据基础，提供可靠的数据支持

　　数据是人工智能应用的核心，财富管理机构需要建立完善的数据收集、存储和处理机制，确保数据的准确性、完整性和安全性，为人工智能应用提供可靠的数据支持。财富管理机构需要明确业务需求和数据目标，通过深入了解业务需求，确定需要收集哪些数据来支持人工智能的应用，比如客户行为数据、市场趋势数据、投资组合数据等。在数据清洗和预处理方面，财富管理机构需要采用专业的技术和工具，对数据进行清洗、去重、转换等操作，确保数据的准确性和规范性。同时，还需要对数据进行标注以便人工智能算法能够更好地理解和利用数据。

　　（三）加强与外部的合作，打造数字化生态圈

　　在数字化时代，财富管理机构应该深入开放合作，打造数字化生态圈。这意味着财富管理机构应该积极与其他相关机构、科技公司和创新企业进行合作，共同构建一个数字化生态系统。通过开放合作，财富管理机构可以获得更多的资源、技术和创新，提升自身的竞争力和服务能力。同时，打造数字化生态圈可以促进各方之间的互利共赢，实现资源共享、协同创新和业务拓展。这样的合作可以包括数据共享、技术整合、合作开发等方面，以实现更高效、智能和个性化的财富管理服务。

　　（四）构建人工智能+金融人才体系，增强核心竞争力

　　人工智能的到来将会重塑人，机器与企业三者之间的关系，财富管理机构需要结合自身战略布局，构建人工智能与金融人才体系，提供员工效率和体验，从而推动中后

　　台赋能升级，以及员工原生数智动能发展。面对人工智能对金融科技应用水平的高要求，财富管理机构可以积极引进和培养具备人工智能和财富管理双重背景的复合型人才。同时，强化数智化金融人才培养，利用人工智能辅助员工培训学习，在工作流程中引入人工智能，如知识管理、文档生成、工作流程协同等，提升员工对人工智能技术的理解和应用能力。

　　（五）提升风险管理能力与合规水平，保障客户权益

　　财富管理机构需密切关注监管政策的变化，并对其数字化转型过程中的风险管理进行相应调整。财富管理机构需要主动制定人工智能应用合规与风险管控机制，包括AI开发、应用与审核规范、数据安全规范、员工应用权限规范等，从而安全合规地应用人工智能提升企业竞争力。另外，根据数据的重要性和敏感程度，实施分级分类管理，对不同等级的数据采取不同的保护措施，这有助于财富管理机构更有效地识别和管理数据安全风险，从而防止数据泄露，保护客户的信息，促进企业的发展。

　　[1]杨阳.招商银行财富管理业务数字化转型案例分析[D].保定：河北金融学院，2023.

　　[2]杨望，李睿凯，徐慧琳.人工智能促进财富管理高质量发展[J].中国外汇，2023（22）：62-68.

　　[3]杨望，魏志恒，王诗卉.探索“金融+人工智能”新发展[J].科技与金融，2022（11）：63-64.

　　[4]冯贺霞，杨望.人工智能在金融创新中的应用逻辑[J].当代金融家，2017（7）：114-116.