财富管理跨入AI时代智能助理能否当好“领航员”？

　　21世纪经济报道记者李览青上海报道

　　在越野车拉力赛中，除了“掌舵”的车手，坐在副驾驶位置的领航员是最为核心的成员。在长时间、长距离、路况复杂的比赛中，领航员需要针对车手和车辆的不同情况，全程提供及时、有针对性的路线指导与战略信息。

　　对于财富管理行业而言，过去承担“领航员”这一角色的是客户经理，但出于个人精力有限、考核指标引导等多方影响，不同机构能够为客户提供的陪伴服务水平参差不齐。

　　当人工智能在垂直领域落地，财富管理成为公认的应用场景之一。

　　在近期上市金融机构发布的半年报中，21世纪经济报道记者注意到，基于AI构建智能服务体系，招商银行已上线智能财富助理，申万宏源发布了自研一站式数智化财富管理平台“申财有道”App。外滩大会上，作为第三方代销平台的蚂蚁财富也发布了新版AI金融管家“蚂小财”，为用户提供个性化的专业服务。

　　居民资产负债表调整修复，为财富管理行业带来了新机遇与新挑战。一方面，财富管理行业未来增长空间巨大，但普通投资者能够获得的专业金融服务的“最后一公里”仍未解决；另一方面，在“以客户为中心”的当下，投资者对于差异化财富管理服务的需求越来越高，如何为用户提供针对性、个性化的服务是金融机构必须面对的问题。

　　在此背景下，人工智能技术的演进为“超个性化”的财富管理服务带来可能，在AI时代，智能助理能否当好“领航员”？

　　AI时代：解决财富管理服务“最后一公里”

　　近年来，不仅仅是聚焦于高净值客户的财富管理服务，推动财富管理普惠化发展、加强全量客户财富管理服务也成为各家银行反复提及的关键词。

　　从数据来看，截至2024年6月末六大行的个人客户金融资产规模（AUM）与年初相比均有所增长，其中工商银行AUM规模突破21.77万亿元，位居银行业之首；建设银行AUM规模增加1.24亿元达到19.74万亿元，增量最大；农业银行个人客户数量达到8.71亿人，数量居首。

　　聚焦到财富管理领域，多家银行的客户和资产规模也有所增长。例如，截至2024年6月末，建设银行财富管理客户较上年末增加429万户，同比多增145万户；平安银行财富管理客户数142.43万户，较年初增加3.4%，私行客户AUM余额19448.79亿元，同比增加1.5%。

　　基于App提供的线上化服务，各金融机构对AI技术的应用推动了财富管理普惠化与用户体验的提升。

　　在招行2024半年报中，提到了借记卡智能服务体系的两个应用方向：一是让智能客服“小招”从“预设服务式”的财富助理，逐步向“能听会说”的银行助理进化，以更灵活的会话交互方式，致力于提升解决问题的能力；二是基于AI内容生成能力的提升，推出AI财经热词、AI看要点等服务，帮助用户迅速把握财富市场动态和热点。

　　蚂蚁财富在发布新一版智能助手“蚂小财”时，同步公开了一组数据：“蚂小财”的月活人数达到7000万人，其中45%来自三线及以下城市。“这些用户的特征很明显，他们自身对金融行业的认知相对缺乏，特别是五六线城市的客户，或者是较为年轻、年长的用户，很难问出专业问题，但他们也有财富管理需求，这些群体的金融服务需求应该受到关注。”蚂蚁集团金融AI产品负责人杨帆向记者表示。

　　综合来看，AI对解决财富管理服务“最后一公里”的影响主要有三个方面。第一，是基于大模型的内容生成能力，大幅降低了金融知识的门槛，提高了用户对金融知识的理解。“它可以把复杂的知识简单化，用口语化的形式告诉用户，比如专业性的夏普比率、收益率、收益曲线等名词，AI会用‘投资性价比’来简化解释。”杨帆告诉记者，AI的力量是把研报、书本上的专业知识“降维”讲给用户听。

　　第二，AI可以把碎片化的信息整理呈现给用户。“现在互联网的信息是爆炸式的、碎片化的，用户很难迅速获取自己想要的信息。而AI时代的到来，可以把这些碎片化的信息进行提炼、摘要、总结、整理给用户，化繁为简，为用户提供他所需要的信息。”杨帆表示。

　　第三，AI为用户的“超个性化”财富管理提供了可能。在进入AI时代前，数据驱动的KYC（了解你的客户），就是金融数字化转型过程的一大方向，但不同客户需求洞察、行为习惯、操作路径、决策驱动因素等等都有较大差异，对金融机构数字化转型提出更高的要求，特别是对于部分缺乏资源禀赋的中小金融机构而言更是如此，但AI大幅提高了金融服务的生产力。

　　面临幻觉问题：让金融归金融，AI归AI

　　作为拉力赛“领航员”，不仅需要预测路况，也需要为车手及时提供建议决策，但对基于大语言模型的AI助手来说，其在内容生成时的“胡说八道”可能导致投资决策失误，直接对用户造成资金损失。

　　在清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松看来，这一代人工智能的基本定位是“副驾驶”：“它的表现很好很亮眼，但真到实际解决问题的时候，让AI完全独立、不依赖人类完成一件事，还是有很大困难的。”孙茂松告诉记者，在金融领域对问题的回答准确性要求高，且对错误的容忍度低，因此他认为专业领域的任务是高度复杂的，“一个模型跑天下”不现实，必须找到大模型适合解决的问题。

　　“现在的人工智能大模型存在一定的幻觉，如果指望它用现在的模型帮你做会计、算账，除非错误率降低到万分之一、十万分之一，否则一定是不放心的。AI原生应用必须考虑业务的适配性。”在今年8月的招银浦江数字金融生态大会上智谱AICEO张鹏公开表示。

　　公开数据显示，即使是GPT4这类头部大模型，仍存在10%~20%的幻觉问题。

　　对此，当前金融行业尝试的解法是，让金融归金融，AI归AI。

　　杨帆向记者表示：“技术目前能做的，是连接机构和用户。”他提到，“蚂小财”为用户提供的产品展示与推荐，仅仅是将此前蚂蚁财富平台的选品推荐页面的展示，包括板块观点等数据均来自于平台原有的合作机构，不涉及自主决策与投资建议生成。同时，蚂蚁财富选择在App中增加一些AI功能，也可以便于后续“小步快跑”向前迭代。

　　此前21世纪经济报道记者在测评手机银行App智能客服时也发现，作为强用户交互功能的承载体，智能客服在内容生成方面已经可以实现个性化资讯推荐。与此同时，在“人机结合”模式下，人工客户经理基于AI推荐的信息内容，来为用户提供更丰富的决策建议。

　　据富达国际企业基础设施服务业务全球主管Lee FitzHenry介绍，目前在海外金融机构的实践中，富达国际同样通过人机协同的方式，用AI提高效率，帮助员工结合专业知识判断，为客户提供更好的财富管理服务体验。

责任编辑：王馨茹

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