全球淨財富規模在2023年蓄勢復甦，本輪增長主要歸功於金融市場的回暖，以及管理資產規模的顯著擴張。但市場整體復甦卻難以掩蓋盈利能力不足的痼疾，財富管理機構的利潤率短期內難有顯著提升，除非行業出現顛覆性變革。不過，曙光或許就在前方，如果財富管理機構能夠充分挖掘生成式AI的潛力，顛覆性變革或將成為現實。
一
全球財富增長，但利潤承壓
1
財富管理行業亟需採取變革之策
全球淨財富規模（包括金融財富、負債和實物資產）繼2022年低谷期後，蓄勢復甦，於2023年實現增長4.3%，總額達到477萬億美元。按資產類別來看，私募股權、長期債券成為資產配置的首選類別；現金和存款、負債等增長疲軟。未來數年，隨著股市向好、通脹放緩和利率穩定，預計金融財富的增長將回歸歷史平均水平。因此，我們預計到2028年，淨財富將以年均約6%的速度增長。
2023年財富管理機構的全球客戶業務量（即管理資產規模和貸款的總和）增長了10.2%，淨利息收入帶來的超預期利潤使得今年財富管理機構的客戶業務量收益提升了約5.2個基點。然而，成本上升4.2個基點幾乎抵消了所有收益，導致利潤率僅提高了1個基點。自2007年以來，行業利潤率已下降超過40%。我們預計，除非行業及時調整現有業務模式，否則利潤率下滑的趨勢將長期持續。
2
全球財富中心風雲變幻
2023年，跨境財富增長了5.1%，總額達到13萬億美元。縱觀全球各大財富中心，阿聯酋的增長表現尤為突出。2023年，阿聯酋約40%的跨境資金流入來自沙烏地阿拉伯和其他繁榮的中東市場，整體跨境財富增長了8.9%。預計到2028年，阿聯酋有望成為全球第六大財富中心。阿聯酋同時也在積極提升其作為亞洲和非洲跨境財富樞紐的地位。
瑞士依然是全球最大的財富中心，2023年增長率保持在4.8%的歷史平均水平，其財富增長規模最為顯著。西歐和中東地區的財富流入，成為瑞士“穩如泰山”的重要支柱。儘管暫時面臨制裁、資產凍結以及銀行業大規模合併的風險，但瑞士依然憑藉其中立的地位、穩定的經濟、低通脹和高度發達的金融基礎設施，牢牢固守了跨境財富中心的核心地位。
北美市場也呈現不俗的增長勢頭，與之形成鮮明對比的是亞太地區。中國香港由於來自中國內地的資金流入暫時性放緩，其全球金融中心的地位受到挑戰。長期來看，新加坡有能力挑戰香港的地位。不過香港正在積極謀求重振增長，透過多元化發展戰略來應對當前挑戰，包括強化其作為全球家族辦公室服務中心的地位，鞏固作為跨境人民幣樞紐的獨特優勢，引入分散式賬本技術（DLT）等創新手段推動金融市場轉型，吸引高增長行業進行首次公開募股（IPO）等。若上述戰略成功實施，香港有望重回增長軌道，並最終超越瑞士，成為全球最大的財富中心。儘管這些趨勢風雲變幻，但我們預計，未來幾年地緣政治緊張局勢將持續推高對多樣化和避險財富中心的需求，從而加快跨境財富的整體增長（參閱圖1）。
二
生成式AI與財富管理的未來
1
生成式AI在價值鏈各環節的顛覆性應用
財富管理機構正積極將生成式AI應用於價值鏈的各個環節，以提升客戶體驗、提高工作效率。在財富管理的價值鏈中，雖然各個環節均存在最佳化流程和運營的潛力，但以下四個領域最具前景（參閱圖2）。
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獲客：根據我們的研究和專案經驗，一方面，客戶經理應用生成式AI技術，準備RFP方案和營銷檔案等文件的時間可大幅降低50%；另一方面，長期來看生成式AI有望將轉化率提升高達100%。我們預計財富管理機構將更系統地識別高潛力客戶，利用大語言模型和其他生成式AI應用，瀏覽併購資料庫和新聞平臺，識別特定生活事件或流動性事件，從而精準鎖定潛在客戶。未來，生成式AI可以對銀行的客戶關係管理系統進行分析，根據特定的客戶地址或交易模式篩選客戶。然後，透過比較每位顧問的客戶資料與潛在客戶的個人資訊和行業背景，將這些潛在客戶直接匹配給最合適的顧問。
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客戶匯入：生成式AI可以對KYC資訊進行分析，加速客戶匯入和定期客戶檔案稽核，可減少50%以上所需工時。生成式AI解決方案可確保KYC檔案完整可信，並與其他可用資訊保持一致。同時，它還可以輔助驗證客戶身份，並進行定期稽核，從而確保客戶資訊即時更新。此外，還可以自動檢查檔案中的潛在風險，及時發現問題並通知客戶經理，避免KYC稽核團隊重複工作。
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服務：多家財富管理機構利用生成式預訓練模型（GPT）技術，推出聊天機器人，為客戶或員工提供服務。此外，虛擬助手還可以借鑑類似客戶的經驗，如地域或收入相似的其他客戶，為客戶提供建議和學習機會。生成式AI將大幅重塑工作職能，使客戶經理及其團隊能夠將更多精力投入到客戶關係的人性化方面，提升服務的溫度與人文關懷。
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內部支援：GPT技術在創作投資文件、輔助客戶會議、風險與交易監控等內部支援工作中，展現出巨大潛力。北美一家財富管理機構已推出一款AI助手，用全面的內部文件對其進行嚴格訓練，同時將公司各類專家的知識和見解融入AI工具，涵蓋產品戰略專家、資訊長、市場專家等各類資訊，從而協助客戶經理創作投資文件。在客戶會議場景中，生成式AI工具將顯著提升會議質量和延展性，輔助會議前中後的準備、賦能及後續行動建議等全流程工作內容。
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專題：生成式AI與合規流程轉型
在財富管理領域，第二道防線即管理和合規職能在管理和緩解生成式AI相關風險方面發揮著關鍵作用。這道防線負責制定風險框架並進行評估，監督第一道防線中的一線員工、風險管理人員和合規專員是否遵守生成式AI相關標準，還負責整合AI模型清單，並報告相關風險。
根據我們的經驗，金融機構應將生成式AI相關的風險充分納入其風險管理系統，比如將生成式AI相關工作完全納入第二道防線、設立虛擬生成式AI風險團隊，或成立專門的生成式AI部門。財富管理行業的用例表明，生成式AI工具在第二道防線（管理和合規職能）以及第1.5道防線（欺詐風控專員）可以節省約30%的顧問資源。
生成式AI用例正在改變合規稽核方式，但同時，合規職能本身必須高效運作，才能確保生成式AI的成功應用。許多方便可用的非高科技方法同樣能夠重塑合規流程。以下六種方法可以有效提升合規工作的效率：
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前臺支援模式。財富管理機構可以進行第1.5 道防線轉型，使其從單純的操作性控制職能， 轉變為支援和協作的角色。
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風險導向審計方法。運用先進、動態的客戶風險評級模型，詳細的KYC 問卷和端到端客戶生命週期流程稽核，確保實現高效的監控、記錄和決策。
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合規為本。將預防性控制與直接使用者指導融入工作流程，從而簡化各道防線的工作。
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定製化資訊和檔案要求。進行詳細的風險評估、量身定製資訊及檔案要求，簡化合規流程，減少接洽複雜度。
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早期反饋和透明度。合規團隊可以在客戶匯入的早期階段進行初步的客戶風險評級，從而減少客戶匯入相關的工作量，釋放寶貴資源。
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從合規資料中獲取業務洞察。建立統一的資料平臺，利用合規資料中的洞察，幫助客戶經理進行全面的業務和風險分析。
2
生成式AI的未來展望
生成式AI有望顯著提升財富管理機構的收益、效率和客戶滿意度。早期研究顯示，與完全不使用生成式AI的員工相比，使用生成式AI工具處理事務性工作的員工，工作滿意度高出近30個百分點。我們估計，生成式AI可為一線員工節省多達30%的時間。隨著技術的持續進步，以及行業對其潛力的不斷髮掘，這一數字有望進一步提升。
儘管所有財富管理客群都將迎來顯著變化，但我們預計，短期內對富裕客群的影響最為顯著。面向富裕客群，很快AI技術便可無需人工干預，就能獲取並匯入潛在客戶，同時滿足客戶的日常銀行業務需求。而高淨值客群的需求更為複雜，因此技術的最大影響在於將生成式AI的高質量建議與客戶經理的“人情味”相結合。
如今，多數財富管理機構主要使用生成式AI執行特定任務，而非徹底革新整個職能或業務模式。然而，隨著生成式AI技術的迅猛發展，財富管理機構可以將技術整合到整體戰略和現有數字化轉型路線圖中，從而獲得顯著的競爭優勢，實現生成式AI的規模效益（參閱圖3）。
三
其他值得關注的突破性技術
財富管理領域的數字化轉型中，我們不僅應關注生成式AI，還需重視其他突破性技術。其中，分散式賬本技術（DLT）尤為值得關注。
DLT的核心特點是記錄交易不依賴於中心化的管理者，而是分佈在網路的多個節點上，因而交易中的所有各方都能夠檢視賬本。這一技術結合了共識機制、密碼學等技術，創造了一個不可篡改的資料記錄平臺。
另類投資的資金和投資流程往往需要定製化，而DLT恰好能夠簡化並最佳化另類投資的投資週期，最佳化操作效率，建立更為透明的交易歷史審計跟蹤體系。我們相信，這些早期創新為財富管理機構提供了巨大機遇，不僅可以擴充套件另類投資產品的範圍，還能夠最佳化並簡化未來工作流程。
結語
生成式AI將深刻改變財富管理行業，雖然我們目前僅能窺見冰山一角，其影響尚不可完全預見，但早期用例已揭示了未來的巨大潛力。已踏上這一轉型旅程的財富管理機構，將有機會在行業中引領浪潮，塑造未來格局。若能在數字化轉型過程中化解生成式AI面臨的難題，充分釋放其自身潛力，勢必將顛覆管理效能和客戶體驗，迎來財富管理新紀元的曙光。
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