人工智能正在进军财富管理领域

如今，几乎没有一家银行或券商的财富管理部门不在探索如何将人工智能融入其服务中。这既是一个巨大的机遇，也是潜在的竞争威胁。

主动式财富管理的目标，是根据不断变化的生活需求和环境，帮助客户从众多金融产品中找到最合适的方案。然而，提供这种个性化建议的成本非常高。人工智能带来的最大机会之一，是为那些因财富不足而无法负担传统服务的人群提供新的解决方案。

但在有真人顾问可供选择的情况下，所谓的“机器人顾问”并未得到广泛认可。即使大家认可人工智能驱动的机器人顾问能够在成千上万的基金、股票和债券中为个人设计出最佳方案，单纯的静态推荐仍不足以满足需求。财富管理需要客户与推荐系统之间的主动互动，这是人工智能建议目前面临的最大障碍。

财富管理需要客户与推荐系统之间的主动互动，这是人工智能建议目前面临的最大障碍。

如果客户或顾问的主要目标是降低财富管理成本，那么简单的规则引擎足以应对需求。自动化建议会逐渐变得更为智能，界面更加友好，成本也会更低。但对于那些试图通过“机器人顾问大军”来吸引高附加值客户的企业而言，真正的挑战在于其他方面。

尼格尔·劳伦斯（Nigel Lawrence）在他的新书《原子人类》中，深刻阐述了人与电脑之间沟通的困难。机器可以收集我们所拥有、购买或点击的大量统计数据，它们也能够计算每种金融工具的特性和历史回报。但它们无法理解那些塑造我们独特个性的故事和变化的预期。正如那句老话所说，我们知道的比能表达的多，尤其是在面对电脑时。

我们的投资能力需要多种技能的协同运作。我们需要规划储蓄、推迟消费并执行投资计划。这些都是高度个性化的行为，甚至向金融顾问解释都不容易，更不用说通过财富管理网站的提示框来表达。因此，默认的选择通常是过去表现良好的投资策略，或是顾问熟悉的投资组合，辅以首席投资官的一些见解。最终，客户可能会得到一个经过微调的60/40股票-债券组合，而这种建议几乎不需要任何人工智能的深度参与。

推动行业进步的关键在于，让人工智能适应顾问的工作方式，而不是让顾问去适应AI。人工智能应当超越简单的推荐引擎，而不是一味推送其他客户常选的同类产品。程序需要足够灵活，能够从与客户的互动中获取更多有用的信息，提出顾问和客户都能理解的建议。如果一个投资组合无法用通俗易懂的语言解释清楚，它就不可能被客户接受。如果它未能带来预期回报，顾问和客户也需要知道原因。

财富管理公司需要意识到，这意味着中央计划的角色将发生变化。首席投资官和程序员可以开发出足够灵活的程序，捕捉到大部分的观察数据。但不可避免的是，当关键的输入点分散到客户或顾问手中时，智能体生成的建议可能会偏离公司的既定策略。这可能会增加销售高利润产品的复杂性，同时在合规和风险管理方面也会带来新的挑战。

展望未来，如果我们能够与程序进行“人性化”的对话，讨论生活环境的变化，那么我们可能会进入一个全新的领域。这正是大型语言模型，或者更具体地说，智能体所承诺的未来。

智能体可以通过对话和我们在互联网上留下的数字痕迹，获取足够的背景信息，理解并执行我们的需求，随着生活的变化做出相应调整。然而，我们很难预测，自己究竟会如何使用这些平台——是否真的愿意让它们接触我们最私密的部分。

在那一天到来之前——如果它真的会到来——许多客户仍会选择相信真人来处理他们的退休和财富管理问题，尽管传统模式中的一些方式可能会有所改变。人类顾问或许会越来越多地依赖人工智能的帮助，但仍然掌握着咨询过程的主导权。

然而，如果硅谷的预测成真，智能体的进步让我们与它们的对话变得足够自然流畅，我们或许将见证一场全新的行业颠覆。