提升财富管理体验

财富管理行业趋势：高歌猛进   

尽管全球经济面临严峻挑战，但财富的增长势头依然强劲。波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）的数据表明，实物资产估值的提高在一定程度上抵消了金融市场的低迷态势，促使2022年全球财富总额达到516万亿美元，比上一年增长1%。

随着中国和印度等新兴市场的中产阶级空前扩大，“大众富裕阶层”（一般指拥有10万至100万美元可投资资产的人群）的发展前景尤为广阔。目前，新兴经济体占据全球四分之一的财富，预计到2027年该比例将增长至近三分之一，这是一个不容忽视的潜在市场。

新兴市场推动全球财富扩张 

来源: Credit Suisse/UBS

Thoughtworks数字化转型及运营业务主管Lenara Aliyeva解释说：“大众富裕阶层历来容易遭到忽视。私人银行往往只关注高净值人群，大多数私人银行并不考虑资产低于200万美元的阶层。不过，从近期趋势来看，许多公司已全面重组业务，以满足大众富裕阶层的需求。很多公司分拆为两家子公司，一家继续专注于以顾问为主导的高端业务，另一家则专注于大众富裕阶层。”

此外，随着婴儿潮一代纷纷将资产移交给继承人，史上最大规模的财富转移已经拉开序幕。研究公司Cerulli Associates预计，到2045年，这种再分配的财富价值将高达80万亿美元。

尽管所有这一切形势都为财富管理公司带来了巨大的机遇，但并非所有公司都已准备好迎接相应的挑战。

首先，人们的期望在不断变化，而这种变化并不总是有利于传统财富管理公司。Thoughtworks金融服务技术总监Omar Bashir表示，新一代高净值人士（HNWI）大多是在数字服务的熏陶下成长起来的，“他们将会更换祖辈的财富管理顾问，转而选择能提供自动化和自助服务功能的公司，在这些公司里，顾问的效率更高，提供的体验也更值得信赖”。 

此外，新一代高净值人士拥有更丰富的选择。Thoughtworks财富管理和资本市场首席顾问Bhavin Shah表示：“Wealthfront和Betterment等在线财富管理公司推出了令人惊叹的产品，可方便投资者快速入门，轻松交易或投资各类资产。现在，即便是传统的财富管理公司也需要提供便捷的入门流程、数字体验以及直观的用户界面。在Spotify和Netflix等应用程序中，一切似乎都已实现个性化，习惯于使用这些应用程序的投资者对其他金融服务也有了类似的期待。”

年轻投资者还越来越关注资金的投资去向。巴克莱银行（Barclays）有一项研究表明，40%的40岁以下高净值人士不仅考虑过负责任投资原则，还已经将其付诸实践。

负责任投资成为年轻高净值人士关注的焦点 

来源: Barclays

Bashir 认为：“如今，人们都希望了解自己的投资对环境的影响。因此，财富管理公司要想吸引年轻一代，就必须获取相关数据，并将其与投资产品关联起来。” 

尽管人们对多样化、个性化和科技化服务的需求与日俱增，但是由于竞争激烈，加上投资者在费用方面不断施压，财富管理公司面临利润不断缩水的窘境。此外，由于在运营、合规性和顾问招聘方面进行了必要的投资，成本也在持续攀升。

Thoughtworks的专家认为，财富管理公司有办法破除这个“怪圈”，以经济高效的方式大规模提供客户当前所期待的个性化体验。不过，这就需要制定一种数字优先的方法，对许多公司来说，这将涉及深层次的技术和组织变革。 

财富管理公司迫切需要提供流畅无阻的个性化客户体验 

Bashir指出，有些财富管理公司将大量收入浪费在很多基本可以实现自动化的活动上，而实际上这些公司应借鉴金融科技公司的策略，充分实施自动化。

他说：“金融科技公司取得了长足进步，确保了流程自动、流畅运行。这些公司不仅提供自助服务，便于客户查看产品，还能模拟两年、五年、十年后的投资情况，甚至推出“一篮子”产品，打造投资组合。而在传统公司，对投资者的所有这些服务仍然需要依靠顾问亲力亲为。” 

传统技术不够灵活，导致顾问难以高效提供客户所需的个性化产品、洞见和服务。 

Bashir解释说：“许多财富管理公司都提供了某种数字接触点，但流程和系统仍未实现完全流畅无阻。客服活动往往还是离不开人工流程和大量人力。” 

此外，人工服务的成本也很高。虽然日益壮大的“大众富裕阶层”投资者群体或许是一个重要的潜在市场，但他们的投资组合规模普遍较小，无力承担专业咨询费用，这就意味着财富管理公司无法以传统的顾问主导方式为这一群体提供服务。

Bashir还指出，“鉴于每位客户的财务状况都具有特殊性，风险承受能力和目标都各不相同，因此个性化服务仍然至关重要。”

Shah表示，即使客户的需求一开始相对简单，但随着资产的增长，无论是由于税务等问题，还是由于结婚生子等人生大事，他们的财务状况往往会变得更加复杂。她说：“这就导致很难提出一个标准的解决方案，或者将服务完全外包给一个数字平台。这样一来，对以人为本和个性化服务的需求就日益高涨。” 

因此，传统财富管理公司面临一项艰巨任务，即通过扩大服务规模，减少对顾问主导型获客和管理方式的依赖，进而控制成本，实现投资机会的民主化，同时确保提供投资者所期望的个性化优质体验。 

Bashir表示：“多年来，财富管理公司与传统顾问已建立信任关系，因而始终保持着显著的竞争优势。他们的痛点在于，如何建立一种能够弥补其他不足的数字化产品。” 

理想的客户体验建立在Shah所说的“超个性化”的基础上，即利用每位客户的独特特征和实时数据，提供更有针对性的互动和服务。一切都从入门阶段开始。一旦完成风险状况评估，客户就共享了自己财务状况、风险承受能力以及现有储蓄和投资目标的背景信息，财富管理公司可以将这些信息输入到一个具有分析和人工智能（AI）功能的平台，生成适合客户情况的投资组合建议。随后，这些建议可以由顾问提供给客户，甚至可以由客户在DIY投资模式下自行采用。 

Bashir表示：“人们追求个性化的一个重要原因是想减少不必要的干扰。例如，如果投资者属于风险规避型，就没有必要向他们推荐高波动性的投资，而对于风险承受能力更强的投资者来说，情况则恰恰相反。然而，个性化也有其局限性。客户可能会改变主意，或者他们的偏好可能会发生变化，因此他们也会求新求变。” 

面对不断变化的客户期望，关键在于在客户生命周期的各个阶段持续利用数据，确保优化投资组合，帮助客户应对家庭添丁或即将退休等人生大事。Shah解释说：“财富管理公司可以利用数据及其洞察力，了解平衡投资组合的最佳方式，无论客户是需要减持一些头寸，还是投资新的资产，都能灵活应对。” 

数据部署助力客户在财富管理旅程中畅行无阻

来源: Thoughtworks

数据资源还可以提供产品交叉销售的机会，此类产品可能适合某个阶段的特定客户，例如保险单或抵押贷款，或者对于高净值人士而言，此类产品包括对私人市场或结构性信贷的潜在专业投资。  

Shah表示，这种经常性的互动“会产生很强的客户粘性，因为可以让投资者确信，所提供的一切产品和服务都非常符合实际情况，而且贴近他们的需求”。

实现闭环：数据赋能财富管理顾问 

采用持续更新的综合数据引擎，可更有针对性地重点关注潜在客户，或提出能增进客户关系的洞见，无论如何，对提升顾问体验和客户体验都有很大帮助。另一方面，缺乏这些资源会对吸引和留住顾问造成影响。 

Aliyeva表示：“市场一直都亟需经验丰富的顾问，这些顾问离职时往往可以带走自己的客户，而且他们往往更青睐于能高效利用现代化工具为客户提供服务的公司，这样就不必浪费时间，为技术落后和程序繁琐造成的服务质量不佳而向客户道歉。” 

通过采用平台方法，传统财富管理公司也可提供现代化的顾问体验，整合优化整个客户旅程，始终以自动化方式提供相关信息。Shah表示：“顾问不用再追踪相关信息或从事业务运营工作，从而可以腾出更多的时间，专注于与客户建立更密切的关系并提供最佳建议。”

Bashir解释说：“要提供这种水平的客户和顾问服务，都依赖于一个相似的基础，即模块化、可解耦和可组合的技术。这些要素可以通过一个平台有效进行整合，快速开发新产品和新服务，并将其提供给任何有需要的人。”

生成式人工智能（GenAI）就是其中一个“要素”，在财富管理和更广泛的金融服务领域引起了广泛的关注。欧盟最近通过的《人工智能法》对人工智能系统的透明度和人工监督提出了一系列要求，由此可知，监管可能会对金融和其他行业采用和应用这些技术的方式产生重大影响。尽管如此，公司已纷纷开始探索各种可能性，在某些情况下已从中获益。

欧盟《人工智能法》：高风险系统控制方法

来源: European Commission

Shah表示：“从客户的角度来看，我们发现生成式人工智能可用于向客户普及专业知识，例如回答有关私募股权或另类投资如何运作的广泛问题。此外，它还可以帮助客户执行简单的任务，如更改住址或邮箱。”

对于顾问而言，生成式人工智能有望承担填写表格等较低级别的任务来帮助节省时间和提高工作效率，还可以承担一些更重要的职能。Bashir举例指出，在某些传统财富管理公司中，客户经理仍在手动编写客户投资目标说明，并将其交给投资专家，以供专家打造具有相关特征的“一篮子”产品，在客户投资组合中进行模拟，然后再将其提交给客户。

如今，当客户经理与客户互动时，生成式人工智能代理可以研究市场或产品数据，自动生成和模拟合适的产品列表，甚至根据客户列出的需求进行产品排序。Bashir说：“投资专家可以对这些产品进行审查，提供必要的人工监督，并将其转发给客户经理，由客户经理转交给客户，这样就可以节省大量时间和精力。” 

尤其是在私人财富等专业领域，顾问的职责往往是介绍可能尚未公开或推广过的相关投资项目，如私募或基础设施交易。这就要求顾问对市场有深入的了解，并时刻关注市场动向，但顾问所能接收的信息来源和所能处理的信息数量是有限的。 

Aliyeva表示：“这就是人工智能和数据的用武之地。宏观经济事件揭示出的信号、私募股权基金等所有新产品的发布，所有这些海量信息都可以结合客户的具体要求以及与其金融旅程最相关的内容，从而获得最佳方案。

不过，正如Bashir所说，这些创新都离不开一个基础平台，在这个平台上，数据质量良好、随时可用且安全可靠，而系统设计的方式也可实现机器学习、人工智能和个性化体验。 

数字化和个性化进程面临的障碍 

Bashir表示，当财富管理公司争先恐后地进行现代化改革或数字化转型时，他们并不总是遵循最佳做法，“这就导致这些计划无法实现预期成果”。“其中一种最佳做法就是注重基本要素——这里指的是正确、完整且及时的优质数据。” 

财富管理公司要开发系统来实现个性化，提升客户和顾问体验，数据是关键要素。Bashir解释说，可惜“许多传统公司的数据已经过时，而且这些数据都闲置在一个个‘孤岛’上，数据质量也有问题”。“即使可以从这些孤岛上获取所需的数据，但因数据质量可信度不足，也会导致许多公司的洞察力低下。另一个问题是，如要开发一个适合大多数客户的数据模型，除了需要大量优质数据之外，还需要进行严格的测试。”

Aliyeva表示同意：“我们认为缺乏整体数据策略和数据治理是阻碍价值实现的主要因素。”

由此可知，工作重点应该是整合数据，使之易于获取。不过，在技术变革的过程中，许多公司开始专注于Bashir所说的“面面俱到”，而不是有针对性地提供投资者及其顾问所需的功能。

Bashir表示：“从根本上说，财富管理公司需要关注如何增强技术的适应性，为顾问和投资者减少不必要的工作。如果为投资者提供的用户界面非常精美，上面有他们需要的所有相关产品和数据，但仍然需要经过许多步骤履行尽职调查义务，或者需要手动提交文件，这仍然会造成不必要的阻碍，降低操作的积极性。” 

监管是另一个复杂因素。Bashir指出：“鉴于监管机构对信息共享方式有诸多限制，因而提供建议的过程很难实现自动化。大多数顾问每隔几年就必须进行一次认证。财富管理公司需要考虑所有相关问题，在打造个性化解决方案时，这些问题可能会带来挑战。” 

Aliyeva指出，当财富管理公司通过向其他公司学习或与其他公司合作追求“跨越式发展”时，监管和风险规避措施也会产生阻碍。 

她解释说：“要想利用金融科技公司提供的数字产品和创新技术，难点在于与第三方服务建立连接。由于内部控制设置的障碍，传统财富管理公司往往需要经过冗长的内部审批才能对接外部服务，最终可能要耗费大量人力物力，从零开始，同时还要面对单一的架构和流程，导致难以快速推出新产品。例如，很多公司都希望满足客户对另类资产或加密资产的需求，但现有的技术体系往往阻碍他们与这些创新型产品供应商进行整合。” 

Bashir认为，要成功开启现代化和卓越体验之旅，顾问首先必须学会坚持以客户价值为中心，这既包括减少入门所需付出的时间和精力，也包括提高个性化服务水平。随后，可以逐步推进系统升级和现代化工作，首先处理价值最高（即优先级最高）的任务。 

Bashir还补充表示，同样重要的是“确保这些变革能实现预期的高价值成果”。为此，角色和流程需与技术一起转型。

解决组织变革问题：推陈出新，迈向未来 

与其他行业一样，财富管理行业也有一个长期问题，即技术与商业之间存在鸿沟。 

Bashir说：“这种鸿沟需要缩小，而领域驱动设计等方法可以帮助相关各方利用通用商业概念语言进行交流。财富管理公司需确保提出了所有的观点，包括商业策略和增长杠杆，这样才能针对这些观点开发适当的技术。” 

Bashir强调，转型需要“跨职能协作”，其中涉及业务发起人、产品经理、技术团队和提供大力支持的高管层，这不同于以前那种常见的流程，即“企业提出一个想法，将其扔给技术部门去实施，然后等待‘大揭秘'，看看是否达到了他们的期望”。 

Aliyeva表示同意：“虽然大多数公司都拥有启动转型所需的资金，但如果其他要素不随之改变，就无法实现预期成果。转型不仅关乎技术，还关乎企业文化，例如企业是否勇于探索？如何组织团队在市场上快速迭代并测试MVP（最简可行产品）？需要在多大程度上将培训、沟通以及推动接受和采用新工具的工作纳入变革历程？” 

她补充说：“如果财富管理公司的运营方式一成不变，或者这些公司不相信人工智能等新兴技术不会带来威胁，反而有助于提高工作效率，为客户提供更好的服务，那么这些公司即便拥有最新的工具也不会发生任何改变。” 

Aliyeva表示，变革管理对于传统财富管理公司向数字化企业转型至关重要，而且与数字人才的培养息息相关。她还补充道，对于财富管理公司而言，这往往是一个难题，“他们既要排除万难来吸引数字人才，又要培训和激励现有员工提高数据、人工智能和现代化工作方式等方面的技能”。

Shah表示：“运营团队也需要及时了解相关情况，因为您可能会改革流程。假设您要使某些功能实现数字化，并希望以流畅无阻且高度可靠的方式向客户交付产品，那就离不开运营团队的专业知识。” 

Shah指出，即使是已纳入财富管理公司系统的外部供应商，也可能成为转型中的重要利益相关者，因为“您可能需要从他们的产品中提取数据，与他们的系统有效整合，以打造最佳客户体验”。 

文化变革的另一个关键要素是更新激励机制，反映新的企业优先事项。 

Aliyeva表示：“作为一名私人银行家，您的工作通常是通过与客户保持密切接触来获得报酬和奖金。因此，几乎没有什么理由来让您抽出宝贵的时间，与技术团队合作开发新的数字产品，以满足客户需求并提升他们的体验。然而这种协作又十分重要，因为技术团队往往无法与客户直接接触，无法充分了解客户的真实需求。理想的敏捷团队应该拥有贴近客户需求的角色，这些角色可以与技术人员密切沟通和合作，不断改进。” 

建立健全的防护机制，同时扫除障碍

鉴于财富管理行业面临重重制约，因此该行业的转型在某种程度上总会受到限制。从一开始就必须让合规、法律和风险部门参与其中，这不仅是出于监管方面的考虑，还因为他们会对能否有效实现客户价值产生决定性影响。 

Aliyeva表示，这些部门“有时会拖慢工作进度，因为他们的首要目标是保护公司免受一切潜在的不利影响”。“从一开始就必须让这些部门参与进来，了解转型的目标，这样他们才能发挥创意，提出合适的缓解措施，而不会阻碍进展。 

例如，与技术人员合作，使需要满足严苛合规要求的流程实现自动化，这样才有可能在实现治理目标的同时达成提升客户体验的目标。 

Bashir说：“安全性和合规性不应是事后才考虑的问题，而应从一开始就纳入现代化进程中。设计架构时就应考虑这个问题，这样才能轻松地将安全性和合规性纳入系统。” 

Shah表示，鉴于财富管理行业的客户数据具有特殊敏感性，因此“在如何存储这些数据、谁能访问这些数据以及如何使用这些数据等方面，必然需要保障高度的安全性。 

不同司法辖区对数据可能实施不同的法规。例如，瑞士等国对谁可以访问客户数据有严格的规定，并限制将此类数据发送到境外。财富管理公司还必须慎重考虑访问权限（例如，确保顾问不在公司时也能访问客户数据），以及如何确保防护措施覆盖到与其合作的外包供应商。

Shah说：“关键在于您只能与这些特定实体共享最基本的数据，还必须考虑如何对数据进行匿名化处理，确保大多数交易数据已脱敏。 

为了有效解决上述所有问题，可采用零信任安全模式，即除非明确授权，否则默认情况下不允许访问。 

Bashir解释说：“从技术角度来看，如果工程师遵循零信任原则，就能确保基础数据的安全性和隐私性。此外，这也建立了屏障，可以抵御勒索软件的全面攻击，因为在这种情况下，勒索软件只能访问系统的一部分数据。如果公司没有从一开始就采用零信任原则，那么在系统启动和运行后，工作就会变得更加困难。” 

他补充说：“很多人的本能是先让系统或产品运转起来，然后再确保其安全性，最后才使之实现合规。然而，如果您不事先考虑安全性和合规性，就只能根据您的功能需求来确定相应架构和技术，而之后如需对架构进行任何更改都会产生更高的风险，并且耗费更多时间。” 

生成式人工智能带来了更多的安全性和合规性问题，同时也可能大大加快某些流程。Aliyeva表示：“鉴于客户数据的敏感性和潜在的法律后果，财富管理公司都非常谨慎。对于大多数金融机构而言，主要采用的是可预测和可解释的人工智能，而不是更不可解释的‘黑盒'生成模型。只有解决了人工智能幻觉、数据隐私和知识产权保护方面的难题，公司才有信心采用生成式人工智能。全球监管机构将如何应对生成式人工智能尚且未知，这很可能会对财富管理行业采用生成式人工智能产生最大影响。最近，美国证券交易委员会（SEC）介入限制人工智能向投资者提供建议的服务范围，就恰好证明了以上观点。”

Aliyeva补充表示，欧盟《人工智能法》等法规的制定已经表明，一旦公司涉足人工智能领域，“就需要向监管机构证明已制定相关防护措施，以确保这些产品完全合规，不会对客户造成任何损害，也不会引发不可接受的风险”。“我们建议管理团队和企业用户不仅要密切参与产品设计，还要参与测试和评估各种人工智能工具的建议。” 

财富管理行业如何为创新做好准备

那些能够驾驭转型之旅并以体验为先的财富管理公司已经做好准备，根据客户的期望不断发展，同时保持合规性并抵御风险。 

“有些公司已开始在投资入门、风险状况评估、投资组合建议等各个环节充分利用数据，”Shah表示，“当您充分利用数据时，数据和人工智能的力量就会真正显现出来，这不仅是在向客户推荐产品的某个特定阶段，而是在客户生命周期的每个阶段。” 

以数据为导向将有助于确保财富管理公司满足可持续发展方面的要求，而尽管在某些行业领域遭到了反对，可持续发展仍是一个基本趋势。过去几年，强制公开披露的企业环境、社会和公司治理（ESG）数据稳步增加，投资者更容易获取和评估企业的合规水平，财富管理公司也更容易为客户找到合适的投资基金。然而，尽管许多公司的数据流最近有所改善，但仍有不足之处。 

环境、社会和公司治理信息披露量增加

来源: Harvard Law School Forum on Corporate Governance

Aliyeva表示：“如果客户希望进行可持续投资，您就需要大量可能未公开的数据。为了补足公开数据，您可能还希望生成气候等数据的专业公司提供更专业的见解。众所周知，全球信息量一直在急剧增加，而人类顾问能够处理的信息量是有限的。这正是人工智能工具的巨大潜力所在，它可以减轻这方面的负担，帮助顾问处理信息，对信息进行整合，进而转化为可向客户提供的具有高针对性的产品。 

Shah说：“每个国家/地区似乎都在围绕环境、社会和公司治理数据制定自己的法规。未来几年，全球数据披露标准可能会趋于一致，这应该会让大多数财富管理公司更容易做出投资决策，打造符合这些目标的投资组合，然后再为客户量身定制投资产品。” 

Aliyeva认为，财富管理公司以数字化转型为基础，将私人信贷和加密货币等另类资产的机会扩展到大众富裕阶层的客户群，同时也调整了定价方式，为广大客户带来积极影响。

Aliyeva说：“客户越来越重视收费结构的透明度。人们越来越倾向于采用收费模式，而不是佣金模式，力求协调客户和财富管理公司的利益。要满足此需求，及时且深度细化的优质数据变得愈发重要。” 

各种示例表明，虽然利用技术可助力顾问和客户管理风险和实现目标，但在这方面还有很大的发展空间，不仅仅是关乎财富积累和保值，还涵盖可持续投资、最大限度提高透明度和为客户提供更多选择，以及为每个人打造一个体验更出色、性能更卓越的行业生态系统。