借助生成式人工智能的力量来扩展财富管理 – Fintech Singapore

生成式人工智能，即计算机以文本或图像等“非结构化”形式制作内容的能力，是人工智能相对于表格等传统“结构化”数据格式的显着变化。 继 2022 年 XNUMX 月 OpenAI 的 ChatGPT 首次亮相后，生成式人工智能在许多领域（尽管还没有涉及财富管理）受到了更大的关注。

ChatGPT 是一个以 GPT-3 为基础的聊天机器人，它预示着一种范式转变，个人可以以自然、直观的方式与人工智能系统进行交互。 它生成书面输出，在许多情况下，这与人类能力相当。 然而，像 ChatGPT 这样的人工智能系统的输出确实有其局限性。

从那时起，全球经济的各个领域预计都会感受到这一突破性技术的影响。 据预测，到 2030 年，人工智能预计将为全球经济贡献 15.7 万亿美元 普华永道全球人工智能研究。 它的融合将对不同行业产生不同程度的影响，人工智能潜在的惊人附加值可能会带来意想不到的影响。

生成式人工智能基础模型的可定制能力

Meta 和 Google 等公司提供了许多类似于 GPT 的大型语言模型，这些公司拥有训练和实现这些系统的计算资源。 这些通常被称为基础模型，可以用作特定任务或专业领域的自定义模型的支柱，从而无需从头开始构建模型。

ChatGPT 的变革潜力体现在其快速的采用率，仅在 100 小时内就获得了 48 亿用户，使其成为迄今为止增长最快的应用程序。 因此，每个组织都有动力 开始开发人工智能能力，由他们自己的定制模型制作而成，并以基础技术为基础。

定制或完善基础模型不仅可以扩大可能的用例范围，还可以减轻一些缺点。 例如，如果一个组织拥有金融领域特定研究的综合专有数据库，该数据库比训练过的模型更详尽，则可以对其进行重新训练以纳入这些知识，从而创建供私人使用的自定义模型。

对金融部门的影响

人工智能仍然是 2023年的热门话题，表明其巨大潜力得到认可。 Grand View Research去年发布的《2030年人工智能市场规模及份额分析报告》显示，健康行业受到的影响最大，其次是汽车和金融行业。 然而，与其他行业不同的是，包括金融在内的这三个行业的采用周期将更短，预计将在不到七年的时间内完成。

由于人工智能的集成，预计金融领域将发生重大变化，利用专有数据训练的定制模型将推动健康和金融领域的采用。 值得注意的是，据调查，70% 的财务高管认为它改变了游戏规则 罗兰贝格数据 中引用的 添加剂白皮书 利用生成式人工智能进行财富管理。

人工智能的局限性和财富管理的潜力

目前人工智能的局限性，例如可信度、隐私意识和安全性，阻碍了其在金融领域的立即广泛采用。 然而，由于知道生成式人工智能可以通过知识建议和个性化服务的结合来提升客户体验，因此对速度的需求至关重要。 附加报告 尽管对银行的服务总体满意，但客户并不忠诚。 超过 60% 的人会转而接受某个offer 被认为更具创新性.

由于大规模经济高效地提供基于关系或混合服务的挑战，财富管理行业历来难以扩大规模以满足更广泛人群的需求。 生成式人工智能以指数级规模提供了类人交互的可能性。

人工智能在财富管理中的价值

除了增强财富顾问的能力之外，人工智能还将在哪些方面为财富管理带来最大价值？ 它还可以使类人服务更具可扩展性，例如为新一代构建产品组合。

对于年轻群体，尤其是千禧一代和年长的 Z 世代来说，根据个人价值观、信仰和消费者偏好调整投资至关重要。 人工智能能够很好地满足这种不断增长的需求，提供符合个人价值观的定制建议。

投资者常常发现很难理解或理解财富管理公司及其投资组合中的基金，或者对无数的投资产品选择感到不知所措。 人工智能可以帮助投资者找到合适的投资，并通过提供有关这些投资的丰富的交互式更新来保持他们的参与度。

财富管理的未来

人工智能可以让财富管理更贴近客户，从而显着降低获客成本。 它还降低了服务成本，使财富管理在交付方面更加混合。

由于创建内容的边际成本几乎为零，人工智能导致了信息过载。 然而，人工智能驱动的推荐引擎可以有效地处理和分析相关数据，以提供可操作的投资见解，消除噪音，让个人更容易做出正确的决策。

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• Sumber: https://fintechnews.sg/76831/wealthtech/turning-to-the-power-of-generative-ai-to-scale-wealth-management/