生成式人工智能在財富管理行業中的應用

[摘要]" 生成式人工智能作為當今計算機科學技術發展的前沿，正在逐步滲透和改變財富管理行業的運作方式及服務模式。其在財富管理領域中的應用已經擴展到智能問答客服、智能投顧咨詢、虛擬數字人和智能投研等諸多場景。同時，生成式人工智能技術的應用也面臨著數據泄露、模型偏見等難點和挑戰。為此，金融機構在運用生成式人工智能技術時，要加強數據安全和隱私保護措施以及強化金融科技道德倫理治理，以更進一步推動財富管理行業高質量發展。

[關鍵詞]" 生成式人工智能；財富管理；金融創新

[基金項目]" 2023年廣東省高等職業教育教學質量與教學改革工程項目“數字經濟時代高職院校《會計信息系統》課程改革的研究與實踐”（編號：2023JG445）；廣州市哲學社會科學發展“十四五”規劃2024年度共建課題“廣州加快建設粵港澳大灣區理財和資管中心研究：基于財富管理數字化轉型視角”（編號：2024GZGJ145）；廣東省2023年度哲學社科規劃一般項目“碳關稅對廣東制造業全球價值嵌入的影響及應對策略研究”（編號：GD23CYJ12）

[作者單位]" 廣東科學技術職業學院

生成式人工智能是一項革命性的技術，其核心在于模擬人類創造力和表達能力。生成式人工智能應用領域非常廣泛，包括但不限于創意產業、醫療健康、教育、游戲開發、零售與電商等。在金融領域，生成式人工智能同樣成為驅動金融行業數字化轉型的強大引擎，并正在重塑全球金融業的格局。2023年3月，彭博社作為全球最大的財經資訊公司，重磅發布為金融界打造的大語言模型。該模型依托彭博社的大量金融數據源，專門針對各類金融數據進行訓練，可以更好地處理金融領域的數據，以支持金融行業的各類任務。生成式人工智能不僅顯著提升了金融機構工作效率和服務質量，重新定義客戶體驗，還能夠在風險管理、投資決策與市場分析等方面發揮重要作用。同時，它還能通過與RPA（機器人流程自動化）等其他技術協同創新，提升內部運營效率，重構企業業務流程。銀行、券商、保險、信托等各類金融機構都在積極探索這項前沿技術的應用場景，以把握行業變革帶來的新機遇。

生成式人工智能主要的應用場景

傳統財富管理服務由專業財務顧問、投資經理、稅務專家等專業人士為客戶提供理財規劃等服務，如投資管理、稅務籌劃、資產管理、信托設立等，旨在幫助客戶管理和增值其財富。隨著模型算法的深入應用，財富管理行業出現了數字化、智能化的發展趨勢。生成式人工智能技術如自然語言處理、機器學習等在財富管理領域的應用日益廣泛，從智能問答到風險評估，再到個性化服務推薦，都展現出強大的潛力。生成式人工智能在財富管理行業主要有以下應用場景：

第一，智能問答客服。大語言模型和大數據模型是生成式人工智能的重要組成部分，能夠處理和生成高質量的類人文本。生成式人工智能通過構建基于大模型技術的集中問答系統，利用自然語言處理和語音識別等技術，為客戶提供個性化的金融建議和解決方案。通過聊天機器人或虛擬助手，銀行等金融機構可以實現24×7小時的在線客戶服務，幫助客戶解答常見問題、處理賬戶查詢和完成交易操作。同時，生成式人工智能聊天機器人能夠在對話中理解上下文語境的復雜性，從而實現更智能、自然、流暢的客戶服務和交互體驗，極大地提升了客戶滿意度和忠誠度。此外，生成式人工智能還支撐智能客服接聽客戶來電，顯著提升了對客戶來電訴求的識別準確率，更有效地響應客戶需求。如北京銀行發布了AIB人工智能創新平臺，該平臺融入深度學習大模型、機器學習小模型、語義搜索等數字化技術，面向各崗位提供業務解答、客戶營銷等在線支持服務。同時還推出了運營助手、智能客服等7款智能產品，推動前沿技術在銀行領域的深化應用。

第二，智能投顧咨詢。投資顧問服務是指證券公司、咨詢機構等接受客戶委托，按照約定向客戶提供投資建議，制定投資策略，并選擇合適的投資產品和資產配置的服務。而智能投顧則是指結合人工智能、大數據、云計算等數字技術，通過算法模型實現對市場風險波動進行及時、高效的分析和研判，并結合投資者的需求和偏好，進而自動提供最優的資產配置方案和建議的一種在線投資顧問服務模式。智能投顧最大程度避免了因主觀情緒波動、經驗判斷失誤等人工干預所引發的非系統性風險。并且可以克服傳統金融機構人工投顧模式投資門檻高、信息時效性差等特點。

而生成式人工智能則使得智能投顧更加便捷易用。投資者可以通過智能投顧平臺獲得實時的問題解答。通過與客戶的智能對話，生成式人工智能可以更深入地了解每一位投資者的風險承受能力、投資期限、預期收益和歷史交易數據等，為客戶提供更精準的信息以及更深層次的邏輯分析。同時根據市場條件進行動態調整，從而優化資產配置及投資組合管理策略，并實現更好的投資回報，以提供更加個性化、定制化、智能化、高效化的投資組合建議和服務。

第三，虛擬數字人資訊展示。虛擬數字人集成了智能語音識別、自然語言處理、3D形象合成等AI核心技術，能對人體的形態、表情和動作進行模擬仿真，打造出高度擬人化的虛擬形象，并具備聽與說的能力。例如，同花順人工智能團隊推出了基于人工智能多模態交互技術的創新產品——同花順AI數字人。從新聞的抓取—算法熱度計算—NLP（自然語言處理）概念抽取—AI視頻生成—串聯播出，整個播報過程完全由AI完成。通過開發數字人直播、數字人短視頻等數字人應用，利用生成式人工智能服務視頻素材生產、圖像素材轉視頻等知識內容創作，能夠幫助金融機構進行精細化的市場細分和個性化推廣，信息資訊展示的內容多樣性和豐富度也將大大提升。

第四，智能投研。財富管理行業涉及大量信息處理工作，尤其是處理不同來源的文檔和信息，而這些信息通常是異構的。大型語言模型可以比人類更快速地分析和提取合同、財務報表及客戶電子郵件等文檔中的關鍵數據。因此，生成式人工智能的應用場景之一就是處理多源異構的報告生成任務，用來輔助用戶輕松完成研報的讀寫。通過集成學習、遷移學習、自然語言處理等方法對公司財務報表進行分析，把握戰略動向和財務表現等信息，進而提供主要財務指標的預測結果，生成行業趨勢報告。利用生成式人工智能輔助生成研報，不僅降低了人工成本，同時提高了報告質量以及更新頻率，幫助投資者及時了解行業動態和市場前景。

生成式人工智能在應用中面臨的挑戰

雖然生成式人工智能在財富管理行業中的應用前景廣闊，但也面臨一些挑戰以及存在一些制約因素。

第一，數據隱私和安全。生成式人工智能對數據依賴度高，而財富管理行業的數據具有高度敏感性。在當前技術條件的限制下，除了大模型開發中的數據訓練可能會帶來數據隱私和安全問題，將生成式人工智能技術直接應用在智能投顧的場景也具有潛在的信息泄漏風險。生成式人工智能需要大量數據進行訓練和學習，這些數據可能包含敏感的個人及家庭的財務狀況、信用記錄和身份信息等。泄露客戶敏感信息或遭受黑客攻擊可能導致嚴重的財務損失和聲譽風險。如何在保證數據安全和隱私保護的前提下，有效利用生成式人工智能為客戶提供個性、便捷的財富管理服務，值得進一步探討和研究。

第二，科技倫理問題。新興技術的快速迭代正在重塑著現代金融體系。生成式人工智能技術持續推動財富管理行業數字化轉型以及高質量發展的同時，也帶來了一系列潛在的科技倫理問題。首先，在財富管理過程中，如果將追求高收益作為唯一目標導向，生成式人工智能可能忽視一些道德因素，如企業社會責任、環境保護等。這可能導致財富管理服務的投資決策與社會價值觀相悖。其次，算法偏見和歧視問題隨著新技術的發展日益顯著化。生成式人工智能技術在提供分析預測和決策時，也曾經發生過針對用戶的身份歧視、性別歧視和種族歧視的案例。例如華盛頓郵報在2023年的一篇報道中提到某AI圖像生成器刻板地將非洲人視為原始人，在描繪科學家時傾向于呈現白人形象，將進行家務勞動的人更多展現為女性，將領導者默認為男性等。這是由于AI圖像生成器從其訓練的數據中繼承了各種偏見，導致其輸出時加強了社會刻板印象。這種無意中的刻板印象暗示著生成式人工智能技術對社會認知和價值觀念的潛在塑造，令人深感憂慮。最后，由于生成式人工智能可以生成逼真的圖像、視頻等內容。未經許可擅自利用他人肖像生成數字人，可能導致這些內容被用于偽造他人身份、制造虛假證據等，進而引發個人信息、個人隱私、個人名譽的侵害風險。

生成式人工智能應用建議

生成式人工智能作為應用于財富管理領域的新興技術，具有極大的創新潛力和廣闊的市場前景。但不可否認，生成式人工智能的發展也為財富管理行業帶來了一些挑戰。其中包括數據隱私和安全性的保障、算法的透明度和解釋性、技術實施的成本以及與傳統人工智能系統的整合等問題。為應對這些挑戰，金融機構在應用生成式人工智能技術時應采取以下措施：

第一，要加強數據安全和隱私保護措施。金融機構在自主研發大模型時應該不斷優化和改進算法模型，以應對市場變化和技術進步。如采用先進的加密技術和數據脫敏方法來保護敏感信息，確保即使數據泄露也不會直接暴露客戶信息。此外，需要關注數據隱私、知識產權、信息安全等方面的相關法律法規和監管政策的變化，建立健全技術保障體系。同時強化法務部門的作用，確保技術應用的合規性。

第二，要加強道德和金融科技倫理建設，確保財富管理服務的投資決策符合社會價值觀。目前，我國金融科技倫理治理總體尚處于起步探索階段。金融機構內部需建立健全相應的金融科技倫理指導方針，形成一套完整的金融科技道德倫理管理體系。同時鼓勵社會各界共同參與金融科技倫理治理，形成政府、市場主體、社會共同推進的良好局面，確保技術發展的同時兼顧社會責任。此外，金融從業人員應強化對人工智能等相關技術的學習，特別是生成式模型的相關知識，增強自身業務素質和水平以適應行業的變化。遵循職業道德準則、保持合規意識，以期在生成式人工智能的輔助下做出合理決策，并為客戶提供更優質的服務。

未來，隨著技術的不斷進步和監管的完善，生成式人工智能在財富管理領域的應用場景將不斷拓展。首批大模型增強的金融機構會進入成熟應用期。通過深入研究生成式人工智能技術在智能客戶服務和風險管理等方面的具體應用，可以更好地理解其對行業帶來的影響和變革。生成式人工智能技術有望深度重塑金融機構的產品創新力和運營能力，在財富管理行業中發揮更為重要的作用，為投資者和金融機構帶來更大價值，同時也為財富管理行業高質量發展提供助力。