AI時代中國財富管理新風向

在過去四十多年奔騰的歲月里，中國經濟的蓬勃發展為社會積累了龐大的存量財富。然而，與這筆巨額財富不相匹配的是，中國財富管理市場的發展歷程尚不足二十年，因此，專業且經驗豐富的財富管理人才顯得尤為稀缺。面對如此巨大的財富體量，行業卻陷入了“千金易得，一將難求”的尷尬境地，專業人才的需求缺口凸顯。

步入AI時代，中國財富管理行業正迎來一場前所未有的變革，同時也孕育著巨大的發展機遇。在這一關鍵時刻，AI技術的崛起有望徹底打破制約行業發展的人才困局。通過智能分析、自動化管理以及大數據預測等先進技術，AI不僅能夠有效彌補人才短缺的問題，還能夠提升財富管理的效率與精確度，讓財富管理服務更加個性化和智能化。

不僅如此，AI的廣泛應用還將催生財富管理行業新的業務模式與產品模式，引領行業的新風向。例如，基于AI的智能投顧系統能夠為用戶提供個性化的投資建議，而大數據分析則能幫助機構更準確地把握市場動態，開發出更符合市場需求的產品。這些新模式、新產品的出現，不僅將極大地豐富財富管理行業的生態體系，還將推動行業向更高層次、更寬領域發展。

總之，AI時代為財富管理行業帶來了前所未有的變革機遇，它不僅解決了行業長期面臨的人才困局，還催生了諸多創新的業務模式與產品模式。這些新模式、新產品的不斷涌現，將為中國財富管理行業的持續發展注入強大的動力，助力行業在變革中煥發出新的生機與活力。

智能投顧將大行其道

隨著AI、大數據等技術的快速發展，智能化財富管理已經成為行業的新趨勢。通過大數據分析，可以深度挖掘客戶的財務狀況、投資目標、風險偏好等信息，為客戶提供更加精準的投資建議和定制化的服務方案。智能投顧便是這一趨勢的代表，它利用AI算法自動化分析客戶數據，提供個性化的投資組合推薦，顯著提高了服務的精準度和效率。智能投顧并非近兩年才異軍突起，它已經經過了十多年的發展，過去囿于算力、算法和相關技術的限制，運行的是智能投顧的基礎版，始終未達市場的預期，而在AI時代，智能投顧則將在AI等相關技術的加持下進入其高階版的運行階段。

智能投顧是AI時代財富管理的核心抓手，也是AI、大數據、區塊鏈等熱門技術的在金融領域應用的最佳切入點，可以說是“牽一發而動全身”，因此，本文將圍繞AI時代“滿血版”智能投顧展開重點論述，然后再向財富管理領域的其他方面逐步延展，以勾勒一幅AI時代中國財富管理行業的發展愿景。

1.客戶數據歸集整理

智能投顧通過各種渠道收集投資者的相關數據，包括個人及家庭信息、財務狀況、投資目標、風險承受能力等。過去這些數據大多通過用戶填寫問卷、理財顧問面談問詢等方式獲取，這一過程相當繁瑣，也比較枯燥，獲取的數據也常常流于表面，而在進入AI時代后，可讓客戶通過類似游戲通關模式測試其財務健康狀況、收支平衡狀況，家庭保障狀況等，還可以通過一些心理測試游戲測試客戶的風險偏好（有的還對客戶進行MBTI測試了解客戶人格特質）。當前技術條件下，客戶可以通過和智能機器人語音聊天的形式，比較輕松的完成相關數據的歸集工作（對比以前填寫一大堆的問卷表格，簡直太友好了），未來更可能通過客戶和理財師的語音聊天過程中由AI來通過智能技術抓取相關數據，通過多種方式的，多種途徑來獲取多維的客戶信息。收集到數據后，智能投顧會利用算法對這些數據進行分析和處理，在這些數據基礎上可以初步整理出客戶的的家庭財務報表，并進一步的可以分析客戶的財務健康狀況，還可以在已有數據的基礎上對客戶家庭的資產配置狀況是否合理做出簡單的判斷，以識別投資機會和風險。

2.客戶數據分析

客戶分析是智能投顧實現個性化投資建議的關鍵步驟，這是對客戶內在需求的深入挖掘，數據分析的成功與否直接決定了后續財富管理方案的成效如何。智能投顧會對投資者人格特質、風險偏好、實際風險承受能力以及預期收益等相關數據進行深入分析。這需要基于投資者的行為分析建立一套判定模型，對用戶年齡、目標退休時間、收入、資產等結構化數據以及用戶行為、消費、家庭情況、投資目標等非結構化數據進行處理，實現對客戶風險收益偏好的全生命周期管理。

基于對客戶的精準畫像及潛在需求的精準分析，在完成對客戶多維數據分析后，智能投顧就可以對客戶家庭財務狀況進行回顧，并指出其財務結構和家庭資產配置的不足之處，從而在各種數據的支持下，給客戶出具個性化的理財規劃方案，從而為后續的大類資產配置和投資組合構建做好準備工作。

3.大類資產配置和投資組合構建

眾所周知智能投顧的大類資產配置是以馬克維茨的均值-方差模型及其衍生理論為理論基礎的，其通過多資產的選擇達到分散投資風險的目的。具體來說，AI技術能夠自動收集和處理大量的市場數據，這些數據涵蓋了股票、債券、基金、商品等多種資產類別的歷史數據、實時數據和預測數據。通過高效的算法，AI可以將這些數據轉化為有用的信息，為資產配置策略提供堅實的基礎。

此外，借助機器學習算法，AI還可以從歷史數據中識別出資產價格、市場波動等模式，并基于這些模式進行未來趨勢的預測。這種預測能力有助于投資者預見市場變化，從而在大類資產配置中做出更明智的決策。

另外，通過對海量的金融數據（包括市場價格、公司財務數據、宏觀經濟指標等）的AI技術處理，可以挖掘出隱藏的投資模式和產業投資趨勢，為投資組合的構建提供更準確的依據。

基于以上分析，AI可以協助投資者構建更加科學的大類資產投資組合，實現風險與收益的最優平衡。智能投顧會利用算法對投資組合進行優化，以確保在給定風險水平下所能獲得的最高預期收益率。

（1）智能投顧的核心算法原理

智能投顧算法的核心原理包括機器學習、深度學習、自然語言處理等技術。這些技術使得智能投顧能夠自主學習和適應市場變化，提高投資決策的準確性和效率。智能投顧算法通過機器學習技術，可以從歷史數據中挖掘出潛在的規律和趨勢，為未來的投資決策提供依據。深度學習技術使得智能投顧能夠模擬人類大腦的工作原理，對復雜的數據進行高效的處理和分析。通過深度學習，智能投顧可以更加準確地預測市場走勢和投資者的行為。自然語言處理技術使得智能投顧能夠理解投資者的需求和意圖，提供更加個性化的投資建議和服務。

（2）智能投顧算法的優化

智能投顧算法是一個不斷學習和優化的過程。隨著市場環境和投資者需求的變化，智能投顧算法需要不斷調整和改進以適應新的情況。為了持續優化智能投顧算法，財富管理機構機構通常會采用以下方法：

一是引入新的數據源：不斷拓寬數據收集渠道，引入更多的金融市場數據、公司財務數據以及宏觀經濟數據等，以提高算法的準確性和全面性。二是更新算法模型：隨著人工智能和深度學習技術的不斷發展，金融機構會不斷更新智能投顧的算法模型，以提高算法的性能和效率。

4.投資組合的實時監控與動態再平衡

在AI時代，智能投顧對投資組合的實時監控與動態調整變得更為高效和精準。AI技術通過其強大的數據處理能力和算法模型，為投資者提供了前所未有的便利和決策支持。

（1）投資組合的實時監控

AI系統不僅能夠實時收集市場數據，包括股票價格、交易量、市場情緒等可量化的數據，并利用機器學習算法對這些數據進行深入分析，還能夠通過對社交媒體、新聞頭條等渠道的實時監控，預判市場情緒，為投資者提供及時的市場動態信息。

更重要的是AI技術能夠通過構建復雜的風險模型，實時評估投資組合的風險水平。一旦發現潛在風險點，AI系統會立即發出預警，幫助投資者做出快速反應。許多智能投顧平臺都提供了自動化監控工具，這些工具能夠24小時不間斷地監控市場動態和投資組合的表現。投資者可以通過這些工具隨時了解投資組合的實時價值、持倉情況以及市場動態等信息。

（2）投資組合的動態再平衡

當智能投顧系統監測到投資組合的風險水平超過其構建的風險預警模型設定閾值時會自動發出預警，這種預警機制有助于投資者及時發現潛在風險，并采取相應的措施進行應對。接下來智能投顧系統將建議投資者調整相關資產配置，以實現投資組合的動態再平衡。這種智能決策能力使得投資者能夠在復雜多變的市場環境中保持冷靜，做出理性的投資決策。

AI技術支撐的智能投顧能夠根據市場變化智能地調整資產配置，使投資組合始終保持最佳狀態。這種智能調整能力有助于投資者在復雜多變的市場環境中保持穩健的投資表現。通過實時監測、智能預警、個性化投資建議等功能，智能投顧能夠幫助投資者提高投資績效，實現財富的穩健增長。而這種綜合性能的提升使得投資者在AI時代能夠更好地應對市場挑戰，實現其既定的投資目標。

5.風險管理

智能投顧中的風險管理涉及多個方面的技術，這些技術共同協作，以確保投資組合的風險水平符合投資者的投資回報需求和風險偏好。

（1）多樣化投資組合

智能投顧通過分散投資的方式降低風險，即將資金分散投資于不同的資產類別、行業和地區。這種多樣化投資策略有助于避免將所有資金集中在某一特定領域或資產上，從而避免因“雞蛋放在一個籃子里”“抑或是所有籃子放在一個桌子上”而導致的重大損失。

（2）風險評估與調整

智能投顧會根據投資者的風險承受能力和投資目標，對投資組合進行風險評估。通過量化金融模型和算法，智能投顧能夠計算出投資組合的潛在風險和預期收益。根據評估結果，智能投顧會調整資產配置，以確保投資組合的風險水平符合投資者的需求。

（3）止損策略

智能投顧可以設定止損點，當資產價格達到設定的止損點時，會自動賣出以避免進一步損失。這種止損策略有助于限制投資組合的潛在虧損，并保護投資者的本金。

（4）智能算法與模型

智能投顧利用先進的算法和模型進行風險管理。這些算法和模型能夠處理和分析大量數據，包括市場趨勢、經濟數據、投資者行為等，從而更準確地預測市場走勢和評估風險。基于這些數據和分析結果，智能投顧能夠做出更明智的投資決策，并優化投資組合的風險和收益。

（5）實時監測與預警

智能投顧能夠實時監測市場動態和投資組合的表現。一旦發現潛在風險或異常情況，智能投顧會及時發出預警，并采取相應的風險管理措施。這種實時監測和預警機制有助于確保投資組合始終保持在安全的風險水平內。

6.客戶服務

智能投顧的智能不僅體現在“投”方面，從某種程度上來說“顧“才是更重要的，從國外智能投顧運營的經驗來看，AI、大數據及區塊鏈等科技的加持給投資帶來的收益率提高相對有限，而其最大的貢獻是有效降低了客戶的投資成本和投資門檻，相對來說，AI技術可以使得智能投顧以較低的成本為用戶提供更為優質的客戶服務，從而增加客戶的滿意度和美譽度，增加客戶粘性，并且智能投顧的服務模式不僅要對客戶“授人以魚”，還應對客戶的“授人以漁”。

（1）專業顧問支持

在AI技術的加持下，智能投顧能夠后臺專家顧問團的形式為客戶提供一對一的咨詢服務。這些顧問具備豐富的投資經驗和專業知識，能夠根據客戶的需求和情況，提供個性化的投資建議和解決方案。客戶可以隨時向顧問咨詢投資問題和市場走勢，獲得專業的指導和建議。

（2）信息披露與透明度

智能投顧會向客戶提供清晰透明的費用結構和投資政策，確保客戶了解自己的投資成本和風險。同時，客戶可以通過平臺查看投資產品的信息披露和運作情況，保障投資安全和合規性。這種透明度有助于建立客戶對智能投顧的信任，并促進雙方的長期合作。

（3）教育與培訓

智能投顧不僅提供投資建議，還致力于提升客戶的投資知識和市場分析能力。通過培訓課程和在線資源，客戶可以了解投資產品和投資策略，提高自己的投資技能，從而更好地理解和管理自己的投資組合。

（4）全方位服務體驗

智能投顧的客戶顧問服務不僅局限于投資建議和風險管理，還涵蓋了資產配置、稅務規劃、退休規劃等多個方面。這種全方位的服務體驗有助于客戶實現財務目標，提高生活質量。

財富管理行業數字化轉型大為加速

在AI時代，數字化轉型已成為財富管理行業的必然選擇，財富管理行業的數字化轉型正在以前所未有的速度加速進行。隨著AI、大數據、區塊鏈等新興技術的快速發展，這些技術正在逐步滲透到財富管理行業中，推動其向智能化、自動化方向邁進。這一轉型不僅改變了財富管理行業的面貌，還提升了金融服務的質量和效率，為投資者帶來了更多的選擇和便利。

1.財富管理行業數字化轉型的關鍵支撐技術

關鍵支撐技術之一是AI。AI技術在財富管理行業的應用日益廣泛，包括智能投顧、虛擬數字人客服等。通過算法分析投資者的風險偏好、財務狀況和投資目標等信息，AI可以為投資者提供個性化的投資建議和資產配置方案。此外，虛擬數字人客服能夠7×24小時在線服務，提升客戶體驗。

關鍵支撐技術之二是大數據。大數據技術使得財富管理公司能夠從多維度獲取投資者的財務信息、消費習慣和風險偏好等數據，進而為其提供更加精準的投資建議。通過深度學習和數據挖掘技術，財富管理公司可以更好地理解客戶需求，為客戶量身定制投資組合和財富管理方案。

關鍵支撐技術之三是區塊鏈。區塊鏈技術以其去中心化、透明和不可篡改的特點，在財富管理行業中發揮著重要作用。它可以確保交易記錄的公開、透明和可追溯，提升投資者對平臺的信任度。同時，區塊鏈還能簡化投資流程、降低交易成本并提升效率。

2.數字化轉型的影響

一是提升服務效率，工作效能倍增。數字化轉型打破了地域限制，使得更多的投資者能夠接觸到優質的理財產品和服務。同時，數字化工具通過實時數據和先進的分析算法，幫助投資者更好地把握市場機會并做出科學決策。

二是降低服務門檻，推進普惠金融。數字化平臺通過降低服務門檻，使得普通投資者也能享受到個性化的財富管理服務。這有助于推動財富管理行業的普惠化發展。

三是創新服務形式，精準匹配客戶。AI技術的應用使得財富管理公司能夠創新客戶服務形式，從更多維度的數據了解客戶，用更精準的推薦引擎推薦投資組合、理財產品等，滿足投資者多元化和個性化的投資需求。

雖然數字化財富管理在效率和便捷性方面具有優勢，但投資者與顧問之間建立的信任關系仍然是傳統財富管理模式中的重要因素。數字化財富管理平臺需要提供更加高質量的服務來贏得投資者的信任；此外，財富管理機構處理大量敏感客戶數據，因此數據隱私和安全是一個重要問題。數字化平臺需要確保數據的安全性和隱私性，避免數據泄露和濫用；并且隨著監管政策的不斷加強，數字化財富管理平臺需要遵守相關法律法規和監管要求，確保業務的合規性。

隨著技術的不斷進步和市場環境的變化，財富管理行業的數字化轉型將繼續深化。未來，數字化平臺將提供更加智能化、個性化和高效的服務，滿足不同層次和需求的投資者。同時，隨著AI、大數據和區塊鏈等技術的不斷發展，財富管理行業將不斷創新和發展，推動整個金融行業向更智能、更透明和更高效的方向邁進。

AI技術助力金融產品開發大有可為

AI技術在助力金融產品研發方面發揮著重要作用，主要體現在以下幾個方面：

1.優化產品設計流程

AI技術可以通過自動化和智能化手段，優化金融產品的設計流程。傳統的金融產品設計往往依賴于人工經驗和主觀判斷，而AI技術則能夠基于大數據和機器學習算法，對市場需求、用戶行為、風險偏好等進行深入分析，從而更科學地指導產品設計。這不僅提高了設計效率，還使得產品更加符合市場需求和用戶期望。

2.提升產品個性化程度

AI技術能夠根據用戶的個性化需求和偏好，提供定制化的金融產品和服務。例如，在智能投顧領域，AI系統可以分析投資者的財務狀況、風險偏好和投資目標，提供個性化的資產配置建議。在保險行業，AI技術通過對客戶數據的深入分析，能夠揭示個人獨特的風險狀況，從而設計出更加貼合客戶需求的保險產品。這種個性化的產品服務能夠提升用戶體驗和滿意度，增強產品的市場競爭力。

3.增強產品風險管理能力

金融機構可以利用AI技術對信用歷史、收入、就業狀況等多種因素進行綜合分析，以評估客戶的信用風險。此外，AI技術還可以實時監測金融交易數據，發現異常交易行為和模式，并及時發出警報，從而有效防范欺詐和洗錢等風險。這些風險管理能力的提升有助于金融機構保障資金安全，維護市場穩定。

4.推動產品智能化升級

AI技術還能夠推動金融產品的智能化升級。例如，在銀行業中，AI技術被廣泛應用于身份驗證、智能風險控制、精準營銷等環節。通過智能工作流和自動化交易系統，金融機構可以實現交易的快速執行和風險管理，提高交易效率和安全性。在保險業中，AI技術可以實現自動化理賠處理，減少等待時間并提高整體的理賠體驗。這些智能化升級使得金融產品更加便捷、高效和易用。

5.促進產品創新與迭代

AI技術的快速發展為金融產品的創新和迭代提供了強大支持。金融機構可以利用AI技術對市場趨勢、用戶需求等進行預測和分析，從而提前布局新產品或優化現有產品。此外，AI技術還可以幫助金融機構快速響應市場變化，及時調整產品策略，保持產品的競爭力和市場占有率。

6.智能投研提升產品深度與廣度

AI技術在提升投資研究能力方面發揮了重要作用。通過自然語言處理、深度學習等AI技術，金融機構能夠拓寬投資信息來源，大幅提高獲取信息的及時性。利用這些技術，金融機構可以更好地了解市場情緒和趨勢，并根據其預測結果制定投資策略。例如，某資產管理規模排名全球TOP3的銀行財富部門，通過機器學習技術對40000多份研究報告進行評估分析，并以此作為依據對股票打分。結果顯示，評分較高的股票與評分較低的股票收益率差異高達9.6%。這充分展示了AI技術在提升投資研究能力方面的優勢。

客戶營銷更為精準，客戶服務更有溫度

國內金融機構對于創新金融科技的應用方面一直走在世界前列，尤其是對各類技術在客戶營銷方面的應用更為上心，在中國這個同質化服務嚴重強調以規模取勝的財富管理市場，是否用有核心競爭力并不重要，重要的是要有各種取悅客戶的花活，而在AI時代，這種需求很容易得到滿足，畢竟14億人的大市場，過去多年的電商和小視頻領域實戰中積累的算法推薦模型移植到財富管理市場中來并非多大的難事。

一是AI技術可以通過分析客戶的背景信息（如年齡、職業、家庭狀況等）、交易行為、投資偏好等多維度數據，構建精準的客戶畫像。基于這些畫像，財富管理機構能夠實施精準營銷策略，為客戶提供個性化的金融產品和服務推薦。例如，機器學習算法可根據用戶畫像、用戶行為數據、理財產品特性，通過智能匹配，為用戶智能推薦金融理財產品，并基于適當性檢驗、風險特征分布為用戶推薦組合產品。

二是AI技術可以自動化處理大量重復性工作，如客戶信息錄入、更新和維護，以及日常的交易執行和監控等。這不僅減輕了財富管理機構的運營負擔，還提高了工作效率。此外，AI還可以提供24/7的在線客戶服務，通過聊天機器人或交互式語音響應系統，及時響應并解決客戶的問題和需求。

三是AI技術通過提供個性化的服務、自動化的交易執行和實時的風險監控等功能，能夠顯著提升客戶的財富管理體驗。此外，AI還可以根據客戶的背景和喜好觸發個性化的問候和信息推送（如生日提醒、重要家庭安排提醒等），增強客戶關懷，從而提升客戶滿意度和忠誠度。

以國內某銀行為例，該行基于人工智能的財富客戶線上銷售平臺通過AI技術實現了私募產品線上全貨架交易、交易流程全自助操作等功能。客戶可以足不出戶體驗從產品智能講解、合格投資者智能核驗到風險揭示智能語音交互全流程的優質線上智能化交易旅程。這不僅提升了客戶的交易體驗，還降低了合規風險和人工操作成本。

財富管理行業風險管理更嚴謹合規

國內財富管理的狹義風險管理一般指的是投資組合的風險管理，而更廣義的風險管理則應包括了財富管理行業的業務監管和業務合規的管理。

1.風險管理更趨嚴謹規范

一是AI技術通過分析大量歷史數據，并結合機器學習算法，可以構建更準確且可靠的風險模型。這些模型能夠定量評估不同類型的風險，并提供相應的風險管理建議。

二是AI技術可以根據實時數據和市場預測來調整投資組合，以最大程度地減少風險并提高回報。例如，在市場波動較大時，AI可以自動調整投資組合的權重，降低高風險資產的比例，從而降低整體風險。

三是AI技術能夠利用復雜的算法來計算各種風險指標，如波動率、beta系數等，并根據用戶需求進行定制化設置。通過這種方法，AI可以提供更全面、準確的風險度量和控制方法，幫助投資者更好地管理投資組合的風險。

2.業務監管與合規

隨著財富管理行業的快速發展和信息技術的變革，AI技術的應用可能帶來技術風險，如算法錯誤、數據偏差等，這些風險可能對財富管理業務造成負面影響。隨著AI技術的不斷發展，財富管理業務可能涉及更多復雜的法律問題和合規性挑戰。例如，數據隱私保護、算法透明度、反洗錢等問題都需要得到妥善解決。因此，傳統的監管方式可能無法完全適應AI時代財富管理的新特點。監管機構需要不斷更新監管手段和方法，以應對新的挑戰。

一是監管機構應加強對AI技術的監管，確保技術的安全性和可靠性。例如，對算法進行審查，確保算法的正確性和公平性；對數據質量進行監控，防止數據偏差對業務造成負面影響。

二是針對AI時代財富管理的新特點，監管機構應完善相關法律法規，明確數據隱私保護、算法透明度等方面的要求。同時，加大對違法違規行為的處罰力度，提高違規成本。

在AI時代，財富管理機構需要更加注重合規經營，確保業務活動符合法律法規和監管要求。同時，也需要積極與監管部門溝通合作，共同推動行業的健康有序發展。在優化各類算法和技術創新的同時，金融機構也需要加強監管和合規工作，確保AI時代各類技術創新在財富管理行業的使用符合相關的法律法規和監管要求。

對財富管理從業人員專業素養提出新要求

AI時代對財富管理機構來說是比較友好的，他們可以通過對新技術的使用，大幅降低業務成本；而AI技術的大規模使用也使得客戶獲得實惠，他們可以拿到更低的手續費和更高的收益；在這過程中或將受到傷害的，可能是財富管理的從業人員，因為AI技術在財富管理領域的大規模應用，勢必減少人員需求，尤其是初級的財富管理從業人員很多將會被替代；AI時代的留存下來的財富管理從業人員勢必面臨更高的專業素養要求，具備AI技術和財富管理知識的復合型人才將受到市場歡迎。

AI時代的財富從業人員不僅應具備扎實的財務管理基礎知識，包括財會、稅法、民法、經濟學、心理學等專業能力。更應具備強大的數據分析能力，在AI時代，數據分析能力尤為重要。從業人員不僅需要掌握數據分析工具和方法，還要能夠綜合運用財務、統計數據等技能提升工作效率，尤其是需要了解人工智能、大數據、區塊鏈等前沿技術在財富管理中的應用，以及前沿金融科技產品的特點和風險。

除此之外，財富管理從業人員亟需增強業務理解和溝通能力，深入理解客戶需求，畢竟財富管理從業人員需要與客戶建立長期穩定的合作關系，因此必須深入了解客戶的財務狀況、投資偏好和風險承受能力，然后通過有效的溝通技巧，與客戶建立信任關系，提供個性化的投資建議和解決方案。

AI時代還需要財富管理的從業人員培養創新思維和終身學習能力，鼓勵從業人員不斷探索新的投資機會和財富管理策略，以應對市場變化。在AI時代，知識和技術更新迅速。從業人員需要具備持續學習的能力，不斷更新自己的知識庫和技能，時刻緊盯前沿技術在財富管理領域的應用。

綜上所述，盡管當前AI在財富管理領域的應用取得了顯著進展，但仍面臨一些挑戰。例如，數據安全、隱私保護、法律合規等問題需要得到妥善解決，另外，如何平衡AI與人工服務的關系，確保客戶獲得最佳的服務體驗也是一大挑戰。

然而，挑戰與機遇并存，隨著未來各項技術的不斷進步和監管政策的逐步完善，AI在財富管理領域的應用前景將更為廣闊。國內的財富管理機構應積極探索新技術和新模式的應用場景和商業模式，以創新驅動發展，加快各類金融科技的新技術和財富管理業務的新模式落地發展，上可助力金融強國建設，下可增進百姓福祉。