人工智能在財富管理行業的應用及發展趨勢

［摘 要］人工智能的快速發展深刻影響了財富管理行業。人工智能在數據處理、個性化服務和風險控制方面提供了創新性解決方案，使財富管理機構能夠更加靈活地應對劇烈的市場波動和復雜的客戶需求。然而，人工智能在財富管理領域的應用仍存在諸多亟待改善的地方。文章首先闡述人工智能在財富管理中應用的意義，其次分析人工智能應用于財富管理行業面臨的挑戰并提出應用建議，最后展望人工智能在智能化、個性化服務及跨領域融合方面的廣闊前景。

［關鍵詞］人工智能；財富管理；金融監管

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2025.08.047

［中圖分類號］F832；TP393 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）08-0-03

0" " "引 言

在全球經濟一體化和居民財富積累的推動下，財富管理行業迎來快速發展的新時代。然而，隨著市場波動加劇和投資產品多樣化，傳統的財富管理方式面臨諸多挑戰。信息不對稱、服務費用高以及日益復雜的風險管理需求，使得傳統的人工服務和手動分析難以滿足客戶對個性化和實時響應的需求。在此背景下，人工智能技術的引入為財富管理行業提供了新機遇。通過自動化數據分析、個性化投資推薦和智能化風險控制，人工智能逐步改變財富管理的服務模式，為行業的升級提供強有力的技術支持。

1" " "人工智能應用于財富管理行業的意義

近年來，在全球經濟一體化的推動下，財富管理行業正經歷快速增長和變革。全球資產管理行業管理的資產規模持續擴大，投資產品日趨多樣化和復雜化，尤其是在亞太地區和新興市場，高凈值人群的增長顯著提高了財富管理要求［1］。在中國，隨著居民收入和個人財富的增長，財富管理行業正向凈值化、個性化和多元化方向發展。然而，面對信息不對稱、高昂的服務費用和復雜的風險管理，傳統服務模式已難以滿足客戶的個性化需求，市場波動性也加劇了管理風險。因此，利用人工智能技術提升財富管理的智能化水平，優化服務，成為行業發展的迫切需求。

人工智能在財富管理領域的應用，顯著提升了數據處理、個性化服務和風險控制的能力。首先，相較于傳統人工操作，人工智能通過機器學習實時分析大量非結構化數據，精準識別市場趨勢和客戶需求，增強了投資建議的科學性和決策的及時性。其次，利用大數據技術，人工智能能夠深度挖掘客戶潛在需求，提供量身定制的投資組合，提高客戶滿意度和忠誠度［2］。最后，人工智能通過實時監控和預警系統，能夠有效識別并應對投資組合中的潛在風險，協助財富管理公司規避市場波動，實現風險控制的智能化。

2" " "人工智能應用于財富管理行業面臨的挑戰

2.1" "存在數據隱私與安全問題

在財富管理領域，人工智能的應用提升了數據處理和投資決策的效率，但也引發了數據隱私保護與安全的嚴峻挑戰。由于財富管理涉及大量個人及機構的敏感財務信息，人工智能技術的廣泛應用伴隨著數據收集、存儲和分析的過程，存在數據泄露、侵犯隱私以及潛在的濫用風險。這一問題不僅影響客戶的信任度，還會對財富管理機構的聲譽和合法性構成威脅。

首先，數據泄露風險尤為突出。財富管理涉及客戶的資產狀況、投資偏好等高度敏感信息，一旦在人工智能應用中遭遇黑客攻擊或意外泄露，客戶的財務隱私就會受到嚴重威脅。其次，數據共享帶來的隱私風險不容忽視。財富管理機構常與第三方合作共享數據，以支持人工智能模型優化，但跨組織的數據流動增加了數據泄露和不當使用的風險。最后，數據存儲和訪問的安全性面臨較大挑戰。人工智能在財富管理中的應用需要進行大規模實時數據存儲和調用，確保云端或本地服務器中的數據安全是關鍵。一旦數據存儲系統遭受攻擊，不僅客戶隱私會泄露，投資決策系統也會受到影響，妨礙正常的財富管理服務。

2.2" "算法缺乏透明度和可解釋性

在財富管理行業，人工智能算法的透明度與可解釋性對于維護客戶信任和滿足監管合規至關重要。盡管深度學習等先進算法因其非線性和復雜性而常被視作“黑箱”，但這種不透明性在涉及資金安全和個人利益的財富管理決策中會引發信任問題。客戶和相關方需要理解人工智能給出的投資建議或作出的交易決策背后的邏輯，尤其是在市場波動或虧損時，這種透明度有助于他們接受人工智能的決策。同時，算法的可解釋性對于確保決策過程的公平性、公正性和道德合規性至關重要。監管機構要求金融機構能夠清楚解釋其投資決策，以保障合規性。因此，缺乏透明度和可解釋性的算法不僅會影響客戶對機構的信任度，還會增加監管審查的復雜性。

2.3" "技術開發和運營成本過高

在財富管理領域，應用人工智能面臨的一個顯著挑戰是技術開發和運營成本高昂。人工智能系統的構建往往需要大量的前期投入，包括技術基礎設施、數據存儲和處理軟硬件設備等。特別是在處理復雜的金融數據時，人工智能模型需要具有高性能的計算資源，如云計算平臺的專用服務器，以確保模型能夠高效運行并處理大量數據。這類資源的獲取和維護成本使得許多中小型財富管理公司難以負擔。此外，人工系統的開發和部署需要復合型人才，這類專業人才的招聘和培訓費用較高，同時需要持續的技術支持和維護，以保證系統在快速變化的市場中保持準確性和穩定性。人工智能技術的快速迭代也意味著系統需要頻繁更新，增加了長期的運營成本。

2.4" "缺乏完善的金融監管框架

第一，金融監管框架在透明度和問責機制上存在不足［3］。當前的監管政策往往未能明確要求金融機構在使用人工智能技術時保持決策過程的透明度，使得客戶和監管機構難以追溯和理解人工智能的決策邏輯，這直接影響了客戶信任和監管效率。

第二，金融監管框架在道德和公平性標準上顯得不夠成熟。隨著人工智能技術的應用，算法偏見和歧視的風險增加，而現行監管框架未能提供足夠的指導和規范來確保不同客戶群體間的公平性。

第三，金融監管框架在人工智能模型的驗證和風險控制方面存在缺陷。金融機構在模型投入市場前缺乏充分的測試和定期的風險評估，增加了系統性風險。

第四，金融監管框架未能適應人工智能技術的快速發展，缺乏動態監管機制。現行的靜態監管難以應對技術的動態變化，導致監管措施無法實時響應技術和市場環境的變化。

3" " "人工智能在財富管理行業的應用建議

3.1" "加強數據隱私與安全保護

隨著人工智能在財富管理中的廣泛應用，財富管理公司必須建立全面的數據隱私保護體系，以應對數據泄露和隱私侵犯的潛在風險。

首先，財富管理公司應制定嚴格的數據安全制度，覆蓋數據收集、存儲、訪問和共享的各個環節，通過多層數據加密、身份驗證和實時監控技術，保證敏感信息的安全性。

其次，在數據共享時引入風險控制機制，對于涉及第三方合作伙伴的數據共享應簽署數據使用協議并實施權限控制，確保跨組織數據流動時的隱私安全。

最后，對數據進行分級管理，根據信息的敏感程度設置訪問權限，確保只有授權人員和特定算法能獲取關鍵數據，從而大大降低數據泄露和濫用的風險。這些措施有助于財富管理公司在保護客戶隱私的同時提升數據的安全性、合規性，提高客戶的信任度。

3.2" "提升算法的透明度和可解釋性

第一，引入機器學習解釋工具。財富管理公司可以利用這些工具為人工智能算法的決策過程提供直觀的解讀，幫助客戶、投資經理和監管機構理解算法背后的邏輯。

第二，優先選擇可解釋性高的算法。財富管理公司可選用決策樹、邏輯回歸等算法，或者將這些算法與復雜模型的優勢結合起來，確保算法在保持高效運行的同時，也能具備良好的透明度。

第三，建立模型解釋標準。財富管理公司應制定內部規范，確保在提供關鍵投資建議或決策時，能夠為客戶提供詳盡的模型分析報告，明確解釋決策依據，這樣既保障客戶的知情權，也便于合規性審查。

3.3" "控制技術開發和運營成本

對于財富管理公司而言，有效控制技術開發和運營成本是業務成功的關鍵。一是充分利用云計算平臺提供的高效計算資源和數據存儲服務，可以顯著降低自建基礎設施的成本，這對于資源有限的中小型財富管理公司來說尤為重要，其可以通過云端計算和數據管理服務來分攤成本，實現成本效益的最大化。

二是采用外包方式提供非核心技術支持，不僅能優化資源分配，還能進一步降低開發成本，使公司將有限的資源集中在核心業務上。在人工智能應用領域，財富管理公司可以有針對性地將資源集中投入高回報的領域，如風險評估和投資推薦算法的開發，避免在技術開發上盲目追求全面覆蓋，確保投資效益的最大化。

三是通過內部培養和引入人工智能領域的專業人才，不僅可以提升團隊的技術操作水平，還能減少對外部技術支持的依賴，增強公司在快速變化市場中的競爭力和自主性。這種人才戰略的實施將進一步鞏固公司在財富管理行業的技術領先地位，并為未來的技術創新打下堅實的基礎。

3.4" "構建完善的金融監管框架

為了應對人工智能在財富管理領域應用所面臨的監管挑戰，構建一個更加完善且適應性強的金融監管框架顯得尤為重要。

首先，提高透明度和建立問責機制。監管機構應要求金融機構在使用人工智能技術時提供清晰的決策過程和邏輯，確保客戶和監管機構能夠追溯和理解人工智能的決策依據。此外，明確金融機構在使用人工智能時的責任，確保在出現決策失誤時能夠迅速確定責任方，并采取相應措施。

其次，制定道德和公平性標準。監管框架應包含對算法偏見和歧視的檢測與預防措施，確保人工智能技術的應用不會對任何客戶群體造成負面影響［4］。這需要金融機構進行定期的算法審計，以及在設計和部署人工智能模型時考慮到道德和公平性因素。

再次，強化人工智能模型的驗證和風險控制。監管機構應要求金融機構在模型投入市場前進行充分的測試，并定期進行風險評估。這包括對模型的準確性、穩定性和抗風險能力進行評估，以及確保模型能夠適應市場變化，從而降低系統性風險。

最后，建立動態監管機制。監管框架應能夠適應人工智能技術的快速發展，實時響應技術和市場環境的變化。這可能需要建立一個靈活的監管體系，允許監管機構快速更新規則和指導方針，以及與金融機構合作，共享信息和最佳實踐，共同應對新的挑戰。

4" " "發展趨勢

人工智能在財富管理行業的應用呈現出新的發展方向，主要體現在技術進化、智能升級、數據賦能和生態融合4個層面。

首先，人工智能技術的迅猛發展，尤其是深度學習和自然語言處理等的進步，給財富管理行業帶來了更深入的客戶洞察和市場分析能力，這不僅推動了行業的數字化轉型，還為財富管理服務的發展鋪平了道路。

其次，人工智能的角色正從輔助工具轉變為財富管理的核心驅動力。通過智能投資顧問等創新應用，人工智能不僅提升了服務的個性化水平，還極大地提高了服務效率，從而優化了客戶體驗。

再次，數據驅動已成為財富管理成功的關鍵。人工智能通過深度分析海量數據，助力機構預測市場趨勢，優化投資策略，并支持基于數據的科學決策。

最后，人工智能與云計算、大數據、區塊鏈等前沿技術的融合，正在構建一個全新的生態系統［5］。這一融合不僅為財富管理行業奠定了更加堅實的技術基礎，還為業務創新帶來了前所未有的機遇。

5" " "結束語

人工智能引領財富管理行業深刻變革，它通過增強數據分析能力、提供個性化服務和強化投資風險控制，推動著傳統模式向智能化和高效率方向轉型。這項技術賦予了財富管理機構更精準地捕捉客戶需求和市場動態的能力，同時在優化投資決策和管理流程方面展現出巨大潛力。它為客戶提供了前所未有的個性化服務體驗，這種體驗不僅提高了客戶滿意度，還提高了客戶忠誠度。展望未來，隨著人工智能技術的深度應用，財富管理行業預計將加速向智能化和個性化方向發展，給用戶和機構帶來新的價值，并為整個行業的發展打開新的視野，同時也將推動行業標準的提升和創新服務模式的涌現。

主要參考文獻

［1］董金.數字金融背景下財富管理業務面臨的機遇與挑戰

［J］.財經界，2024（22）：33-35.

［2］羅黎明，聶無逸.大力推進財富管理數字化轉型［J］.中國金融，2022（24）：37-39.

［3］曾文革，任婷玉.生成式人工智能背景下數字金融的包容性法律規制［J］.社會科學研究，2024（5）：61-71.

［4］陳姿含.人工智能算法決策中的敏感個人信息保護［J］.法律科學（西北政法大學學報），2024（6）：63-75

［5］孔凡地.人工智能在公共資源交易領域的應用及發展［J］.商訊，2024（13）：160-163.

［收稿日期］2024-12-18

［作者簡介］楊璐（1988— ），女，山西太原人，博士在讀，主要研究方向：人工智能在財富管理行業的應用、技術創新；千東必（1985— ），男，韓國首爾人，博士，教授，主要研究方向：創新與戰略管理、可持續管理與ESG（通信作者）。