财富管理中的人工智能：所有系统都能运行

我们的研究围绕人工智能（AI）在财富管理领域的应用展开，主要探讨了AI技术部署与金融顾问（FA）及其实际采纳之间的差距，以及财富管理公司是否了解FA对AI的看法。

核心观点与关键数据：

1. FA对AI的积极态度：

   • 98%的FA认为AI正在改变金融建议的创建、交付和消费方式。
   • 99%的FA认为AI在未来金融建议中将发挥重要作用。
   • 83%的FA相信AI将在未来几年对客户-顾问关系产生直接、可衡量的影响。
   • 55%的FA认为AI将在未来3年内对金融建议产生革命性影响。

2. AI部署与FA期望的差距：

   • 55%的FA认为其公司难以实现AI愿景。
   • 41%的FA认为AI驱动的客户洞察力不如预期。
   • 37%的FA认为采用AI无法解决其业务问题或节省时间。

3. FA对AI工具的接受度：

   • 87%的FA希望在日常工作中使用更多AI工具，并愿意学习基于AI的流程和工具，前提是有明确的收益。
   • 超过80%的FA认为AI驱动的实时客户生活事件通知是其最清晰和可衡量的收益之一。
   • 超过90%的FA相信AI可以帮助他们有机增长客户群超过20%。
   • 超过1/5的FA认为AI可以帮助他们进一步细分客户，以实现获取、增长和留存目标。

4. AI的最大价值：

   • 超过80%的FA认为AI的最大价值在于将客户数据转化为可操作的洞察。
   • 超过9/10的FA相信AI可以帮助他们识别主动的交叉销售机会。

研究结论与建议：

• 财富管理公司需要关注单一用例或项目，避免同时进行过多试点。
• 公司的优先事项应与FA认为高价值的领域一致。
• 管理层需要提供持续的支持，确保AI项目的成功。
• 管理层需要在顶层设定基调，确保内部能力、资金和承诺足以实现AI目标。

调查概述：

• 调查对象包括来自美国和加拿大的500名持有执照的金融顾问。
• 调查涵盖了FA对AI的熟悉程度、公司AI计划或采用更多基于AI工具的意愿、FA当前面临的最大挑战以及AI工具在缓解这些挑战方面的价值，以及FA在业务发展、投资管理等FA活动中的AI优先用例。

调查受访者分布：

• 按管理资产规模划分：13% < $10 mn，87% $10 mn - $50 mn。
• 按行业划分：7% Wirehouse+ Private Bank，14% Retail Brokerage，37% Bank Brokerage，25% Independent Insurance Wealth Manager，11% 1-50，4% 51-100，2% 101-150，13% 151-200，8% 201-250，43% 251-300，16% 301-350，20% >350。
• 按地理位置划分：7% Canada，93% USA。