截至2022年末中國財富管理市場規模約為217萬億元，2026年有望達到344萬億，這意味著財富管理蘊藏著巨大的發展潛力。但一直以來，財富管理在國內的發展在供需兩端存在著一定隔閡。

從需求端來看，財富管理過程中涉及大量客戶溝通、風險評估、資產配置、業績反饋等環節，消耗了投顧和客戶的時間與精力，也限制了財富管理業務的拓展和用戶體驗的提升。從供給端來看，在投顧進行資產與風險偏好匹配的過程中，有大量的不同類型的風險、個性化的投資決策，均需要依托量化分析的技術實現，而在實際作業中很多機構還是主要依靠人的主觀判斷和經驗為主。

生成式AI的出現為突破這種局面創造了可能。生成式AI能夠模擬人類的思維模式，通過對海量知識的學習和訓練，以文本、語音、圖片和視頻等形式創造新的內容，而且這些內容創造的邊際成本很低，如果是在專業的知識庫內進行訓練，生成式AI則意味著機器將以更便宜、更快捷，以及更專業的方式與客戶進行交互，而且這種交互將直接作用于金融產品成交和轉化的環節，打通了從數字化基礎設施建設投入到見到成效的最后一公里。

波士頓咨詢認為，“在生成式AI應用方面，舉例來看，銀行的理財客戶經理可以直接與生成式AI助手進行自然語言交互，詢問與客戶的聯絡情況，包括上次聯系情況、客戶持有產品、近期交易狀況等，并在此基礎上，由AI推測客戶偏好的產品類型，給出推薦產品和產品對比。在這種情況下，客戶經理不需要具備大量專業化、數字化工具的使用技巧，并用這些工具完成很多從0到1的信息加工，而只需要問正確的問題，由機器負責完成從0到1的信息加工工作，此時客戶經理只需進行判斷評估、做少量修改就可以。”

對于客戶來說，過去客戶經理在在銷售理財產品時，客戶最終能了解到三種信息：買多久、買多少、賺多少。但生成式AI的出現，讓普通客戶也擁有了高度專業且隨用隨有的“私人顧問”。在不斷的交互過程中，客戶能夠全面準確理解理財產品和未來市場的發展趨勢，降低自身的困惑，慢慢累積出對某個理財產品和機構的“信任”。

對于機構來說，過去人工客戶經理的管戶規模存在著上限，800人可能就是一個天花板，但財富管理的客戶規模以千萬計，絕大多數的客戶處于被“放養”的狀態。在客戶洞察、服務匹配、客戶溝通、資產配置建議、投資組合、智能下單等全業務流程里，生成式AI能夠自動化地幫助投資顧問完成大量相關工作，并根據客戶的財富管理目標、風險偏好、自身狀況等因素，為其量身定做組合方案。哪怕是面對千萬級的長尾客戶，也能夠讓規?；蛡€性化服務同步發生。

以某銀行為例，該銀行財富類產品客戶響應和轉化都不甚理想，百融云創在決策式AI的基礎上，進一步引入生成式AI技術，為其打造客戶經營的閉環生態。經過一段時間的運行，與行方原有模式相比，營銷響應率提升了11倍，AUM也得到大幅增長。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。