FOREXBNB获悉，IDC近日发布了《IDC FutureScape：全球零售银行2025年预测——中国启示》。其中提到，GenAI为财富管理提供了一条有意义的进化道路。到2027年，鉴于生成式AI的个性化的见解和量身定制的建议可以更好地满足客户的需求，使得个人理财咨询提供商的客户保留率得以提高45%。
预测一
生成式AI理财助手(GenAI Hybrid Wealth Advisory)
到2027年，鉴于生成式AI的个性化的见解和量身定制的建议可以更好地满足客户的需求，使得个人理财咨询提供商的客户保留率得以提高45%。
GenAI 为财富管理提供了一条有意义的进化道路。通过将GenAI应用于该领域，能构有效提升客户分析、财务计划的超个性化水平，有效帮助金融机构实现超个性化的财富管理服务。例如，在投资策略的自动化方面，通过GenAI 生成财务计划、GenAI 驱动的情景和压力测试以及GenAI 驱动的市场预测，使得金融机构能够以可接受的成本提供高客户服务水平，也可以为金融知识较少的客户提供AI驱动的金融知识服务，从而吸引并留住广泛的客户群体。
预测二
非AUM平台服务(Non-AUM Platform Services)
到2029年底，因为AI所能提供的高级分析和数字参与工具，使得25%的数字理财咨询平台将从订阅费模式中获得 50%+ 的收入，并能提供独立于资产管理规模的价值。
人工智能在财富管理领域中应用，使得金融机构可以提供先进的个性化分析以及数字参与工具，其有助于将行业商业模式转向类似订阅服务的模式，并慢慢脱离传统的按照管理资产规模百分比 (AUM) 费用结构。而订阅模式可以为客户提供可预测的成本/费用结构，并且通常被认为比其他费用结构更公平。同时，高度可访问、按需和数字化交付的服务促使金融机构可以更便捷地为用户提供GenAI驱动的财富管理服务，有利于满足不同用户的差异化需求，进而提升用户AUM。在中国，现阶段针对产品提供方的渠道费或管理费收入分成仍然是主流。订阅费种模式相对还不成熟，未来具有较大的探索空间。
预测三
合成身份贷款欺诈(Synthetic Fraud Loan Applications)
到2028年，由于GenAI和个人数据在暗网上的可用性，使得犯罪分子可以更容易借助生成式AI来合成身份，这将使贷款申请增长70%。
随着AI技术在中国的高速发展，以及越来越多的贷款申请转向线上，这为欺诈者提供了更多的机会。他们可以利用技术手段掩盖自己的行为，同时也可以通过远程身份认证等方式绕过传统的风控措施。犯罪分子能够利用被盗的个人信息来创建高度逼真的合成身份。这些身份可以通过伪造的身份证件、AI 生成的视频和其他伪造的证据来支持犯罪行为，这使得传统的欺诈检测系统越来越难以识别它们。同时，先进技术和广泛的数据泄露为复杂的欺诈创造了肥沃的土壤。低成本的商业级 GenAI可以极大地降低生成合成身份的犯罪分子的进入门槛。
预测四
负责任的AI合规(Responsible AI Regulation)
到2029年，中国40%C20银行的治理及风险合规部门(GRC)将建立专门的AI合规职能，并采用全面的方法来应对日益严格的负责任的AI合规。
IDC 将负责任的AI (RAI)定义为设计、开发和部署AI的过程中，需确保公平性、可靠性、安全性、隐私性、包容性、透明度和问责制。RAI 强调开发和使用符合用户期望、组织价值观以及社会法律和规范的AI解决方案。负责任的AI对于金融服务行业确保隐私和安全、建立客户信任和促进公平等方面发挥着至关重要的作用。负责任的AI合规要求金融机构以实用、可扩展和适应性强的方式负责任地使用 AI。这不仅关乎金融机构如何成功实施AI技术，还关乎金融机构如何确保合规性，以及如何履行对用户和社会的责任。
预测五
通过聚合平台支付(Payments Through Aggregator Platforms)
到2027年，利用开放银行或开放API的银行数据聚合平台将占据中国30%的在线消费者对企业的支付市场份额。
许多现有的银行支付解决方案均是使用国内银行间支付轨道，导致支付处理效率较低，并且可能需要一个繁琐的消费者注册过程。然而，通过将数据聚合与日益普及的实时支付系统相结合，有望让直接通过银行进行支付(即绕过传统的第三方支付服务)变得更加简单、快捷和易于使用。开放银行的数据访问机制为简化消费者到企业的支付提供了机会。例如，它可以提供实时的账户验证、账户间的直接支付(绕过传统支付网络)以及更透明的交易记录。这样的优势可能让更多企业转向这种支付方式。当前，部分银行正在设计应用程序来简化流程，利用开放银行和开放API的平台来改善消费者与客户的产品使用体验。尤其是在数字钱包的市场中，使得支付变得更快、更轻松。
预测六
跨轨道支付平台 (Rail-Agnostic Processor Platforms)
到2029年，20%的中国新的银行支付系统将部署包括从单一支付处理到支持同业/跨卡支付处理、跨境支付处理的能力。
银行支付集成平台或支付中心通过提供单一系统来处理多种类型的银行间支付，这已经存在十多年。但与此同时，卡支付处理(包括借记卡、信用卡和预付卡)可能更加分散，大多数银行为每种类型的卡提供独立的运营平台，慢慢地降低了支付处理效率。一些支付轨道提供商也认识到了处理支付消息的能力对于提高支付效率的重要性。例如，ISO 20022标准提供了丰富的数据元素和结构，使得支付信息能够更全面、准确地描述和传输业务信息。同时也能降低成本、提高授权效率、结算效率以及改进风险管理水平。例如，在跨境支付中，通过使用基于ISO 20022的消息格式，可以简化付款管理、提高自动化程度，并减少错误的发生。
预测七
客户体验升级 (Intelligent Integration for CX)
到2029年，30%的金融机构将在前台、中台、后台系统及运营系统中集成GenAI能力，以防止收入流失并提高客户忠诚度。
IDC 研究表明，为了推动GenAI 在组织中成功实施需要通过数据共享和运营实践等活动来创建一个更加集成的组织，以确保大型语言模型 (LLM) 开发的数据完整性，并建立全公司范围的指导方针来跟踪 GenAI 数据和模型的使用情况。为了提供个性化和预测性行为分析等高级 CX 服务，企业需要创建一个统一、可访问且安全的客户数据平台，该平台由内部和外部数据以及结构化和非结构化数据组成，打破客户数据孤岛并在整个组织中查看这些数据的能力是实现企业范围的 CX 视角的起点，同时，客户数据平台将成为金融机构全面应用GenAI的核心要素之一。
预测八
个性化产品定价平台(Personalized Product Pricing Platforms)
到2030年，40%的C100银行机构将对其产品开发、定价和管理平台进行现代化改造，以实现新产品创新。
产品创建和定价既是艺术也是科学，其往往涉及基于数据的高级分析，有助于组织能够在合适的时机对产品做出快速反应，从而最大限度地提高客户价值和机构收入。企业可以利用数据来识别市场机会，创造潜在的新产品和服务，并测试新产品的可行性，包括产品模拟、客户细分和成本分析，以帮助企业预估新产品的潜力。因此，金融机构通过实时分析市场数据和客户行为，为产品定价提供支持是当前市场不可或缺的能力。其中，动态定价模型将成为关键竞争力。同时，通过更灵活的定价和优化的产品组合，银行可更有效地捕获市场机会，更快速响应客户需求、提供高度个性化的产品服务能力。
预测九
计财现代化(Finance and Planning Modernization)
到2029年，20%的金融机构将在财务、ERP和规划软件中嵌入AI/ML和GenAI能力，以提高计财部门的工作效率。
随着金融服务行业在市场竞争和地缘政治压力下的持续转型，金融机构面临着监控其财务状况以及技术的投入回报等方面的挑战。而当前的财务规划往往是通过较旧的系统和不完整的数据分析来完成的，这必然导致财务规划与市场现状及趋势不相吻合的结果。在现代财务系统和ERP系统中嵌入GenAI，亦可提升财务规划的质量和效率，并极大地减少审查、内部和外部监管及撰写审计报告所需的人力。今年以来，中国金融机构也积极将生成式AI应用于人力资源/计财等内部职能部门，以提高运营效率，降低运营成本。
预测十
RegTech报告自动化 (RegTech Reporting Automation)
到2026年，中国25%的银行将使用嵌入GenAI的RegTech来支持银行的日常风险管理或监管合规流程，从而简化工作流程，提高报告生成效率。
当前，风险管理对金融机构的重要性日益增加，符合监管合规要求已成为金融机构的重要优先事项之一。许多金融资产，如货币和股票的波动更大，从而增加了可交易资产的市场风险。而当前诸多金融机构的合规运营实践和流程仍然是手动的，很容易出现流程错误。最重要的是，当前金融公司也面临着降低三道防线成本的压力，他们正在积极探索寻找解决该痛点的方法。例如，借助于AI (ML) 等工具高效率地监测来自日志中的大量数据，以识别客户的正常或典型行为模式，并检测交易系统中的可疑活动或洗钱风险，从而不断简化合规流程，并提升监管合规的自动化水平。
