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AI以及資產及財富管理(AWM), WAM的投資, B2B, B2C, 自動化交易, 個性化推薦, 風險管理, 市場監控, 價格預測, 行政運營,…
AI以及資產及財富管理(AWM)
投資AI顧問法律問題與2023資產財富管理行業的趨勢
2023全球資產財富管理調查報告:PWC報告
規模擴展
大數據、AI和區塊鏈成為提升投資績效的重要工具
客戶需求
ETF需求增長及私募市場開放帶來新機會,尤其財富轉移將推動成長
產業汰換
到2027年,16%的投資機構將消失,需應對政經環境變動與數位轉型
經濟波動應對
通脹和利率波動成為關注重點,需穩定業績以競爭
ESG專業需求
60%公司視ESG為投資核心,合規和ESG專才短缺成挑戰
2025年投資管理展望:Deloitte報告
數位轉型
AI在交易研究及客戶服務中應用廣泛,提升數據處理效率
風險管理
網絡安全及ESG合規成為風險控制重點
產品創新
生成式AI提升分銷,私募信貸需求增長
併購整合
接班規劃推動財富管理的併購,替代資產領域多元化增長
低成本投資工具
ETF需求上升,主動管理ETF成長顯著
ESG風險與數據管理
需強化數據可信度以應對ESG法規不確定性
投資AI顧問的法律問題
責任歸屬
AI顧問的投資建議若導致損失,責任在於技術提供者還是投資公司?
監管挑戰
AI顧問的透明性、決策的解釋性和數據隱私管理
風險管理
AI的自動化投資決策在市場不穩定情況下可能無法應對,如何保障投資者權益?
基金類型與資金流向的變遷
美國長期開放式基金市場資金流向: ICI resources
被動ETF
五年資金淨流入2.5萬億美元,AUM年增長率18%
主動管理ETF
五年增長顯著,資產年增長率49%,受益於靈活性和低成本
指數共同基金
五年資金淨流入2000億美元,AUM年增長率12%
趨勢分析
ETF的資產管理地位逐漸上升,特別是低成本的被動和主動管理ETF
投資管理風險元素(FORRESTT™模型)
ESG監管壓力
法規增強帶來合規挑戰,需具備專業合規能力
基金向ETF轉換
財務與操作風險增加
直接指數化
操作和策略風險,對流程效率和資金流失有影響
產品融合
需應對策略和技術風險,適應傳統與替代資產的融合需求
網絡安全與數位轉型
數位化推動網絡威脅增加,需強化系統穩定性
核心問題
前台
客戶關係管理
客戶滿意度如何提升?
如何更有效的管理客戶資料?
銷售策略
如何吸引到更多客戶?
個人化推薦
如何優化定價策略以提升利潤?
交易執行
如何減少交易延遲?
如何提高交易準確性與透明度?
程式/自動化交易
市場研究
如何透過現有財經數據精確推導未來走向?
中台
風險管理
如何應對市場波動帶來的風險?
如何建立全面的風險評估體系?
交易支援
如何優化交易流程以提升效率
如何確保交易穩定與安全性
法遵
如何確保所有業務符合監管要求?
如何確保所有業務符合監管要求?
財務監察
如何確保率報告準確與透明性?
交易輔助
後台
技術基礎設施
如何確保IT系統的穩定性與安全性?
在數位轉型中,如何選擇合適的技術解決方案?
成本控制
如何降低運營成本而不影響服務質量?
在人力資源管理中,如何提高員工生產力?
業務效率
如何優化結算和清算流程?
如何提升內部流程自動化水平?
WAM的投資
框架延伸進階細節內容
服務範疇
資產配置與投資管理
資產配置
投資組合管理
績效分析與報告
財務與退休規劃
財務規劃
退休規劃
遺產與資產傳承規劃
風險管理與保護
風險評估與對沖策略
財產保護
保險規劃
稅務與合規諮詢
合規性檢查
報稅支援
稅務最優化
客戶教育與資訊提供
市場動態報告
財務工具使用指導
投資教育
客戶細分
風險承受度細分
穩健型
成長型
保守型
積極型
客戶使用偏好
輔助型客戶
全權委託型客戶
自助型客戶
客戶需求類型
資本增值型
收入穩定型
資本保全型
稅務與法律策劃需求型
地區與文化偏好
跨國投資客戶
文化導向型客戶
本地客戶
資產規模細分
中等資產客戶(中等資產規模)
高淨值客戶
普通客戶(資產規模較小)
超高淨值客戶
管理層次
成本結構層次
低成本管理
中等成本管理
高成本管理
風險管理層次
適中風險管理
高風險管理
保守風險管理
技術運用層次
傳統管理
智能投資顧問
量化投資
管理服務範疇層次
指導性管理
全權管理
自助管理
管理策略層次
被動管理
混合管理
主動管理
績效評估與調整層次
定期再平衡
目標導向調整
動態調整
產品類別
衍生性金融商品
期權
掉期
期貨
組合型金融產品
混合型基金
目標日期基金
多資產基金
實體資產類別
貴金屬
大宗商品
收藏品與藝術品
替代性投資類別
私募股權
不動產
對沖基金
流動性與可交易性
高流動性資產
中等流動性資產
低流動性資產
傳統資產類別
債券
現金與現金等價物
股票
營收與現金流類別
股息型資產
票息型資產
租金型資產
目標需求
資本保全與保值需求
資本保全
通脹保護
購買力保值
流動性需求
中等流動性需求
低流動性需求
高度流動性需求
穩定收入需求
股息收入需求
租金收入需求
固定收益需求
避險與風險管理需求
匯率風險對沖
通脹風險對沖
市場風險對沖
資本增值需求
長期資本增值
中期資本增值
短期資本增值
資產傳承與遺產需求
遺產分配需求
稅務優化需求
財產保護需求
功能性需求
增值服務
例如定制化財務建議、客戶關係管理(CRM)
自助服務
如線上交易、移動投資應用,適合對自主投資有需求的用戶
財務諮詢
針對企業或高淨值個人的個性化財務規劃建議
教育與輔導
向初學者提供金融教育、投資培訓等服務
產品/服務類型
風險管理
專注於對沖策略、風險分散和資產保護,例如保險產品、風險評估工具
資產配置
幫助投資者根據風險承受能力進行多元化配置,如資產配置建議、投資組合優化
投資管理
提供個人或機構投資者的資產管理服務,包括基金、ETF、股票等產品
財富管理
針對高資產淨值個人或企業的全面財富管理方案
目標客戶細分
高資產淨值個人
供更高級的財富管理和資產保護策略
企業機構
針對企業投資需求的資產管理、風險對沖和財務諮詢
一般投資者
針對個人投資者的基本投資選項,如ETF、共同基金
家族辦公室
針對家族財富傳承和資產保護的特定需求
運營模式
訂閱模式
定制服務模式
針對企業或高資產淨值客戶的個人化投資和財務管理服務
平台模式
共享經濟模式
讓多個投資者共同使用金融資源,例如共同投資基金
技術應用場景
自動化交易
如量化交易平台、自動化交易策略
大數據與風險評估
應用數據分析和風險評估模型,以提供更準確的投資建議
B2B
量化與自動化交易
服務
自動化交易平台、算法交易工具、量化交易策略,針對機構投資需求進行深度定制
合作模式
大多數投信公司與銀行、對沖基金或保險公司合作,以其專業交易技術提升交易執行效率
目標
為機構客戶提供高速且高效的交易執行
財富管理與投資諮詢服務
為企業高層和個人提供資產保護與增值的專業指導
個性化的投資諮詢、財富傳承計劃、稅務與退休規劃
證券或投信公司與機構的高淨值客戶合作,為其提供專業的財富管理方案
機構資產管理
服務
投資策略諮詢、資產配置、風險管理等服務,以實現資產增值和穩定收益
合作模式
傳統證券或投信公司可能與機構簽訂長期的資產管理協議,或提供一系列的投資選項,包括股票、債券和混合型基金等
目標
協助企業、保險公司、退休基金和其他機構管理其大規模資產
B2C
個人投資產品
服務
銷售股票、債券、ETF、共同基金、儲蓄保險和退休計劃等產品,通常會針對風險承受能力和財務目標進行個性化推薦
通路
網上交易平台、移動應用、實體分支機構,以及網上理財顧問服務
目標
為個人投資者提供多樣化的投資產品選擇
客戶關係管理(CRM)
服務
根據客戶投資偏好和過往行為,推薦合適的投資產品或投資建議,並提供跟進服務
合作模式
借助AI和大數據分析技術,深度挖掘客戶需求,實現更加精準的行銷和服務
目標
通過個性化推薦和數據分析改善客戶體驗,增加客戶忠誠度
數位平台與自助理財
服務
使用數位化平台如App或網站提供即時交易、智能理財顧問服務和資產追蹤功能
合作模式
傳統證券和投信業者加速數位轉型,提升數位平台使用者體驗,以擴大對個人投資者的覆蓋率
目標
提供個人投資者更便利的數位化投資服務
自動化交易
關鍵技術
高頻交易技術要求的低延遲傳輸;基於深度學習的交易信號生成和優化模型
核心問題
如何控制交易速度與準確性之間的平衡;如何在高波動市場中確保AI決策的穩定性
個性化推薦
關鍵技術
協同過濾技術和深度學習可構建更精確的客戶行為分析,進而推薦個性化的投資產品
核心問題
如何確保推薦的透明性,並保護客戶數據隱私;如何避免推薦的偏見,使推薦結果能符合客戶需求
風險管理
關鍵技術
生成對抗網路(GAN)可用於模擬極端市場情況,強化學習則用於構建對沖策略
核心問題
如何將模型生成的結果應用於實際市場條件中,並確保AI模型在風險管理決策中的解釋性與透明性
市場監控
關鍵技術
自然語言處理(NLP)用於分析新聞和社交媒體的情緒數據,從而提取對市場的影響
核心問題
如何篩選與市場相關的資訊;如何解決情緒分析中的語意歧異問題,以提高監控精準度
價格預測
關鍵技術
時間序列分析、深度學習技術(如LSTM或Transformer模型),這些模型能夠更準確地捕捉價格走勢中的長短期趨勢
核心問題
如何在大數據量和高頻交易市場中快速運算並即時預測;如何減少過度擬合以保持預測的穩定性
行政運營
面對客戶