德勤管理諮詢認為，銀行下線智能投顧的主要原因是監管空白帶來不確定性、以及產品定位偏差降低了目標客群體驗，而非AI價值不足。相反，AI對銀行財富管理業務突破客戶關係鬆散、顧問數量有限和投研能力不足等三大瓶頸具有關鍵作用，銀行應在明確AI定位後精準發力相關應用，助力財富管理轉型。

為何下架？

首先需要釐清的是，監管並未限制AI與財富管理業務相結合，此次智能投顧產品下架的主要原因是當前國內所有銀行均不具備基金投顧業務資質。

根據證監會21年底所發佈的《關於規範基金投資建議活動的通知》，不具備基金投顧資質的機構須於22年6月30日前停止基金投資組合策略建議服務。銀行方面，三家取得基金投顧試點行由於業務進展緩慢已暫緩試點，其他銀行仍在觀望或未獲得監管認可，所以銀行系投資顧問產品必須下架。而那些具備基金投顧資質的基金、券商、第三方銷售平臺的智能投顧產品未受影響。

從更深層次看，當前監管環境下銀行開展智能投顧業務的風險收益不足，缺乏繼續探索的動力。客戶對銀行財富管理業務的風險偏好普遍較低，由於僅包含權益類基金的投資組合容易出現虧損、造成客戶流失；為降低虧損概率，銀行需要將存款、理財、固收類基金等產品加入投資組合。然而，監管尚未推出公募基金以外產品的投顧規範，推高了銀行經營智能投顧的合規風險；並且多數銀行將組合收益率作為智能投顧主要賣點、而對顧問服務投入不足，智能投顧定位與FOF基金（Fund of Funds，母基金）無異，待客戶新鮮感過後，智能投顧缺乏持續吸引力、業務貢獻不及預期。權衡合規風險和業務收益後，銀行決定暫停智能投顧業務。

但暫停智能投顧業務絕非意味著AI退出銀行財富管理的舞臺，放眼未來，AI將是助力銀行財富管理轉型的關鍵力量。

實際上，我國財富管理需求正在快速增長，銀行業雖擁有龐大客戶基礎，但面臨客戶關係鬆散、顧問數量有限和投研能力不足三大瓶頸，限制了銀行對各層級客戶財富需求的挖掘，並給其他金融機構蠶食銀行客戶基礎打開窗口。而在財富管理行業成熟度較高的美國，AI已在普及投顧服務、提升顧問效率、強化投研能力等領域發揮重要作用。

AI發力點

德勤管理諮詢 建議，銀行應結合實際經營痛點和國外領先實踐，有針對性地將AI應用於深化小康客戶[1] 關係綁定、擴大富裕客戶[2] 顧問覆蓋、強化高淨值客戶[3] 專業認可。

深化小康客戶關係綁定

小康客戶普遍缺乏長期財務規劃意識和投資知識，熱衷於通過比較收益率選擇投資產品，對銀行忠誠度有限。因此，銀行需要通過顧問服務幫助客戶提升資產配置與長期財務需求的匹配度，獲取客戶信任和依賴；此外，小康客戶資產規模有限，無法獲得人工投顧服務，智能投顧是小康客戶的最佳選擇之一 。然而，國內銀行的投資顧問產品普遍"重投輕顧"，將投資組合收益率作為主要賣點、而對顧問服務投入不足[4] ，未能有效深化客戶關係。未來，銀行應將"顧問服務"確立為智能投顧產品的主要定位，並著力完善服務體驗，待監管明確銀行投資顧問規範後搶佔市場。

例如，在投資規劃階段，可通過設置不同場景的啟發性問題引導客戶明確人生各階段的財務目標、收益偏好和風險承受力；接入客戶行內外資產負債和收入支出等客觀數據，協助客戶科學制定財務規劃，並匹配投資策略；投後陪伴階段，定期提供市場分析、操作覆盤，提升客戶參與度；並在市場行情波動時及時提供解讀和應對策略，安撫客戶情緒。

AI在深化小康客戶關係方面的價值已經得到驗證。例如，美國 Wealthfront、Betterment等智能投顧平臺通過追蹤客戶收支數據為客戶提供的定製化財務規劃和資產配置建議，並通過設立博客加強與投資者互動，成功將財富管理業務引入小康客戶市場。截至2021年，美國市場智能投顧賬戶數量達350萬，較2020年增加23%，小康客戶市場滲透率約10%。

擴大富裕客戶服務覆蓋

儘管部分銀行已為富裕客戶配備投資顧問，然而當前國內合格投資顧問人數有限，人工顧問服務無法覆蓋所有富裕客戶。未來，銀行應藉助智能投顧分擔基礎信息收集、初步方案設計、投資收益監測等事務性工作，提升人工顧問工作效率，使其可以服務更多客戶，並與客戶進行深度溝通。

在美國，Vanguard Personal Advisor Services即採用了這種"智能投顧+人工投顧"方式，在確保客戶體驗前提下有效提升人工投顧服務效率，推動業務規模快速擴張，截至2021年，其AUM達到2,310億美金，較上年同期提升34%。

強化高淨值客戶專業認可

高淨值客戶通常可以便利獲得人工投顧服務，AI在顧問服務領域的價值有限；但另一方面，高淨值客戶總是會期待得到高於其他客戶的投資回報，在分業經營監管框架下，銀行缺乏權益市場投研積澱，投資標的走勢研判和資產配置等能力不及券商和基金，難以建立競爭優勢。未來，銀行應將機器學習、知識圖譜等AI技術應用於投研，藉助新科技快速縮小與競爭對手的差距。

某AUM全球排名前三銀行的財富部門利用機器學習研究了41,000份研報、並對股票進行打分，經過跟蹤對比發現打分靠前與靠後的股票收益率之差達到9.6%。

在競爭激烈的財富管理市場，我國銀行面臨客戶關係鬆散、顧問數量有限和投研能力不足等瓶頸，以及客戶錢包份額流失等各種挑戰，AI正是銀行突破瓶頸、應對挑戰的關鍵。銀行不必因智能投顧暫時受挫而喪失對AI的信心，而應積極探索、挖掘AI在財富管理領域的落地路徑。隨著銀行財富管理價值主張的明晰和AI技術的進步， AI在銀行財富管理領域將大有可為。

（本文作者尤忠彬為德勤管理諮詢中國銀行與資本市場行業領導合夥人，王凱為德勤管理諮詢中國總監，吳昀宸為德勤管理諮詢中國高級經理）