2017年至2021年四年间，我国私人银行行业资产管理规模与客户数量的年复合增长率分别达12.81%与14.09%，展现出强大的发展活力。在数字新动能推动新发展的背景下，我国私人银行紧跟时代步伐，以数字化手段助力降本、增效、提质、创新，从而更好地服务我国经济社会发展需求，参与推动高质量发展。
中资私人银行的资产管理规模（Assets Under Management，简称AUM）于2021年底达19.59万亿元，同比增长16.44%。私人银行客户数从2020年的122.61万人增至2021年的143.03万人，增长率达16.31%。2017年至2021年四年间，我国私人银行行业资产管理规模与客户数量的年复合增长率分别达12.81%与14.09%，展现出强大的发展活力。在数字新动能推动新发展的背景下，我国私人银行紧跟时代步伐，以数字化手段助力降本、增效、提质、创新，从而更好地服务我国经济社会发展需求，参与推动高质量发展。
近年来，我国经济结构持续优化，以数字经济为代表的新经济业态在经济中扮演着越发重要的角色。党的二十大报告指出，要加快建设数字中国。习在十九届中央政治局第三十四次集体学习时强调“不断做强做优做大我国数字经济”。以数字化推动高质量发展具有重大时代意义。
财富管理机构的数字化转型恰逢其时，势在必行。2022年初，中国人民银行《金融科技发展规划（2022—2025年）》，原银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》等文件先后印发，为银行等财富管理机构的数字化转型工作提供了重要指导。
财富管理机构的数字化转型是新时代提出的新目标，既是开启第二增长曲线的重要引擎，也是构筑核心竞争优势的有力支撑。对私人银行业而言，其中的关键在于推进数字化转型以适应数字经济对产品和服务模式的新要求，以数字化工具提质增效地满足客户定制化、实时化需求，优化内部协作关系和重构外部生态关系等。
在富裕人群数量快速增长的背景下，我国私人银行面临理财顾问数量有限、客户覆盖能力不足、客户需求挖掘待深化等瓶颈问题。以人工智能（AI）等为代表的数字化技术是私人银行应对问题和挑战的关键。
以近年来广受欢迎的生成式AI技术为例，生成式AI可以从大量的训练数据中学习模式和规律，并生成新的数据，实现对客户深度需求的挖掘和抓取。另外，生成式AI可以根据客户风险偏好、投资期限等因素，提供相应的投资建议，帮助客户实现符合自身需求的最优化投资回报。生成式AI可扩展性强，可以通过持续添加更多训练数据提高自身性能，实现动态优化调整。
一是通过数字化交互手段提升客户覆盖率，增强服务效率。数字化转型扩展了银行的服务半径，使客户触达性得到质的提升。例如，电话AI客服在深度学习后可与客户进行全天候交互，并对客户需求进行分类处理，有效提升了服务效率。疫情防控期间，多家银行推出理财经理“云工作室”，缓解了特殊时期客户覆盖率低的困境。
二是借助“数字+场景”为核心的综合服务生态，拓宽服务广度。传统财富管理主要借助面对面服务，受时空限制较大。“数字+场景”利用数字化技术，将财富管理服务嵌入到客户的日常生活场景中，例如通过数字化平台实现包括移动支付、投资理财、保险服务、税务服务等在内的全方位、全流程金融服务解决方案，实现财富管理的便捷实时化与全面一体化。
三是通过数字技术即时整合信息赋能智力资本，优化服务质量。以生成式AI为例，生成式AI具备知识整合能力、数据学习能力和模型优化能力，能够基于私人银行已有的策略、产品等，即时整合最新的全球市场变量，经过信息处理后形成新内容，推动策略与产品进一步完善。数字化技术对智力资本的赋能将释放一线队伍的时间与精力，使他们更加专注于走访、拓展客户等服务。
财富管理数字化是私人银行在数字时代保持竞争力的重要抓手。率先实施数字化转型的银行有望抢占先机，实现资产管理规模增长、运营效率提高、客群经营精细化、合规能力提升，进一步促进利润增厚，在激烈的竞争中筑牢护城河。
一是促进运营效率提高，带动资产管理规模增长。财富管理的数字化转型使得银行能够将线下业务流程线上化、标准化，大大提升了运营效率。银行的客户服务能力不再受限于理财顾问的数量，针对长尾客群也可实现7×24小时全天候、批量化维护。长尾客群与银行联系更加紧密，其财富管理需求能够被及时满足，客户黏性增强，从而有助于实现资产管理规模的增长。
二是促进客群经营精细化，满足差异化需求。数字化赋能网格化、精细化的客群经营。数据分析人员可根据客户资产量级进行纵向分层管理，并结合客户标签特征开展横向分群经营，通过对数据的挖掘、分析形成综合性客户画像。数据建模人员在数据分析的基础上，搭建预测客户行为、判断客户风险偏好的模型。数据分析与数据建模协同配合，增强产品和服务对客户的适配性，有效识别差异化需求，实现精细化经营。
三是促进合规管理能力精进，筑牢业务发展根基。复杂的内外部环境、客户数量增长、金融监管趋严等因素对财富管理机构的合规能力提出更高要求。在此背景下，只有依托数字技术对海量数据信息进行系统分析，提升合规风险识别能力，提高合规效率，才能筑牢财富管理机构的发展之基。例如，在反洗钱方面，银行合规员工从不同系统和部门收集客户信息，调查每个标记的可疑活动交易，耗费大量时间精力。在生成式AI技术支持下，经过训练的模型能够完成高效筛选交易信息、初步识别洗钱者、标记潜在风险问题等工作，大大提升银行反洗钱合规工作质效。
在技术进步与数字化经济发展的推动下，新技术迅速渗入财富管理行业，正在重塑行业发展模式。尽管财富管理数字化转型的紧迫性与必要性不言而喻，但转型过程并非一蹴而就。从我国私人银行业务实际情况出发，数字化建设主要面临以下难点和挑战：
一是组织架构传统，分工协作困难。数字化转型的关键在于重构银行内部协作关系。私人银行原有组织架构难以支持转型任务的明确分工。例如，若由业务部门主导转型可能会因不能充分理解技术内涵而出现决策偏差，但由技术部门主导转型则容易出现发展目标模糊和偏离等问题。这些问题都会导致技术创新无法真正转化为财富管理生产力。
二是创新机制待建，跨部门协调不足。基层员工对客户需求具备最直观的认识。虽然目前一些机构已经建立了自下而上的创新反馈机制，但实践中遇到的问题通常涉及跨部门协作，传递链条长，实现难度大，创新效率低，更需高层的支持与协调。在横向信息流动与资源共享不足的现实中，创新统筹协调较弱，限制了交流与创新实践。
三是复合型人才稀缺，引育用留受限。目前，私人银行内部懂技术、精业务、善营销、会服务的复合型人才稀缺。实践中，创新人才供给跟不上创新需求的发展。同时，外部人才引进机制有待优化。银行等机构普遍存在科技人员编制有限，金融科技人才整体薪资水平较互联网行业竞争优势不足等问题。总体来看，私人银行人才建设任重道远......
本文为中国银行业协会—清华大学五道口金融学院私人银行研究课题组成果的摘要版
