כיום יש דיונים רבים על AI גנרטיבי - נושא מגמתי עם פוטנציאל להגביר משמעותית את יעילות העובדים, במיוחד בתהליכים אנליטיים ואדמיניסטרטיביים. אבל לדעתנו, המיקוד הזה נכשל.
בעוד שאופטימיזציה של תהליכים באזורי האמצע והמשרד האחורי, במיוחד באמצעות שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית כמו מודלים של שפה גדולה (LLMs), נמצאת כיום במוקד תשומת הלב בחברות רבות, מתעוררת שאלה שונה מהותית גם בניהול נכסים: איך זה יכול טכנולוגיות אלו משמשות להגדלת הנכסים המנוהלים באמצעות שירותים איכותיים יותר, תקינים יותר מבחינה אנליטית, חזויים יותר ומותאמים יותר. במיוחד כשמדובר בתמיכה בלקוחות בגזרת HNWI ו-UHNWI, המטרה היא רק לעתים רחוקות להיות שותף השירות הזול ביותר – אלא להיות היועץ הטוב והפרואקטיבי ביותר.
אז בואו נסתכל על התחומים שבהם מדעי הנתונים ולמידת מכונה (או בינה מלאכותית "אמיתית", מעבר למודלים של השפות המפותחות) עושים את ההבדל:
- אסטרטגיות השקעה מותאמות אישית : בינה מלאכותית יכולה להשתמש ביעילות בכמויות גדולות של נתונים כדי לפתח אסטרטגיות השקעה המותאמות בצורה הרבה יותר מדויקת לסובלנות הסיכון האישית של הלקוח, למטרות הפיננסיות ולשלבי החיים.
בד בבד עם האינטליגנציה הרגשית והיחסים האישיים של מנהל מערכת יחסים, ניתן לפתח פתרונות איכותיים אף יותר. - אינטראקציה משופרת : באמצעות ניתוח מכונה של נתוני עסקאות, מנהלי נכסים יכולים לזהות או אפילו לחזות את הצרכים המתפתחים של הלקוחות שלהם בזמן אמת, מה שהופך את האינטראקציה עם הלקוח לעשירה יותר ופרואקטיבית יותר.
לכן ניתן להשתמש בדפוסי התנהגות לא טיפוסיים המתעוררים בהתראה קצרה עבור צוות הלקוחות כדי לשפר את האינטראקציה באמצעות תקשורת וייעוץ בהתאמה אישית. זה גורם ללקוחות להרגיש מובנים יותר ומוערכים יותר במסע הפיננסי שלהם. - ניתוח חזוי לתכנון עתידי : יכולות הניבוי של AI עשיר בנתונים מאפשרות גם לאסטרטגיות פיננסיות להסתגל באופן יזום לאירועי חיים, לשינויים בשוק וליעדים פיננסיים מתפתחים, תוך שמירה על שירותי ניהול עושר צעד אחד קדימה.
כאן, מנהלי מערכות יחסים יכולים ללמוד גם מהאסטרטגיות של לקוחות אחרים בשלבי חיים דומים ובמצבים דומים בהתבסס על מספרים, נתונים ועובדות. ההבנה של התנהגות ודרישות הלקוחות מאבדת אפוא את האופי הסטטי לעתים קרובות והופכת לדינמית בזמן אמת. - פילוח לקוחות מותאם יותר : בינה מלאכותית יכולה גם לתמוך אלגוריתמית בתהליך של הגדרת אישיות הלקוח, מה שמאפשר להציע שירותים ואפשרויות השקעה מותאמות במיוחד, ובכך להגביר את שביעות הרצון והנאמנות של הלקוחות. בנוסף לנתוני מיקום ועסקאות, ניתן לקחת בחשבון גם מידע על התנהגות לקוחות והעדפות דיגיטליות על מנת להתאים לא רק את התוכן, אלא גם את סוג וערוץ ההתקשרות לצרכיו האישיים של הלקוח.
השילוב של AI בניהול עושר לא רק מבטיח עלייה כללית ביעילות, אלא גם פותח מימדים חדשים של צמיחה באמצעות שיפור שירות לקוחות איכותי. על מנת לצאת בהצלחה למסע המרגש הזה, מנהלי נכסים צריכים לנקוט בצעדים האסטרטגיים הבסיסיים הבאים:
- בסיס טכנולוגי : הצעד הראשון לקראת עתיד מופעל בינה מלאכותית מתחיל ביצירת תשתית טכנולוגית חזקה.
השקיעו בפלטפורמות ובכלים לניתוח נתונים, כמו גם באבטחת המערכות שלכם המהוות את עמוד השדרה של שירותי לקוחות מותאמים אישית מונעי נתונים. פלטפורמה מוצקה שיכולה לעבד ביעילות כמויות גדולות של נתונים היא המפתח למתן מענה לצרכים האישיים של הלקוחות שלך ולהציע להם אסטרטגיות השקעה מותאמות. - מומחיות : כפי שקורה לעתים קרובות כל כך, טכנולוגיה לבדה אינה מספיקה.
המשאב החשוב ביותר יהיה צוות מומחים המבין הן את הטכנולוגיה הזמינה והן את השווקים הרלוונטיים לניהול נכסים – ובפרט בעלי הבנה עמוקה של לקוחות וקשרי לקוחות. האמן את הצוות שלך ביסודות של מדעי הנתונים וקדם הבנה עמוקה של האפשרויות והמגבלות של AI. התמהיל הנכון של כישרונות מאפשר לך לגשר על חדשנות טכנולוגית וניהול עושר ברמה עולמית. - שותפויות ומערכות אקולוגיות: פתחו שותפויות אסטרטגיות עם ספקי טכנולוגיה וחברות סטארט-אפ בתחום ה-FinTech כדי לגשת לחדשנות ולטפח חילופי יצירה על מגמות מתפתחות.
על ידי נקיטת צעדים אלה, תמצב את עצמך בחזית החדשנות בניהול עושר. לא רק שאתה יוצר ערך מוסף ללקוחות שלך באמצעות שירותים מותאמים אישית וחזויים, אלא שאתה גם מגדיר מחדש את עתיד ניהול העושר.
לאור ההתפתחויות המהירות בטכנולוגיית AI, אנו עומדים בפתחו של עידן חדש בניהול עושר. כיצד החידושים הללו עשויים להשפיע על אסטרטגיות ההשקעה שלך, ואילו שיקולים אתיים צריכים לעלות על הפרק כאשר אנו משתמשים בכלים החדשים הללו?
העתיד של ניהול עושר עם AI אינו רק שאלה של יעילות, אלא גם של אחריות. אנו מזמינים אותך להרהר ולדון איתנו בהשפעה ארוכת הטווח של טכנולוגיות אלו. המסע מתחיל עכשיו - אתה מוכן?