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　　发表主题报告。报告围绕“技术驱动的财富管理变革”展开，系统阐述了AI、大数据与区块链在财富管理领域的创新实践与未来趋势。田力首先回顾了金融科技的发展趋势。金融科技及其应用领域发展蓬勃，人工智能大模型应用百花齐放，金融机构也争相拥抱AI，金融科技已经进入到普惠、绿色、可持续发展的新阶段。随后，田力以荷兰N26、腾讯“微企链”和中信银行“Z”时代财富管理等案例为例，展示了技术如何赋能财富管理的全流程，包括智能投顾与资产配置、数据驱动决策、流程自动化、客户服务优化等方面。最后，田力展望未来，指出金融科技赋能财富管理应更进一步“向深向实”，包括技术融合深化、风险管理重构、服务模式革新、产业生态重塑四大方向。同时，新技术的应用也必然会带来新的风险，田力从提升组织能力、强化数据治理、释放数据价值和学习驾驭AI等多个层面提出应对金融科技变革财富管理的挑战。

　　其技术架构涵盖多个层面。首先是基础设施层，包含云计算平台、5G/6G通信网络、物联网设备等，为金融科技提供算力与连接支持。其次是核心技术层，包括四大支柱型技术，人工智能（如机器学习、自然语言处理等热门技术）、大数据技术（如数据挖掘、实时分析技术等）、区块链技术（如智能合约、分布式账本等）和云计算（如微服务架构和无服务器计算等）。最后是应用场景层，金融科技几乎覆盖金融服务全领域全场景，如支付、信贷、保险、资管等。

　　“五篇大文章”中的两个金融，即科技金融和数字金融，都与金融科技领域深度关联。近年来，我国政府自上而下出台了一系列金融科技领域有力举措，为其良好发展提供坚实支撑和保障。人民银行发布《加大力度支持科技金融企业融资行动方案》《推动数字金融高质量发展行动方案》等多项政策，前者提出设立结构性货币政策工具，稳妥推动科创金融改革试验区建设，持续提升金融服务科技创新的能力和水平；后者则聚焦金融机构数字化转型，提出以数据要素和数字技术为关键驱动，加快推进金融机构数字化转型，完善数字金融治理体系，夯实数据治理与融合应用能力基础，提升数字化经营管理能力。此外，包括国家金融监管总局、国家数据局等在内的政府机构进一步提供了相应的落地举措指导。例如，《关于加强科技型企业全生命周期金融服务的通知》要求加强金融机构对科技型企业提供全生命周期的金融支持，助力不同阶段科技型企业加大研发投入。再如，《“数据要素×”三年行动计划》重点提到了数据要素×金融服务的未来支撑要求和融合发展方向。

　　AGI即通用人工智能，是一种理论上具备与人类相当的综合智能，能像人类一样学习、适应并解决多种复杂问题。典型特点是通用型更强，不需要特定的训练也可以处理不同领域的任务，此外，开始具有一定的自主意识。目前，学术定义下的AGI虽未真正实现，仍是科研与哲学探讨的前沿领域，但Deepseek V2和OPEN AI O4模型，被认为是最接近AGI方向的技术应用。与弱AI相比，AGI不仅仅是一个“工具”，它更像是一个“人造人”。

　　所谓“大”数据，要多大？有多大？从数据要素层面来看，大数据是指规模庞大、结构复杂、类型多样的数据集合。从技术层面来看，大数据技术涵盖从数据采集到应用落地的全生命周期技术体系，其核心范畴可分为数据采集与处理、数据处理技术、数据分析与挖掘技术、数据可视化与交互技术、数据安全与隐私保护、数据设施和行业应用技术六个模块。总之，大数据技术的关键不仅仅在于数据要素本身，而是在于通过专业技术的处理，实现数据要素资源增值。

　　大模型应用助力金融科技迈上新台阶。AI大模型近年来发展迅猛，AI应用百花齐放。据Gartner预测，2026年其市场规模还将进一步扩大，将突破700亿美元，年复合增长率超过40%，美国和中国是主导整个大模型和AI发展竞争格局的两个国家。美国的OpenAI、google、Meta等科技巨头在持续迭代多模态模型，中国的Deepseek、文心一言、通义千问等也在超过二十个行业领域落地。技术趋势聚焦多模态融合、垂直场景深化（金融/医疗领域应用增速达60%）及模型轻量化（参数压缩技术使部分模型体积缩减80%）。同时，生成式AI投资激增，2024年全球支出达160亿美元左右（数据来源：IDC）。

　　财富管理是以客户为中心，通过综合性财务规划和服务，对个人、家庭或企业的资产、负债及流动性进行系统性管理，以实现财富保值、增值、传承等目标的金融服务。具体体现在：第一，全生命周期覆盖，即贯穿财富创造、保有、传承的全过程，结合税务、法律等非金融规划，形成良性循环。第二，服务主体广泛，涵盖商业银行、证券公司、基金公司、信托机构及第三方财富管理平台等。第三，多元化目标，即不仅追求资产增值，还注重风险管理、流动性优化及社会价值实现（如绿色金融）。

　　数字化智能化的运营模式，使其优势显著。例如，费用方面，可以实现零月费和低手续费，基础账户无年费，非欧元区消费免外汇手续费。跨境支付方面，与Wise合作，实现欧元区内转账秒到账，国际汇款成本低且功能多样。储蓄方面，通过“Spaces”子账户设定储蓄目标，支持自动转账和多人共享账户管理。此外，2021年起支持比特币、以太坊等近200种加密货币买卖，用户可直接通过APP管理投资组合。该银行服务覆盖超500万用户，年交易额超1000亿欧元，在欧洲数字化财富管理领域处于较为领先的地位，通过AI和大数据技术优化服务流程，提供个性化财务建议，在区块链与安全技术应用方面也表现出色。

　　同样以AI技术应用为例，数据治理、模型治理、以及合规应用是金融机构落地大模型/生成式AI需关注的要素。金融机构在培养AI等能力过程中面临着技术层面（算法的可解释性问题、技术的稳定性与可靠性、算力资源短缺和模型幻觉问题等）、数据层面（数据质量与完整性、数据偏见与公平性和数据安全与隐私保护等）和人才层面（复合型人才短缺）等多方挑战。金融机构需注意AI应用场景的规范与安全，特别是在高风险业务场景中。同时，需要定期开展应用安全检测，通过监控模型接口调用频率等方式进行运营监控，定期对员工开展安全培训，提高员工对风险的认识，明确事前责任分配和事后补偿措施，以有效应对风险。

　　数据治理是金融科技赋能财富管理效能之基。毋庸置疑，数字化转型的核心是业务创新与数据赋能。当前正面临着数据总量激增，但使用率不高的困局。此外，金融科技应用的好坏，很大程度上由数据质量决定。数字化转型进入智能化升级的新阶段，更应走好数据要素价值化新路。国家政策层面也已出台一系列支持引导政策，鼓励数据资产开发和入表，通过数据资产入表倒逼数据治理，提升数据质量，创新价值应用场景，挖掘数据要素价值，从而更好的推动金融科技的技术进步和应用创新。

　　亚洲金融合作协会创始秘书长、中国银行业协会原专职副会长杨再平指出，首先，当前我国财富管理面临“资产荒”与“融资难”的深层矛盾，这折射出金融体系在资金转化和资产配置上的不足。其次，破解这一困境需依托金融科技与数字技术，重点强化“知晓客户”与“撮合交易”两大核心能力。通过AI和大数据技术，金融机构能穿透式洞察客户风险偏好、资金流向及资产质量，显著提升精准匹配效率。此外，未来发展方向应聚焦金融产品创新，将技术优势转化为多样化、个性化解决方案。当前监管层已出台产品正当性管理政策，为产品创新指明方向。最后，科技金融发展亟需补足长期风险资本短板，通过场景化产品设计，既满足新兴产业融资需求，又疏导民间投资热情。

　　国家金融与发展实验室副主任杨涛首先指出在宏观层面，财富管理行业受经济周期、人口结构、信任文化、国际环境与监管政策五大要素驱动，叠加新技术形成“1+5”框架——技术通过数字化重塑产业链，直接引发“基因突变”，间接催化传统要素作用。其次在中观层面，财富管理行业面临四大挑战：能否真正提升居民财产性收入、风险管理与对冲手段不足、信义关系弱化减少了合作耐心、传统模式亟待改善成本效率，这些都倒逼行业从“规模导向”转向“价值创造”。最后，杨主任认为新技术有助于应对相关痛点与挑战，例如：智能投研提升获取超额收益的能力、开放合作精准把握客户需求、大数据风控改善风控水平、透明算法重建信任机制、数字化转型提升管理能力等。同时，新技术要赋能财富管理行业，还需控制技术自身的不足，如数据信息的保护难题、人工智能的算法黑箱等，最终通过“技术+制度”双轮驱动来平衡效率与安全，精准匹配财富管理的需求与供给、痛点与特性。

　　中国信托业协会特约研究员、中信智库专家周萍指出，当前财富管理已从单一产品销售转向以客户为中心的资产配置服务，客户不再满足于买入某一理财产品，而是寻求量身定制的整体方案。同时，财富本身也呈现出多元化趋势，除了有形资产，无形资产如知识产权、数据等也被纳入财富管理的范畴。在这一趋势下，AI和大数据的介入虽无法完全替代财富顾问，但在资料搜集、客户偏好分析、风险控制等方面可起到重要辅助作用。然而，技术的有效应用依赖于数据的真实性、可得性和可用性，目前很多客户的深层数据难以获得。我们期待AI在真实场景中不断沉淀和演进，但必须建立在扎实的数据基础之上。未来，AI将在场景开发的过程中，在财富端与管理端实现创新与颠覆，成为金融从业者的重要助手而非取代者。因此，金融机构应主动拥抱科技，以AI和大数据为工具，为客户提供更专业、更可信赖的财富管理服务，真正夯实机构与客户之间的信义关系。