專題：財(cái)經(jīng)年會(huì)2025：預(yù)測(cè)與戰(zhàn)略

12月13日，“《財(cái)經(jīng)》年會(huì)2025：預(yù)測(cè)與戰(zhàn)略暨2024全球財(cái)富管理論壇”在北京通州區(qū)舉行。京東集團(tuán)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家沈建光在發(fā)言中談到，從全球來(lái)看，財(cái)富管理很明顯的趨勢(shì)是人工智能的應(yīng)用，以及數(shù)字化的發(fā)展十分迅速。

京東集團(tuán)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家?沈建光

對(duì)于AI在財(cái)富管理中的應(yīng)用，沈建光表示，用AI做投資從而得到更好的收益回報(bào)很重要。

在客戶服務(wù)層面，沈建光稱，大模型會(huì)得到很多反饋從而得到訓(xùn)練，隨著反饋越來(lái)越多，服務(wù)也會(huì)越做越精準(zhǔn)。

他談到，財(cái)富管理是分層的，有私人銀行、有百萬(wàn)客戶，有的平臺(tái)做普惠也有很大優(yōu)勢(shì)，通過(guò)人工智能決策能更準(zhǔn)確的服務(wù)到客戶，目前AI已經(jīng)成為財(cái)富管理中非常重要的工具。

以下為發(fā)言實(shí)錄：

袁雪：首先請(qǐng)沈總從宏觀角度講一下現(xiàn)階段的財(cái)富管理有哪些新趨勢(shì)，這些新趨勢(shì)對(duì)于技術(shù)又提出了哪些新要求？? ?

沈建光：謝謝主持人，全球性方面，財(cái)富管理很明顯趨勢(shì)是人工智能的應(yīng)用、數(shù)字化發(fā)展很快，特別是在中國(guó)香港，中國(guó)香港作為一個(gè)全球的金融中心，也致力于打造兩個(gè)新的財(cái)富管理新領(lǐng)域。

一個(gè)是家辦，跟新加坡在競(jìng)爭(zhēng)，誰(shuí)是亞洲的第一金融中心家辦中心。第二個(gè)是Web3.0。全球有個(gè)很重要的趨勢(shì)，財(cái)富管理當(dāng)中，去中心化的金融。金融服務(wù)的很多產(chǎn)品可以通證化，舉個(gè)例子，我感覺(jué)新領(lǐng)域的發(fā)展是去中介化的過(guò)程，比如通證化的證券發(fā)行之后直接對(duì)接投資人、老百姓了，中間可以跳過(guò)銀行或者中介機(jī)構(gòu)。現(xiàn)在全球的發(fā)展，特別是特朗普當(dāng)選為總統(tǒng)之后，美國(guó)對(duì)這塊有不同的聲音，但是現(xiàn)在看起來(lái)美國(guó)完全在擁抱去中心化的金融服務(wù)，新的通證化的模式，包括對(duì)數(shù)字資產(chǎn)、數(shù)字貨幣。中國(guó)這條路走的是央行數(shù)字貨幣。

另外一塊市場(chǎng)化的發(fā)展更快，各種各樣的穩(wěn)定幣的發(fā)展，經(jīng)管局推出三塊牌照，我們?cè)谥袊?guó)香港是其中之一，資產(chǎn)管理背后的底層邏輯就是數(shù)字化浪潮把金融服務(wù)業(yè)從過(guò)去的中心化開(kāi)始去中心化，這個(gè)發(fā)展在國(guó)際上是一個(gè)新的潮流。而中國(guó)香港作為全球金融中心的地位，它一定要在這兩個(gè)方面有突破，這就跟理財(cái)業(yè)務(wù)密切相關(guān)，內(nèi)地情況不同。剛才李行長(zhǎng)講到養(yǎng)老包括第三支柱，這塊的發(fā)展跟國(guó)際上還是有些不同。我加入京東第一件事情就是準(zhǔn)備發(fā)展人工智能經(jīng)濟(jì)學(xué)家系統(tǒng)，2018年的時(shí)候想通過(guò)大數(shù)據(jù)、人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)判斷做個(gè)預(yù)測(cè)，很多東西用人工智能的方式來(lái)做，希望大數(shù)據(jù)、人工智能的方法做理財(cái)、資產(chǎn)管理，給客戶增加更好的服務(wù)體驗(yàn)。

當(dāng)然這些都是嘗試，大模型文本，Open AI出來(lái)之后，當(dāng)時(shí)確實(shí)困難重重，很多東西需要人的參與。Open AI之后接下來(lái)會(huì)有新的突破，對(duì)京東來(lái)說(shuō)線上化，中國(guó)經(jīng)濟(jì)在全球競(jìng)爭(zhēng)中最好的發(fā)展領(lǐng)域就是數(shù)字化。新能源汽車能打敗德國(guó)，新能源本身是汽車在運(yùn)行過(guò)程中整個(gè)數(shù)字化所有智能化過(guò)程中也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一部分，在金融、理財(cái)領(lǐng)域，京東包括京東金融本身就是數(shù)字化，白條貸款全都是人工智能的，全部是大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果。如果說(shuō)人工智能應(yīng)用在金融科技領(lǐng)域、平臺(tái)企業(yè)當(dāng)中早就在應(yīng)用，從消費(fèi)信貸擴(kuò)展到理財(cái)全方位的服務(wù)，全部用數(shù)字化的體驗(yàn)，當(dāng)然我們?cè)诰o密地跟傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)合作，包括征信、發(fā)行產(chǎn)品都是跟傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)密切合作。整個(gè)數(shù)字化的浪潮確實(shí)會(huì)很大程度改變我們整個(gè)理財(cái)?shù)哪Ｊ胶徒Y(jié)構(gòu)。

袁雪：非常感謝沈總，您作為開(kāi)場(chǎng)是非常合適的，一方面給我們講了一下一些新的態(tài)勢(shì)，尤其是去中心化，它對(duì)于整個(gè)行業(yè)已經(jīng)不僅是邊際改善，它可能是革命性的趨勢(shì)，我們需要來(lái)注意它。沈總也結(jié)合自己在京東的經(jīng)驗(yàn)講了國(guó)內(nèi)的機(jī)構(gòu)主要在服務(wù)客戶方面怎樣運(yùn)用新的技術(shù)提升服務(wù)體驗(yàn)，尤其也提到AI，待會(huì)是我們深入討論的問(wèn)題。

袁雪：雖然我們的主題叫數(shù)字化財(cái)富管理，但各位不約而同都談到了AI，而且承認(rèn)AI是會(huì)改變整個(gè)行業(yè)模式的重要工具。昨天的《財(cái)經(jīng)》年會(huì)上王堅(jiān)院士講了很重要的觀點(diǎn)，為什么我們覺(jué)得AI在一些場(chǎng)景落地方面會(huì)存在不足或者無(wú)法落地的問(wèn)題，他的一個(gè)觀點(diǎn)可能是因?yàn)槲覀儾](méi)有理解在這個(gè)行業(yè)里真正關(guān)鍵的問(wèn)題是什么，我們無(wú)法解決的問(wèn)題是什么。我們只有說(shuō)清楚我們無(wú)法解決的問(wèn)題、痛點(diǎn)是什么，才能讓AI幫我們解決。接下來(lái)這輪請(qǐng)各位分享一下，你們覺(jué)得這個(gè)行業(yè)本來(lái)我們做不到什么，AI可以怎么幫我們做到？????

沈建光：我的思考是怎么用AI做投資得到更好的收益回報(bào)。最近國(guó)際上國(guó)內(nèi)有量化投資，其實(shí)就是人工智能系統(tǒng)，有了大數(shù)據(jù)之后通過(guò)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行捕捉投資機(jī)會(huì)，而且無(wú)論全球還是中國(guó)，量化策略還是很賺錢的，特別在目前資本回報(bào)不是很理想。但是國(guó)際上當(dāng)時(shí)的投資就比較簡(jiǎn)單，十年國(guó)債5%的收益，現(xiàn)在4點(diǎn)幾，放在那里每年的利息就拿到4點(diǎn)幾，投股票不斷的上漲，英特爾漲了300%多400%多。在這個(gè)背景下，美國(guó)很成功的量化交易策略還是打敗了很多，這個(gè)很有意思，其實(shí)背后就是人工智能，它在投資決策方面做得很成功了。

客戶服務(wù)，我們京東有一個(gè)言犀大模型，是中國(guó)最龐大的模型之一，客戶服務(wù)，它需要的就是不斷訓(xùn)練，30%是大模型，70%是垂直領(lǐng)域，我們?cè)诳蛻舴?wù)當(dāng)中會(huì)得到很多反饋進(jìn)行訓(xùn)練，越做越精。在服務(wù)方面，我們的標(biāo)準(zhǔn)打出去，剛才李總講要讓人家不感覺(jué)是人工智能，后來(lái)發(fā)展出直播數(shù)字人，完全可以用在金融服務(wù)上。一塊用人工智能，越是困難的情況下，主動(dòng)投資越來(lái)越難的情況下，一塊是大模型量化交易，另外一塊是怎么樣更好的服務(wù)客戶，財(cái)富管理都是分層的，有私人銀行，有些五百萬(wàn)三百萬(wàn)，有一百萬(wàn)，平臺(tái)做普惠很有優(yōu)勢(shì)，有場(chǎng)景，通過(guò)人工智能決策。把量化交易作為一種工具，美國(guó)也有量化交易，不影響它的發(fā)展，這還是經(jīng)濟(jì)的基本面、金融市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)。作為一個(gè)工具來(lái)看，這個(gè)會(huì)越來(lái)越成為重要的工具。? ?

袁雪：非常感謝沈總，您和建營(yíng)總有不約而同的痛點(diǎn)就是服務(wù)客戶，尤其是服務(wù)尾部客戶，對(duì)于降成本，更能精準(zhǔn)的服務(wù)到他們，這是很重要的解決。另外您也提到了在投資方面，還涉及到產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面。

袁雪：各位的討論都形成了一個(gè)共識(shí)，AI對(duì)于金融機(jī)構(gòu)服務(wù)客戶，尤其是服務(wù)以前觸達(dá)不到的客戶，以及以更低成本、更好的方式來(lái)服務(wù)方面是大有可為的。最后問(wèn)一下關(guān)于人才建設(shè)的問(wèn)題。之前在數(shù)字化建設(shè)上就會(huì)有這個(gè)問(wèn)題，懂?dāng)?shù)字化的人并不懂業(yè)務(wù)，懂業(yè)務(wù)的人不懂IT，使得業(yè)務(wù)效果不盡如人意。在AI時(shí)代，對(duì)于技術(shù)的要求和對(duì)產(chǎn)業(yè)的理解會(huì)更高，各位在人才培養(yǎng)方面又有哪些可以跟我們分享的？

沈建光：剛才講AI在金融的應(yīng)用，一塊是做客戶服務(wù)，一塊是做投顧。客戶服務(wù)的話，很難非常高端的人工智能科學(xué)家做客服，可能到客服那邊體驗(yàn)一下，了解一下日常的工作，很難進(jìn)行融合，一個(gè)高工資，一個(gè)低工資。

我是感覺(jué)更多在投資方面，在歐美最頭部的一些對(duì)沖基金，畢業(yè)生招進(jìn)來(lái)年薪是二十幾萬(wàn)、三十幾萬(wàn)，它找的是最頂尖學(xué)校的數(shù)學(xué)畢業(yè)或者計(jì)算機(jī)畢業(yè)的，在團(tuán)隊(duì)里充分發(fā)揮他的技術(shù)能力，另一方面，也讓他同時(shí)熟悉投資，這還是值得我們借鑒的，就是怎么把高技術(shù)人才在投資領(lǐng)域融合，但是在服務(wù)方面要融合是很難的。

（本文根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)速記整理）