AI 如何改變銀行、券商、資管（下）
生成式AI對券商與投資銀行的衝擊，更直接落在「研究＋銷售＋交易」這條價值鏈上。先看研究部。上市公司財報、業績會議紀錄、監管文件和行業報告量龐大且高度結構化，是典型適合語言模型處理的素材。現在不少國際券商已經嘗試用生成式AI來自動整理業績call transcript、提煉管理層重點表述，甚至幫忙對比多季指引差異，研究員在此基礎上再加入獨立判斷。這種模式既加快出稿速度，也有助於覆蓋更多中小市值公司。
在銷售與客戶服務方面，生成式AI可以將過去「靠個人記憶與Excel」的工作，變成以數據驅動的互動。系統可以自動閱讀客戶過往交易紀錄、會議紀要及電郵往來，生成「重點關注清單」與「定制化pitch」，甚至在晨會結束後，為不同類型客戶自動生成相應語氣與深度的市場更新草稿，由銷售人員微調後發送。對前台人手有限、但客戶覆蓋需求龐大的中小券商而言，這等於在後台多了一位 24 小時不睡覺的「內容助理」。
交易與結構性產品則是另一個重要戰場。生成式AI可輔助生成term sheet草稿、標準條款／風險揭示文字，甚至閱讀客戶需求與合規約束，提出「結構設計初稿」，再由structurer及法務作最終決定。同時，量化交易團隊亦在嘗試使用生成式AI生成程式碼、將自然語言的交易想法轉換成策略框架，降低開發門檻。不過，這裏的風險在於「幻覺」與黑箱：不少監管報告已提醒，金融機構往往對自己使用的AI技術只有「部分理解」，若在高風險決策中過度依賴，可能低估模型錯誤帶來的連鎖反應。
更宏觀地看，生成式AI也在改變市場微結構。當研究與資訊傳遞速度大幅提升，投資者對消息的反應週期縮短，報告「獨家性」的壽命變短，交易機會更集中在極短時間內被套利。這對券商收入模式帶來兩層壓力：一方面，傳統基於手工報告的佣金分配邏輯被稀釋；另一方面，能否運用AI提升服務黏性，成為留住機構客戶的關鍵。換言之，誰能把生成式AI變成研究與銷售流程的「加速器」，誰就更有機會在佣金重分配中佔得先機。
資管個人化服務與風險治理
對資產管理公司和私人銀行而言，生成式AI的吸引力，在於「大規模個人化」——既能維持成本效率，又可提供貼身服務。多份調查顯示，資管行業已開始實質部署：安永在2024年的調查發現，約14%的財富與資產管理機構已推出或準備推出生成式AI應用，68%預期聯絡中心會受到「高度影響」，64%認為對市場推廣與分銷同樣影響深遠；在私人銀行當中，更有 89%受訪者將「客戶互動」列為生成式AI的優先應用場景。
在投研端，生成式 AI 可協助組合經理快速閱讀和比對基金持倉變動、宏觀報告與上市公司公告，甚至將內部風險報表翻譯成客戶易懂的語言。BCG 在 2024 年的全球財富報告中指出，若有效運用生成式 AI，財富管理機構有望在整條價值鏈上釋放效率，包括投研、合規、客戶溝通與產品設計，同時透過更細緻的客戶分群及溝通，提高交叉銷售與留存率。Mercer 對 150 家資產管理機構的調查亦顯示，業界普遍預期 AI 將改變投資策略設計與營運流程，並已開始投入資源在數據平台與模型能力上。
在財富管理前線，生成式 AI 正逐步變成理財顧問的「影子助手」。Accenture 的一項調查顯示，接近 96% 的財務顧問相信生成式 AI 可以徹底改變客戶服務與投資管理，97% 預期自己工作內容會因此發生重大變化。實際應用包括：為顧問預先整理客戶會議紀錄與投資偏好、生成會後跟進電郵草稿、根據市場變動自動建議再平衡方案等。這類工具不直接向客戶輸出「投資建議」，而是強化顧問生產力與服務觸達。
然而，一旦生成式 AI 直接面向終端投資者，風險便急劇上升。英國近期一項報道指出，約三分之一的投資相關問答中，通用聊天機械人會給出錯誤或過時資訊，顯示其並不適合直接作為合規意義上的「投資意見」。同時，AI 使用往往伴隨數據保護與模型治理缺口：有調查稱約九成金融機構已使用某種 AI 工具，但只有約 18% 設有完善的內部指引，約四分之一承認對自家 AI 使用情況「了解有限」，甚至有近三成的 AI 政策未明確保護客戶數據。
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