2024年全球财富报告

全球净财富规模（包括金融财富、负债和实物资产）继2022年低谷期后，蓄势复苏，于2023年实现增长4.3%，总额达到477万亿美元。按资产类别来看，私募股权、长期债券成为资产配置的首选类别；现金和存款、负债等增长疲软。未来数年，随着股市向好、通胀放缓和利率稳定，预计金融财富的增长将回归历史平均水平。因此，我们预计到2028年，净财富将以年均约6%的速度增长。

2023年财富管理机构的全球客户业务量（即管理资产规模和贷款的总和）增长了10.2%，净利息收入带来的超预期利润使得今年财富管理机构的客户业务量收益提升了约5.2个基点。然而，成本上升4.2个基点几乎抵消了所有收益，导致利润率仅提高了1个基点。自2007年以来，行业利润率已下降超过40%。我们预计，除非行业及时调整现有业务模式，否则利润率下滑的趋势将长期持续。

2023年，跨境财富增长了5.1%，总额达到13万亿美元。纵观全球各大财富中心，阿联酋的增长表现尤为突出。2023年，阿联酋约40%的跨境资金流入来自沙特阿拉伯和其他繁荣的中东市场，整体跨境财富增长了8.9%。预计到2028年，阿联酋有望成为全球第六大财富中心。阿联酋同时也在积极提升其作为亚洲和非洲跨境财富枢纽的地位。

瑞士依然是全球最大的财富中心，2023年增长率保持在4.8%的历史平均水平，其财富增长规模最为显著。西欧和中东地区的财富流入，成为瑞士“稳如泰山”的重要支柱。尽管暂时面临制裁、资产冻结以及银行业大规模合并的风险，但瑞士依然凭借其中立的地位、稳定的经济、低通胀和高度发达的金融基础设施，牢牢固守了跨境财富中心的核心地位。

北美市场也呈现不俗的增长势头，与之形成鲜明对比的是亚太地区。中国香港由于来自中国内地的资金流入暂时性放缓，其全球金融中心的地位受到挑战。长期来看，新加坡有能力挑战香港的地位。不过香港正在积极谋求重振增长，通过多元化发展战略来应对当前挑战，包括强化其作为全球家族办公室服务中心的地位，巩固作为跨境人民币枢纽的独特优势，引入分布式账本技术（DLT）等创新手段推动金融市场转型，吸引高增长行业进行首次公开募股（IPO）等。若上述战略成功实施，香港有望重回增长轨道，并最终超越瑞士，成为全球最大的财富中心。尽管这些趋势风云变幻，但我们预计，未来几年地缘政治紧张局势将持续推高对多样化和避险财富中心的需求，从而加快跨境财富的整体增长（参阅图1）。

财富管理机构正积极将生成式AI应用于价值链的各个环节，以提升客户体验、提高工作效率。在财富管理的价值链中，虽然各个环节均存在优化流程和运营的潜力，但以下四个领域最具前景（参阅图2）。

• 获客：根据我们的研究和项目经验，一方面，客户经理应用生成式AI技术，准备RFP方案和营销文件等文档的时间可大幅降低50%；另一方面，长期来看生成式AI有望将转化率提升高达100%。我们预计财富管理机构将更系统地识别高潜力客户，利用大语言模型和其他生成式AI应用，浏览并购数据库和新闻平台，识别特定生活事件或流动性事件，从而精准锁定潜在客户。未来，生成式AI可以对银行的客户关系管理系统进行分析，根据特定的客户地址或交易模式筛选客户。然后，通过比较每位顾问的客户资料与潜在客户的个人信息和行业背景，将这些潜在客户直接匹配给最合适的顾问。

  
  

• 客户导入：生成式AI可以对KYC信息进行分析，加速客户导入和定期客户档案审核，可减少50%以上所需工时。生成式AI解决方案可确保KYC文件完整可信，并与其他可用信息保持一致。同时，它还可以辅助验证客户身份，并进行定期审核，从而确保客户信息实时更新。此外，还可以自动检查文件中的潜在风险，及时发现问题并通知客户经理，避免KYC审核团队重复工作。

  
  

• 服务：多家财富管理机构利用生成式预训练模型（GPT）技术，推出聊天机器人，为客户或员工提供服务。此外，虚拟助手还可以借鉴类似客户的经验，如地域或收入相似的其他客户，为客户提供建议和学习机会。生成式AI将大幅重塑工作职能，使客户经理及其团队能够将更多精力投入到客户关系的人性化方面，提升服务的温度与人文关怀。

  
  

• 内部支持：GPT技术在创作投资文档、辅助客户会议、风险与交易监控等内部支持工作中，展现出巨大潜力。北美一家财富管理机构已推出一款AI助手，用全面的内部文档对其进行严格训练，同时将公司各类专家的知识和见解融入AI工具，涵盖产品战略专家、首席信息官、市场专家等各类信息，从而协助客户经理创作投资文档。在客户会议场景中，生成式AI工具将显著提升会议质量和延展性，辅助会议前中后的准备、赋能及后续行动建议等全流程工作内容。

生成式AI有望显著提升财富管理机构的收益、效率和客户满意度。早期研究显示，与完全不使用生成式AI的员工相比，使用生成式AI工具处理事务性工作的员工，工作满意度高出近30个百分点。我们估计，生成式AI可为一线员工节省多达30%的时间。随着技术的持续进步，以及行业对其潜力的不断发掘，这一数字有望进一步提升。

尽管所有财富管理客群都将迎来显著变化，但我们预计，短期内对富裕客群的影响最为显著。面向富裕客群，很快AI技术便可无需人工干预，就能获取并导入潜在客户，同时满足客户的日常银行业务需求。而高净值客群的需求更为复杂，因此技术的最大影响在于将生成式AI的高质量建议与客户经理的“人情味”相结合。

如今，多数财富管理机构主要使用生成式AI执行特定任务，而非彻底革新整个职能或业务模式。然而，随着生成式AI技术的迅猛发展，财富管理机构可以将技术整合到整体战略和现有数字化转型路线图中，从而获得显著的竞争优势，实现生成式AI的规模效益（参阅图3）。

财富管理领域的数字化转型中，我们不仅应关注生成式AI，还需重视其他突破性技术。其中，分布式账本技术（DLT）尤为值得关注。

DLT的核心特点是记录交易不依赖于中心化的管理者，而是分布在网络的多个节点上，因而交易中的所有各方都能够查看账本。这一技术结合了共识机制、密码学等技术，创造了一个不可篡改的数据记录平台。

另类投资的资金和投资流程往往需要定制化，而DLT恰好能够简化并优化另类投资的投资周期，优化操作效率，建立更为透明的交易历史审计跟踪体系。我们相信，这些早期创新为财富管理机构提供了巨大机遇，不仅可以扩展另类投资产品的范围，还能够优化并简化未来工作流程。