生成式人工智能可以带来巨大的潜力，充分利用这项技术的财富管理公司将获得丰厚的回报。
财富经理们夜不能寐的事情很多：
在这样的压力下，他们觉得自己必须成为所有人的一切，但自己的事情已经太多，时间太少，进展不够。
这就是生成式人工智能（Gen AI）的用武之地。
关于人工智能和 Gen AI，人们说了很多，但两者之间的区别并不总是很清楚。
传统的人工智能侧重于分析现有数据以进行预测或自动执行任务，而生成式人工智能则更进一步。它可以根据学习到的模式和数据创建全新的内容--从文本和图像到代码甚至音乐。
财富管理行业当然可以利用这项技术，因为它有可能改变财富顾问与客户互动、分析数据以及简化内部流程的方式。
下面，我们将分享生成式人工智能的实际应用、一些潜在的陷阱以及如何入门。
Gen AI 为前台、中台和后台提供了大量机会。让我们来探讨一些关键应用：
安永会计师事务所的一项调查显示，财富和资产管理公司认为 Gen AI 能够带来最大价值，这与上述许多使用案例有关：
- 数据摄取以推动阿尔法生成策略
- 财务咨询
- 投资运营（中后台）
- 客户入职
- 营销和客户获取
了解生成式人工智能在财富管理中的巨大作用是一回事，但将其投入使用又是另一回事。
以下是一些有用的建议：
找出具体的痛点以及 Gen AI 可以简化工作流程、改善客户体验或加强决策的领域。
评估不同的 Gen AI 平台和模型。考虑易用性、定制选项以及与现有系统的集成能力等因素。不要犹豫，寻求专家指导。
理想情况下，与熟练的提示工程师或数据科学家合作，创建清晰、简明和具体的提示，引导人工智能的输出，确保结果准确且相关。
实施强有力的安全措施，保护敏感的客户数据，确保符合法规要求。
从试点项目开始，测试 Gen AI 在特定用例中的有效性。随着时间的推移，收集反馈、学习并改进方法。
毫无疑问，生成式人工智能具有巨大的潜力，但也要注意其不利因素：
人工智能模型是在现有数据的基础上训练出来的，而这些数据可能存在偏差，会影响人工智能生成结果的质量和公平性。谨慎选择数据和持续监控至关重要。
有些人工智能模型被认为是 "黑盒子"，这意味着它们的决策过程不容易解释。这可能会引发对责任和信任的担忧，尤其是在金融等受监管行业。
如果实施不当，人工智能工具可能会在数据安全和隐私方面造成漏洞。强有力的保障措施和道德考量至关重要。
虽然制作的大多数材料看起来都不错，但财富管理者仍应对人工智能采取 "信任但核实 "的方法。
做好重新审视的准备。可能会有不准确或错误的描述，这与财富管理人展示信息的方式不一致，反过来，也与客户接收信息的方式不一致。
在这种情况下，了解提示工程师和大型语言模型 (LLM)的作用可以帮助公司得出更准确、更可接受的结果。
当人们习惯于看到更多人工智能生成的内容时，他们很快就会注意到这一点，如果感觉内容不够 "人性化"，他们就会放弃这些内容。这并不是说不使用人工智能，而是要做出适当的改变。
在 Empaxis，我们认识到技术在不断发展的财富管理行业中的变革潜力。
我们深知，要保持竞争力，不仅需要适应新技术，还需要将其无缝集成到运营框架中。这正是我们的专长所在。
凭借对投资运营和技术的深刻理解，我们可为实施生成式人工智能解决方案提供端到端的支持。
从建立定制模型到将其与财富经理的现有系统集成，我们的团队可确保平稳高效的过渡。
我们还提供数据安全和隐私、提示工程和变更管理方面的指导，使您的人工智能投资价值最大化。
生成式人工智能不仅仅是一个流行词或噱头，它还是一种实用工具，能让财富管理者更高效、更准确、更经济地完成更多工作。
此外，它还能腾出时间专注于最重要的事情，即服务客户和发展业务，而不是被行政活动和不产生收入的琐事所困扰。
准备好了解更多信息并开始在财富管理中使用生成式人工智能了吗？ 联系 Empaxis讨论我们如何帮助您利用这一变革性技术。
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