12月7日，由北京市地方金融監督管理局、北京市通州區人民政府指導，《財經》、《財經智庫》、財通匯主辦的“2023全球財富管理論壇”在北京舉行，論壇主題為“以金融高質量發展助力增長與開放”。 中國銀行(601988)原行長李禮輝在會上表示，未來有待拓展的財富管理領域有三個主要方面，一是如何優化個人和家庭的資產配置規劃，合理設計和安排金融資產投資、不動產投資、收藏品投資的資產結構和時序結構；二是如何優化家庭和家族的財富傳承規劃，合理設計和安排家族金融、銀發金融、產業金融、財產繼承的稅務策略和法律事務；三是如何優化家族和企業的財富再創造規劃，合理設計和安排家族投資增值、家族產業升級、家族人才培養的發展方向和行動方案。
中國銀行原行長李禮輝
在建設國際化、智能化的財富管理集聚區方面，李禮輝提到，機構引進力求“大專”，業務經營力求“碩博”，技術創新力求“高中”，風險管控力求“初小”。
以下為部分發言實錄：
對于財富管理市場近期出現的風險事件，我們必須高度警惕。但我個人認為，這些事件只是財富管理市場發展過程中不可避免的浪花，穿透一事看整體，穿透一時看未來，財富管理市場依然充滿生機和活力，依然具有巨大的商機與價值。
財富管理涵蓋很大的范疇。人民銀行2021年12月發布的《金融業從業規范》定義：財富管理即貫穿于人的整個生命周期，在財富的創造、保有和傳承過程中，通過一系列金融和非金融的規劃和服務，構建個人、家庭、家族與企業的系統性安排，實現財富創造、保護、傳承、再創造的良性循環。全方位的財富管理包括財富管理產品、保險規劃、資產配置、退休規劃、法律風險規劃、稅務籌劃、不動產投資規劃、收藏品規劃以及家族財富傳承等，其中財富管理產品包括投資產品（股票、基金、債券、資產管理產品等）和保險產品（人身保險、財產保險、理財保險）。顯然，財富管理的范疇大于資產管理。
我國的財富管理市場還處在早期發展階段，目前主要集中在財富管理產品領域。借鑒國際經驗，我國目前尚在試水、未來有待拓展的財富管理領域，一是如何優化個人和家庭的資產配置規劃，合理設計和安排金融資產投資、不動產投資、收藏品投資的資產結構和時序結構；二是如何優化家庭和家族的財富傳承規劃，合理設計和安排家族金融、銀發金融、產業金融、財產繼承的稅務策略和法律事務；三是如何優化家族和企業的財富再創造規劃，合理設計和安排家族投資增值、家族產業升級、家族人才培養的發展方向和行動方案。
關于資產管理中心的評價，并未形成一致性的指標體系。
上海資產管理協會最近發布的《2023上海全球資產管理中心建設報告》統計，2022年末在滬銀行理財、保險資管、信托、券商私募資管、公募基金、私募基金等6類資管產品規模35.9萬億元，占全國的比重為28.4%。
中歐陸家嘴(600663)國際金融研究院8月底發布的《2022全球資產管理中心評價指數報告》，建立供給端、需求端、業務端3支柱體系，采用59個定量指標。根據報告評價，紐約位居榜首且遙遙領先，倫敦、波士頓、新加坡、香港名列第2-5位，芝加哥與上海并列第6。上海與紐約的主要差距是：金融業人才占服務業比重偏低，股票市值、債市余額、期貨期權成交額等底層資產規模不足50%，頭部資管機構和開放式基金規模不到20%。
國際貨幣研究所選取資管規模、資管產品、經營效益和人才資源4個一級指標和銀行業、證券業、保險業、信托業、基金業5個二級指標，編制中國資產管理行業發展指數。根據國際貨幣研究所2023年10月發布的《中國財富管理能力評價報告》，我國資產管理行業總體維持上升通道。1季度指數為731.32，同比增長8.16%；2季度指數為745.21，同比增長9.26%。其中，產品指數上升，經營效益指數和人才資源指數平穩，規模指數輕微下降；基金業、保險業、信托業上升，銀行業、證券業有所下降。
以量求勝，后來者往往難以超越；以質求勝，后來者則有可能后發先至，出奇制勝。北京是財富管理的后發區，在財富管理集聚區的發展策略上，當然不能不求取規模類指標，但當前更重要的是關注品質類指標；當然要建設資產管理中心，但更重要的是規劃專業化財富管理中心的大戰略，例如，在引進機構、人才和技術方面，更加關注在個人和家庭的資產配置規劃、家庭和家族的財富傳承規劃、家族和企業的財富再創造規劃等領域的能力和優勢。
中央金融工作會議提出了加快建設金融強國的目標，要求做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融五篇大文章。我個人認為，實行更高水平的經濟開放是基本國策，數字技術是新的生產力，人工智能技術的迭代升級正在開拓智能金融的全新領域。這里簡述自己關于人工智能和智能金融的一些觀點。
第一，人工智能技術創新趨勢。
一是生成式AI啟動內容生產方式和人機交互方式的變革。以微軟OpenAI的ChatGPT為代表的生成式AI（AIGC）可以根據從非結構化數據格式中學到的信息，生成新的非結構化內容，包括文本、音頻、視頻、圖像和代碼，可以適應各種任務，從而對數字技術產業全鏈條產生重大影響。應用AI技術設計的“AI數字代理”程序被稱為“副駕”，可以代替主人執行知識學習、環境感知、行動規劃等任務。
二是從通用大模型擴展到垂直模型。人工智能正在融入數字技術創新的不同領域，包括大數據、云計算、區塊鏈和物聯網，包括自然語言處理、虛擬增強現實、人機交互和知識圖譜、計算機視覺、生物識別，也包括機器人、空間技術、光電技術、自動駕駛等等，形成以AI技術為核心的復雜體系。
三是直接創造商業價值。AI模型能夠直接降低知識應用的成本，從而創造商業價值。可以精確、快速、自動執行例行任務，從而提高產出；可以提升工業流程、物流流程、服務流程的自動化程度，從而節約成本；可以檢測、發現、診斷生產經營各環節的運行缺陷，從而提升管理效率。
第二，智能金融創新主要應用。
智能金融還處在輔助+助理的早期階段。瑞銀證券預測，到2025年生成式AI技術或將使券商和保險機構的估值提升21%和18%。
一是改進產品創新和客戶服務。例如，工商銀行(601398)的數智交易系統覆蓋匯率、利率、商品交易的100多項業務場景，招商銀行(600036)的AI小招智能助理實現面向千萬級用戶的在線理財智能顧問服務，太平洋保險(601601)的數字員工能夠作為私人助理提供日常辦公、軟件技能、知識問答、數據處理、專業場景任務執行等服務，國泰君安(601211)的君弘投資理財智能客服APP具備股票、期貨、期權、外匯、理財、融資融券、投資顧問等跨場景業務交付能力。
二是改進運營管理和風險管控。例如，平安產險的自然災害風險管理平臺應用異構空間數據和衛星遙感影像服務智能調度、遠程查勘、精準定損和快速理賠等多項場景，泰康保險的核保核賠智能化統一服務平臺和健康險虛假理賠識別平臺能夠提供醫療影像分類、醫療影像質檢、醫療病歷深度結構化、客戶健康評估、虛假理賠甄別等核心功能，上交所的“上證金融數據服務”實現公告數據提取、信息披露同源發布、信息智能檢索和數據智能分析。
第三，AI迭代可能造成的沖擊和挑戰。
一是算力集中與算力競爭。
能夠支持AI大模型的算力基礎設施建設需要持續投入巨大的財力、人力，這就勢必導致算力集中。算力競爭將是主要經濟體之間的國家級競爭，以及資本巨頭之間、科技巨頭之間的企業級競爭。
算力競爭集中表現為AI模型水平的競爭。算力決定金融競爭力，智能化的信用評估、客戶篩選、風險定價、風險控制、量化交易、投資顧問、保險精算、數字員工、供應鏈金融等，都需要數據、算力和模型的支撐。
二是數據共享與數據治理。
不同領域、不同場景的應用程序各有不同的性能、不同的覆蓋范圍，因而對數據資源、AI模型各有不同的需求。并非所有的應用場景都需要特大規模的數據，都需要大模型。但立足于國家級、企業級的算力競爭，就必然要求國家級、企業級的數據支持。
三是“AI對齊”與AI合成。
“AI對齊”是指AI系統的目標必須與人類的價值觀與根本利益保持一致，這個概念得到了全球的原則認可。問題在于，人類的價值觀和根本利益未必一致，在地緣政治環境中，AI對齊有可能成為霸權國家價值觀輸出的技術工具。
AI合成是指應用深度學習、虛擬現實等生成類算法制作圖像、音頻、視頻、虛擬場景等深度合成內容。隨著AI合成擬真水平的進化，深度合成算法甚至可以對抗通用的技術性甄別，可以制作高仿的擬真聲紋。深度合成內容可以模糊真實和虛假的邊界。AI虛假已被用于實施經濟詐騙，用于詆毀個人信譽和企業商譽。AI操縱則可能被用于操弄負面輿情，抹黑政治對手，破壞政治信任，激化社會矛盾。
四是AI信任與AI安全。
偏于審慎的觀點認為，生成式AI技術尚處于起步階段，相關的算法和模型仍不夠清晰不夠透明，有待解決的技術缺陷包括模型技術黑箱、模型學習局限、模型決定歧視、模型輸出幻覺、模型算法趨同、機器服務冰冷、隱私保護薄弱、關鍵第三方依賴等，將尚不成熟的人工智能技術投入高風險的金融領域，可能放大現有風險并產生新的風險。
第四，建設國際化、智能化的財富管理集聚區。
國務院批復同意的《支持北京深化國家服務業擴大開放綜合示范區工作方案》，為北京建設財富管理集聚區指明了發展方向。國際化和智能化是最重要的路徑。
機構引進力求“大專”。“大”是大型金融機構為主，“專”是專業化職業化。這就要求創新招商思路，謀劃財富管理的大格局。例如，吸引具有資本、資產、客戶群等優勢的國有大型金融機構到集聚區落地設立財富管理專業機構，吸引具有財富管理專業特色的國際一流金融機構到集聚區設立分公司或子公司，加快形成頭部金融機構為主的專業化財富管理體系；支持創業投資、股權投資機構與各類金融機構開展市場化合作，依法合規為被投資企業提供融資服務；動態完善境外金融職業資格證書認可清單，允許符合條件的個人開展證券投資咨詢、期貨交易咨詢業務。
業務經營力求“碩博”。“博”是深耕耘廣覆蓋，“碩”是高價值高回報。這就要求建設數字化的智能財富管理業務系統，補上財富管理領域的短板。例如，應用數字技術輔助資產配置管理，優化金融資產投資、不動產投資、收藏品投資的資產結構和時序結構，實現持續性管理；應用數字技術輔助財富傳承管理，高效協調家族金融、銀發金融和產業金融，實現財產繼承相關稅務和法務的無縫銜接；應用數字技術輔助家族和企業財富再創造規劃的設計和執行，促進家族投資增值、家族產業升級、家族人才培養規劃的落地實施。又如，支持保險資產管理公司在賬戶獨立、風險隔離的前提下，向境外發行以人民幣計價的資產管理產品；在風險可控的前提下，探索建立不動產、股權作為信托資產的信托財產登記機制；優化資本項目下負面清單管理模式，縮減企業資本項目收入使用負面清單，擴大本外幣合一銀行結算賬戶試點，提升資金跨境流動便利性。
技術創新力求“高中”。“高”是引領創新占領高地，“中”是接地氣的中國方案。這就要求穩妥推進人工智能技術創新和應用，不斷完善以市場需求為核心的數字化技術方案。例如，建立客戶細分和差異化定價系統，培育市場競爭力，提高投入產出比；建立面向高凈值人群的服務管理系統，為家族和企業家提供個性化、定制化的投資解決方案和投資機會；建立財富管理AI助理，準確識別客戶，提供更多關于客戶的定制見解和定制方案，提高銷售和顧問的服務品質和工作效率；建立資產負債管理引擎，實現關聯崗位之間的高效協調，提高管理基金之間的資金流動性；建立AI產品開發系統，提高產品的專業性和適應性，更好滿足市場需求。
風險管控力求“初小”。“初”是有能力把風險消滅在萌芽狀態，“小”是實現風險概率和風險成本的最小化。這就要求加快智能金融監管創新。例如，制定法律法規，明確智能金融各參與方的責任邊界，包括智能金融監管的基本原則、監管機構的職責和權限、金融機構的智能金融業務規范；建立穿透式、一體化、跨局域的智能金融協同監管系統，實現監管信息共享；建立智能金融技術審核認證制度，完善AI大模型的測試平臺、工具、標準和方法；建立智能金融風險分析和監測系統，及時識別、評估并提前預警異常交易和市場操縱，主動預防系統性風險；積極參與構建數字經濟國際規則，加強智能金融國際監管協作和交流，在全球規則建設中爭取話語權。
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