2018 年，美国 38% 的个人贷款由金融科技公司发放[1]。预计到 2022 年，全球金融科技市场将增长至 3089 亿美元[2]。过去两年，一些最大的融资和风险投资交易都是金融科技公司完成的。很明显，该行业将在未来十年实现巨大增长。金融科技公司将产生重大影响的一个领域是财富和资产管理。在我们进一步了解技术对这一领域的影响之前，让我们分别看看这两个组成部分：金融科技和财富管理。
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什么是金融科技（Fintech）？
技术正在改变所有行业的业务运作方式。过去 5 年，受技术发展影响最大的行业之一是金融服务。当技术用于自动化、改进或简化向消费者提供金融服务时，它被称为金融科技。金融科技是金融技术一词的混合词。金融科技可用于帮助企业、企业主或消费者。该技术使这些利益相关者更容易管理他们的财务利益、流程和运营。该技术以软件、应用程序、工具和算法的形式提供，可通过计算机或智能手机使用。当这种技术首次出现时，重点主要放在改进和自动化金融机构的后端系统上。然而，在过去几年中，重点已转移到更以客户为导向的服务上。加密货币的开发和使用也是金融科技的一部分。这些技术现在影响着金融部门的各个领域，包括但不限于：
- 教育
- 零售银行
- 投资管理
- 筹款等
什么是财富管理？
财富管理是一种投资咨询服务。它是最全面的财务规划服务。财富管理通常最适合拥有大量投资组合的非常富裕的客户。这种类型的服务包括但不限于：
- 税务指导
- 遗产规划
- 法律建议
- 投资建议
- 财务建议等
财富管理被认为是一种比投资组合管理更高级的服务。在这种类型的服务中，理财规划师将为客户提供有关其完整财务状况的建议和指导，从规划和管理他们的财产到退休计划。另一方面，投资组合管理仅限于投资策略。投资组合管理的目标是选择正确的投资，最大限度地减少爱尔兰损失并为客户提供最高的回报。它通常不包括其他类型的规划服务。在金融科技的背景下，财富管理一词的使用更为自由，可用于指代任何有助于财务规划的技术，无论是以消费者为中心还是使金融机构受益。
金融科技与财富管理的作用
全面的财务建议
金融科技公司将进一步采取更全面的方式整合其服务。到目前为止，财富管理公司要么专注于负债，要么专注于资产。但随着服务的民主化，金融科技引入了小投资者。这导致对包括财富管理、资产多元化、跟踪财务目标、确保更好的投资回报以及管理负债在内的整体服务的需求增加。
人工智能助力自动化
人工智能 (AI) 工具在财富管理领域的普及已引起金融行业媒体的轰动。虽然可能还为时过早，但人工智能在金融咨询领域的作用值得关注。Salesforce 推出的预测分析工具 Einstein 让业界有理由考虑人工智能在帮助顾问确定重点或自动化任务方面的作用。
根据麦肯锡公司 2015 年 6 月的一份报告，在过去两年内更换了主要财富管理公司的富裕消费者中，有 40% 至 45% 的人转向了数字化公司。此外，40 岁以下的投资者中，有 72% 的人表示他们愿意与虚拟财务顾问合作。
金融科技财富管理初创企业示例
1. 信誉
Cred 是一个 B2B 平台，得益于人工智能，该平台正在改变金融机构在投资咨询行业获取和吸引客户的方式。它还是一家在欧洲和美国运营的巴克莱支持公司，也是法兰克福 Plug and Play Fintech 项目的新毕业生。
2. Responsive.ai
Responsive 为企业研究术语提供了工具，用于了解客户多样性和推动收入和忠诚度的事件。它们为一线顾问提供认知帮助，使他们专注于增长和保护资产的行动。Responsive 经过调整，可通过利用客户分析和混合财富顾问服务模式来大规模提高财富团队的绩效。
3. 竹子
Bambu 是一家成立于 2016 年的公司。他们提供自己的机器人顾问技术，旨在在全球范围内实现数字财富转型。该公司的白标机器人为投资者提供了自然的体验，帮助他们找到适合客户需求的投资策略。与传统的单一风险状况投资组合不同，白标为您的每个人生目标创建个性化投资组合。Bambu 还提供仪表板，通过为客户创建谈话要点来提高银行内关系经理的效率。该平台处理各种实时和过去的数据，以提供统一的市场和房屋视图。
4.萨尔瓦
这家总部位于迪拜的金融科技公司将创新技术与人工建议相结合，让专家投资“惠及每个人”。该平台的算法和人工顾问可帮助 Sarwa 的客户通过面部识别在几分钟内开设账户，通过直观的仪表板跟踪他们的目标，并在市场导致他们的投资偏离目标时重新平衡他们的投资组合。
5. 手支票
这家位于维也纳的公司希望让支付变得更轻松、更方便。为此，他们开发了一款智能卡，让客户能够将所有付款和会员卡存储在一张经过认证的万事达卡上，该卡的尺寸与其他任何卡相同。
6. AdviceRobo
这家欧洲初创公司由 Diederick van Thiel 和 Rosali Steenkamer 于 2013 年创立。他们开发了预测风险服务软件和技术，以提高信贷申请的接受率，同时保持风险水平不变。人工智能是支持其解决方案的秘密武器。他们有一个基于人工智能的平台，可以结合来自结构化和非结构化来源的数据。
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资料来源：
1. 2021 年 1 月，“2013 年至 2018 年美国个人贷款发放比例，按来源划分”，Statista [可在线获取] 可用表格：https://www.statista.com/statistics/935629/distribution-personal-loans-by-source-usa/ [2021 年 4 月访问]
2. 2020 年 8 月，“2020-2021 年金融科技主要统计数据：市场份额和数据分析”，Techtic [可在线获取] 网址：https://www.techtic.com/blog/fintech-statistics-2020/ [2021 年 4 月访问]