麦肯锡：财富管理的数据分析变革之道（9页）.pdf

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1、财富管理的数据分析变革之道2022年2月作者： Anutosh Banerjee、 Vishal Kaushik、 Aditya Saxena、 Fumiaki Katsuki、 Sanchit Suneja、 Renny Thomas、 曲向军(John Qu)、周宁 人（Nicole Zhou）和方颖华（Katrina Fang）如今的客户都希望获得最前沿的客户体验。 为满足这一需求， 财富管理机构必须大举升级高级分析。人们通常认为财富管理行业基于老式价值观、为客户提供各自独立的定制化服务。 这些属性在财富管理行业依然具有价值， 但对许多客户来说， 只有这些已然不够。 在这个高度互联的世界

2、中 ， 人们想要更快捷、 方便地获得产品和服务以及最前沿的数字化体验。 在日益激烈的竞争中 ， 老牌财富管理机构在保留独特价值观的同时， 还需跟上趋势、 推陈出新， 为客户提供新的产品和服务。而离开数字化的运营模式， 财管机构很难为当今客户提供有效服务。 数字化模式可为咨询和非咨询活动提供支持， 还能适应投资者不断变化的投资偏好。 一些领先财管机构正在构建模块化的数据和 IT 架构， 以实现智能决策、 大规模个性化服务以及更广泛的产品覆盖。 这些转变还有助于它们履行监管义务， 提高客户经理产能并提升不断收窄的利润率。对此感兴趣的财管机构可以从本文了解到部署高级分析解决方案的潜力， 同时本文还提

3、供了战术手册， 列举出财管机构应考虑的具体数字化转型措施。高级分析商业论证满足当今客户需求的商业模式既要高效， 又要能适应每个客户的具体情况。 为此财管机构探索出以下两种成功方法： 以固定费用为各类资产规模的客户提供财富管理相关咨询服务。不同于目前仍然流行的以产品为中心的模式， 财管机构需根据客户在不同生命阶段的需求， 构建相应灵活的价格体系。 有一种定价模式越来越普遍被采用， 即根据客户的投资价值协商一个固定费用。 为确保该模式能带来稳定营收， 财管机构还需挖掘新的效率来源， 提升客户经理产能， 即让他们有更多时间面向客户 。 根据客户所处的不同生命阶段及目标， 提供个性化产品和服务。如今的

4、客户不满足于“一刀切”式的服务模式， 因此财管机构应考虑基于客户需求提供个性化服务。 这要求客户经理熟练掌握更广泛的解决方案， 既熟悉最简单的产品， 面对更复杂的较高收益投资（私募市场、 风险资本、 上市前投资以及结构化产品） 时也游刃有余。 此外， 客户经理必须具备帮助客户做出复杂投资决策的能力， 而这需要分析的支持。在当今环境下 ， 只有通过大数据和高级分析才能实现上述目标， 尤其是在客户关系管理领域。聚焦客户关系管理 客户经理职能的现代化变革可能会改变整个行业格局。 通过对业内人士的访谈， 我们发现，在监管和合规义务不断增多的情况下 ， 客户经理通常要将60%70%的时间花在非创收活动上

5、 （见图1） 。 其中一个原因在于 ， 大部分人仍在使用老旧的IT系统甚至电子表格。 随着客户希望与客户经理进行更多 互动并更多通过远程渠道沟通， 上述情况必须改变。一些领先财管机构开始利用技术提升客户经理的服务效率和服务效果。 有些采用零基方法重建技术堆栈， 应用高级分析手段赋能更个性化的服务。 通过提供有针对性的解决方案， 这些公司能够增加收入并降低运营成本。1 如需深入了解这些要素在银行业是如何构建的， 请参阅 构建未来的 AI 银行(Building the AI bank of the future)， 2021年5月， 2财富管理的数据分析变革之道!1!#$%60%70%&()*+

6、,-./00!#30%40% $!#60%70%&()*!+,-./012,345!67892:!#$%&()*+,-;?A!9BCDEFGHIJK-LMLNOPQR?Z;A_abc;*!ddeeaaFFGGffggLLMMZhi9ja%&-()KkDlmZnopqrsT!#$%2021&()*+,-./0123ttuuvvwwxxyyzz|Za|o-R图1客户经理将60%70%的时间花在非咨询活动上以客户为中心的模式效益显著数字化对大多数市场都有帮助， 而在数字化程度较低地区， 提升潜力尤其巨大。 例如， 在亚洲，许多财管机构仍未全面采用数字化工作方式 （见图2） 。 我们估计， IT 转型