李礼辉:财富管理领域未来有待拓展

来源:财经网 2023-12-07 18:59:21

12月7日,由北京市地方金融监督管理局、北京市通州区人民政府指导,《财经》、《财经智库》、财通汇主办的“2023全球财富管理论坛”在北京举行,论坛主题为“以金融高质量发展助力增长与开放”。 中国银行原行长李礼辉在会上表示,未来有待拓展的财富管理领域有三个主要方面,一是如何优化个人和家庭的资产配置规划,合理设计和安排金融资产投资、不动产投资、收藏品投资的资产结构和时序结构;二是如何优化家庭和家族的财富传承规划,合理设计和安排家族金融、银发金融、产业金融、财产继承的税务策略和法律事务;三是如何优化家族和企业的财富再创造规划,合理设计和安排家族投资增值、家族产业升级、家族人才培养的发展方向和行动方案。

中国银行原行长李礼辉

中国银行原行长李礼辉

在建设国际化、智能化的财富管理集聚区方面,李礼辉提到,机构引进力求“大专”,业务经营力求“硕博”,技术创新力求“高中”,风险管控力求“初小”。

以下为部分发言实录:

对于财富管理市场近期出现的风险事件,我们必须高度警惕。但我个人认为,这些事件只是财富管理市场发展过程中不可避免的浪花,穿透一事看整体,穿透一时看未来,财富管理市场依然充满生机和活力,依然具有巨大的商机与价值。

财富管理涵盖很大的范畴。人民银行2021年12月发布的《金融业从业规范》定义:财富管理即贯穿于人的整个生命周期,在财富的创造、保有和传承过程中,通过一系列金融和非金融的规划和服务,构建个人、家庭、家族与企业的系统性安排,实现财富创造、保护、传承、再创造的良性循环。全方位的财富管理包括财富管理产品、保险规划、资产配置、退休规划、法律风险规划、税务筹划、不动产投资规划、收藏品规划以及家族财富传承等,其中财富管理产品包括投资产品(股票、基金、债券、资产管理产品等)和保险产品(人身保险、财产保险、理财保险)。显然,财富管理的范畴大于资产管理。

我国的财富管理市场还处在早期发展阶段,目前主要集中在财富管理产品领域。借鉴国际经验,我国目前尚在试水、未来有待拓展的财富管理领域,一是如何优化个人和家庭的资产配置规划,合理设计和安排金融资产投资、不动产投资、收藏品投资的资产结构和时序结构;二是如何优化家庭和家族的财富传承规划,合理设计和安排家族金融、银发金融、产业金融、财产继承的税务策略和法律事务;三是如何优化家族和企业的财富再创造规划,合理设计和安排家族投资增值、家族产业升级、家族人才培养的发展方向和行动方案。

关于资产管理中心的评价,并未形成一致性的指标体系。

上海资产管理协会最近发布的《2023上海全球资产管理中心建设报告》统计,2022年末在沪银行理财、保险资管、信托、券商私募资管、公募基金、私募基金等6类资管产品规模35.9万亿元,占全国的比重为28.4%。

中欧陆家嘴国际金融研究院8月底发布的《2022全球资产管理中心评价指数报告》,建立供给端、需求端、业务端3支柱体系,采用59个定量指标。根据报告评价,纽约位居榜首且遥遥领先,伦敦、波士顿、新加坡、香港名列第2-5位,芝加哥与上海并列第6。上海与纽约的主要差距是:金融业人才占服务业比重偏低,股票市值、债市余额、期货期权成交额等底层资产规模不足50%,头部资管机构和开放式基金规模不到20%。

国际货币研究所选取资管规模、资管产品、经营效益和人才资源4个一级指标和银行业、证券业、保险业、信托业、基金业5个二级指标,编制中国资产管理行业发展指数。根据国际货币研究所2023年10月发布的《中国财富管理能力评价报告》,我国资产管理行业总体维持上升通道。1季度指数为731.32,同比增长8.16%;2季度指数为745.21,同比增长9.26%。其中,产品指数上升,经营效益指数和人才资源指数平稳,规模指数轻微下降;基金业、保险业、信托业上升,银行业、证券业有所下降。

以量求胜,后来者往往难以超越;以质求胜,后来者则有可能后发先至,出奇制胜。北京是财富管理的后发区,在财富管理集聚区的发展策略上,当然不能不求取规模类指标,但当前更重要的是关注品质类指标;当然要建设资产管理中心,但更重要的是规划专业化财富管理中心的大战略,例如,在引进机构、人才和技术方面,更加关注在个人和家庭的资产配置规划、家庭和家族的财富传承规划、家族和企业的财富再创造规划等领域的能力和优势。

中央金融工作会议提出了加快建设金融强国的目标,要求做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。我个人认为,实行更高水平的经济开放是基本国策,数字技术是新的生产力,人工智能技术的迭代升级正在开拓智能金融的全新领域。这里简述自己关于人工智能和智能金融的一些观点。

第一,人工智能技术创新趋势。

一是生成式AI启动内容生产方式和人机交互方式的变革。以微软OpenAI的ChatGPT为代表的生成式AI(AIGC)可以根据从非结构化数据格式中学到的信息,生成新的非结构化内容,包括文本、音频、视频、图像和代码,可以适应各种任务,从而对数字技术产业全链条产生重大影响。应用AI技术设计的“AI数字代理”程序被称为“副驾”,可以代替主人执行知识学习、环境感知、行动规划等任务。

二是从通用大模型扩展到垂直模型。人工智能正在融入数字技术创新的不同领域,包括大数据、云计算、区块链和物联网,包括自然语言处理、虚拟增强现实、人机交互和知识图谱、计算机视觉、生物识别,也包括机器人、空间技术、光电技术、自动驾驶等等,形成以AI技术为核心的复杂体系。

三是直接创造商业价值。AI模型能够直接降低知识应用的成本,从而创造商业价值。可以精确、快速、自动执行例行任务,从而提高产出;可以提升工业流程、物流流程、服务流程的自动化程度,从而节约成本;可以检测、发现、诊断生产经营各环节的运行缺陷,从而提升管理效率。

第二,智能金融创新主要应用。

智能金融还处在辅助+助理的早期阶段。瑞银证券预测,到2025年生成式AI技术或将使券商和保险机构的估值提升21%和18%。

一是改进产品创新和客户服务。例如,工商银行的数智交易系统覆盖汇率、利率、商品交易的100多项业务场景,招商银行的AI小招智能助理实现面向千万级用户的在线理财智能顾问服务,太平洋保险的数字员工能够作为私人助理提供日常办公、软件技能、知识问答、数据处理、专业场景任务执行等服务,国泰君安的君弘投资理财智能客服APP具备股票、期货、期权、外汇、理财、融资融券、投资顾问等跨场景业务交付能力。

二是改进运营管理和风险管控。例如,平安产险的自然灾害风险管理平台应用异构空间数据和卫星遥感影像服务智能调度、远程查勘、精准定损和快速理赔等多项场景,泰康保险的核保核赔智能化统一服务平台和健康险虚假理赔识别平台能够提供医疗影像分类、医疗影像质检、医疗病历深度结构化、客户健康评估、虚假理赔甄别等核心功能,上交所的“上证金融数据服务”实现公告数据提取、信息披露同源发布、信息智能检索和数据智能分析。

第三,AI迭代可能造成的冲击和挑战。

一是算力集中与算力竞争。

能够支持AI大模型的算力基础设施建设需要持续投入巨大的财力、人力,这就势必导致算力集中。算力竞争将是主要经济体之间的国家级竞争,以及资本巨头之间、科技巨头之间的企业级竞争。

算力竞争集中表现为AI模型水平的竞争。算力决定金融竞争力,智能化的信用评估、客户筛选、风险定价、风险控制、量化交易、投资顾问、保险精算、数字员工、供应链金融等,都需要数据、算力和模型的支撑。

二是数据共享与数据治理。

不同领域、不同场景的应用程序各有不同的性能、不同的覆盖范围,因而对数据资源、AI模型各有不同的需求。并非所有的应用场景都需要特大规模的数据,都需要大模型。但立足于国家级、企业级的算力竞争,就必然要求国家级、企业级的数据支持。

三是“AI对齐”与AI合成。

“AI对齐”是指AI系统的目标必须与人类的价值观与根本利益保持一致,这个概念得到了全球的原则认可。问题在于,人类的价值观和根本利益未必一致,在地缘政治环境中,AI对齐有可能成为霸权国家价值观输出的技术工具。

AI合成是指应用深度学习、虚拟现实等生成类算法制作图像、音频、视频、虚拟场景等深度合成内容。随着AI合成拟真水平的进化,深度合成算法甚至可以对抗通用的技术性甄别,可以制作高仿的拟真声纹。深度合成内容可以模糊真实和虚假的边界。AI虚假已被用于实施经济诈骗,用于诋毁个人信誉和企业商誉。AI操纵则可能被用于操弄负面舆情,抹黑政治对手,破坏政治信任,激化社会矛盾。

四是AI信任与AI安全。

偏于审慎的观点认为,生成式AI技术尚处于起步阶段,相关的算法和模型仍不够清晰不够透明,有待解决的技术缺陷包括模型技术黑箱、模型学习局限、模型决定歧视、模型输出幻觉、模型算法趋同、机器服务冰冷、隐私保护薄弱、关键第三方依赖等,将尚不成熟的人工智能技术投入高风险的金融领域,可能放大现有风险并产生新的风险。

第四,建设国际化、智能化的财富管理集聚区。

国务院批复同意的《支持北京深化国家服务业扩大开放综合示范区工作方案》,为北京建设财富管理集聚区指明了发展方向。国际化和智能化是最重要的路径。

机构引进力求“大专”。“大”是大型金融机构为主,“专”是专业化职业化。这就要求创新招商思路,谋划财富管理的大格局。例如,吸引具有资本、资产、客户群等优势的国有大型金融机构到集聚区落地设立财富管理专业机构,吸引具有财富管理专业特色的国际一流金融机构到集聚区设立分公司或子公司,加快形成头部金融机构为主的专业化财富管理体系;支持创业投资、股权投资机构与各类金融机构开展市场化合作,依法合规为被投资企业提供融资服务;动态完善境外金融职业资格证书认可清单,允许符合条件的个人开展证券投资咨询、期货交易咨询业务。

业务经营力求“硕博”。“博”是深耕耘广覆盖,“硕”是高价值高回报。这就要求建设数字化的智能财富管理业务系统,补上财富管理领域的短板。例如,应用数字技术辅助资产配置管理,优化金融资产投资、不动产投资、收藏品投资的资产结构和时序结构,实现持续性管理;应用数字技术辅助财富传承管理,高效协调家族金融、银发金融和产业金融,实现财产继承相关税务和法务的无缝衔接;应用数字技术辅助家族和企业财富再创造规划的设计和执行,促进家族投资增值、家族产业升级、家族人才培养规划的落地实施。又如,支持保险资产管理公司在账户独立、风险隔离的前提下,向境外发行以人民币计价的资产管理产品;在风险可控的前提下,探索建立不动产、股权作为信托资产的信托财产登记机制;优化资本项目下负面清单管理模式,缩减企业资本项目收入使用负面清单,扩大本外币合一银行结算账户试点,提升资金跨境流动便利性。

技术创新力求“高中”。“高”是引领创新占领高地,“中”是接地气的中国方案。这就要求稳妥推进人工智能技术创新和应用,不断完善以市场需求为核心的数字化技术方案。例如,建立客户细分和差异化定价系统,培育市场竞争力,提高投入产出比;建立面向高净值人群的服务管理系统,为家族和企业家提供个性化、定制化的投资解决方案和投资机会;建立财富管理AI助理,准确识别客户,提供更多关于客户的定制见解和定制方案,提高销售和顾问的服务品质和工作效率;建立资产负债管理引擎,实现关联岗位之间的高效协调,提高管理基金之间的资金流动性;建立AI产品开发系统,提高产品的专业性和适应性,更好满足市场需求。

风险管控力求“初小”。“初”是有能力把风险消灭在萌芽状态,“小”是实现风险概率和风险成本的最小化。这就要求加快智能金融监管创新。例如,制定法律法规,明确智能金融各参与方的责任边界,包括智能金融监管的基本原则、监管机构的职责和权限、金融机构的智能金融业务规范;建立穿透式、一体化、跨局域的智能金融协同监管系统,实现监管信息共享;建立智能金融技术审核认证制度,完善AI大模型的测试平台、工具、标准和方法;建立智能金融风险分析和监测系统,及时识别、评估并提前预警异常交易和市场操纵,主动预防系统性风险;积极参与构建数字经济国际规则,加强智能金融国际监管协作和交流,在全球规则建设中争取话语权。