報(bào)告報(bào)告揭示大趨勢(shì)與預(yù)測(cè)薩拉姆·勞烏蒂，風(fēng)險(xiǎn)投資助理，金融科技3揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨即插即用——?jiǎng)?chuàng)新催化劑即插即用是一家總部位于加利福尼亞州桑尼維爾的風(fēng)險(xiǎn)投資公司、全球創(chuàng)新平臺(tái)和初創(chuàng)企業(yè)加速器。由賽義德·阿米迪于2006年創(chuàng)立，現(xiàn)已發(fā)展成為世界上領(lǐng)先的初創(chuàng)生態(tài)系統(tǒng)之一。通過將初創(chuàng)企業(yè)與超過550家合作伙伴，包括大型企業(yè)、風(fēng)險(xiǎn)投資家、大學(xué)和政府，以及來自25個(gè)地區(qū)的300多位投資者和行業(yè)領(lǐng)袖連接起來，領(lǐng)域，它有助于應(yīng)對(duì)企業(yè)目前面臨的一些最緊迫的挑戰(zhàn)。我們的使命是通過構(gòu)建一個(gè)向任何人、任何地方開放的平臺(tái)來推動(dòng)創(chuàng)新。我們通過提供資金、指導(dǎo)和網(wǎng)絡(luò)機(jī)會(huì)來幫助初創(chuàng)企業(yè)擴(kuò)展業(yè)務(wù)。我們運(yùn)營特定行業(yè)的加速器項(xiàng)目，涵蓋領(lǐng)域，例如作為金融科技、保險(xiǎn)科技、智慧城市、交通出行和健康科技等領(lǐng)域，其中每個(gè)項(xiàng)目旨在為初創(chuàng)企業(yè)匹配能夠提供戰(zhàn)略支持、資金機(jī)會(huì)和市場準(zhǔn)入的企業(yè)合作伙伴。在全球60多個(gè)地點(diǎn)設(shè)有辦事處，包括關(guān)鍵的樞紐地區(qū)美國、歐洲、亞洲、南美洲、中東和非洲，即插即用每年支持?jǐn)?shù)千家初創(chuàng)公司。我們的全球觸角使他們無論身處何地都能加速創(chuàng)新。除了開放式創(chuàng)新，我們也是最具活力的投資者之一。在全球范圍內(nèi)，每年支持200多家初創(chuàng)公司從種子輪到A輪融資。初始投資額從25萬美元到300萬美元不等。我們的投資組合包括揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨4?即插即用——?jiǎng)?chuàng)新催化劑?方法論34566即插即用的投資亮點(diǎn)7在金融服務(wù)領(lǐng)域?金融科技?保險(xiǎn)科技8投資生態(tài)系統(tǒng)概述?2024現(xiàn)狀?駛向2025年及以后?我們鼓勵(lì)的其他激動(dòng)人心的文章和報(bào)告您看一下?應(yīng)用場景：Klarna?代理自動(dòng)化?人工智能與可持續(xù)發(fā)展金融服務(wù)中的大趨勢(shì)?#1-在人工智能驅(qū)動(dòng)世界中構(gòu)建韌性?#2-從建議到經(jīng)驗(yàn)：新財(cái)富范例?#3-需要加強(qiáng)合規(guī)性框架?#4-超個(gè)性化客戶體驗(yàn)?#5-優(yōu)化金融服務(wù)后端40?內(nèi)部和外部貢獻(xiàn)者揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨5方法論我們首先基于Plug我們首先基于PlugandPlay現(xiàn)有的專業(yè)知識(shí)，評(píng)估了關(guān)鍵創(chuàng)新主題。這包括分析反映在我們投資邏輯中的主要趨勢(shì)、來自我們130多家金融服務(wù)企業(yè)合作伙伴的見解，以及PlugandPlay同事對(duì)新興行業(yè)轉(zhuǎn)變的觀全球范圍?；谧R(shí)別研究課題基于我們的內(nèi)部基礎(chǔ)，我們通過查閱領(lǐng)先研究機(jī)構(gòu)的報(bào)告以及追蹤其基于我們的內(nèi)部基礎(chǔ)，我們通過查閱領(lǐng)先研究機(jī)構(gòu)的報(bào)告以及追蹤其趨勢(shì)分析來擴(kuò)展了我們的研究。此外，我們通過內(nèi)部平臺(tái)與我們的企業(yè)合作伙伴進(jìn)行了交流。劇本理解他們的2025年創(chuàng)新優(yōu)先事項(xiàng)。這為我們以對(duì)當(dāng)前形勢(shì)的廣闊視角塑造金融科技市場的十大趨勢(shì)。第二階段探索市場信號(hào)與外部洞察為了增加深度和外部視角，我們咨詢了為了增加深度和外部視角，我們咨詢了服務(wù)。他們的見解體現(xiàn)在報(bào)告中，作為直接報(bào)價(jià)，提供行業(yè)全景視角的同時(shí)保持我們內(nèi)部開發(fā)的分析的完整性。第三階段CVCs本報(bào)告由插上即用金融科技本報(bào)告由插上即用金融科技全面的概述塑造fnancial的關(guān)鍵趨勢(shì)結(jié)果揭開預(yù)測(cè)在金融服務(wù)揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨6衷心感謝每一位使這份報(bào)告成為可能的人：伙人?朱麗葉特·阿斯特，Serena公司Associate?弗洛里安·格雷約，astoryaVC公司創(chuàng)始合伙人?瑪麗娜·奧熱，F(xiàn)idelity戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)投資公司副總裁?何塞·瑪麗亞·埃爾南茲·費(fèi)爾南德斯-阿瓜多，JME風(fēng)險(xiǎn)投資公司合伙人?托馬斯·迪作者卡佳·羅日科娃卡佳·羅日科娃薩利姆·勞基薩利姆·勞基并且，來自即插即用：?喬治·達(dá)穆尼，合伙人，金融科技?埃烏杰尼奧·岡薩雷斯，合伙人 ,保險(xiǎn)科技?亞瑟·貝西耶斯，首席顧問，金融科技&保險(xiǎn)科技?戴維斯·奧克斯穆克斯特斯，金融科技總監(jiān)&投資首席顧問?路易斯·洛倫斯，首席官，金融科技卡佳是一位專注于保險(xiǎn)科技和更廣泛的金融科技領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資家。除了投資活動(dòng)外，卡佳還負(fù)責(zé)PlugandPlay的EMEA保險(xiǎn)科技加速計(jì)劃，每年為愛爾蘭生命、聯(lián)合保險(xiǎn)、巴伐利亞保險(xiǎn)和維也納保險(xiǎn)集團(tuán)等企業(yè)合作伙伴篩選150家初創(chuàng)公司。她組織并主持了多次圓桌討論，為歐洲領(lǐng)先的保險(xiǎn)公司制定創(chuàng)新管理方面的深入趨勢(shì)概述，并在多種技術(shù)趨勢(shì)上建立了深厚的專業(yè)知識(shí)行業(yè)，從開放保險(xiǎn)和合成數(shù)據(jù)到新產(chǎn)品和商業(yè)模式。薩利姆是一位風(fēng)險(xiǎn)投資專業(yè)人士，在金融科技和創(chuàng)新戰(zhàn)略方面擁有專長。作為PlugandPlay的創(chuàng)業(yè)投資助理，他每年評(píng)估超過750家初創(chuàng)公司，并為公司投資了20多家公司。他之前曾領(lǐng)導(dǎo)BNPParibas在StationF的創(chuàng)新計(jì)劃中的初創(chuàng)公司尋訪工作 ,支持20多個(gè)業(yè)務(wù)部門識(shí)別和實(shí)施前沿解決方案。多年來，他還與多家企業(yè)合作伙伴密切合作，包括IfInsurance、Foyer、Raiffeisen以及歐洲其他公司。除了交易尋源、盡職調(diào)查和談判之外，薩利姆還為新型的創(chuàng)新通過在行業(yè)活動(dòng)中發(fā)言和發(fā)布戰(zhàn)略來構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)關(guān)于人工智能、客戶體驗(yàn)和財(cái)富等主題的見解管理。他的工作包括合著《PlugandPlay》的2024年金融科技大趨勢(shì)和支付生態(tài)系統(tǒng)報(bào)告，以及《GenAI對(duì)2025年關(guān)鍵行業(yè)的影響》。注意：揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨7即插即用的投資亮點(diǎn)在金融服務(wù)領(lǐng)域此外，我們還提供世界級(jí)的創(chuàng)新在硅谷、霍博肯、倫敦、巴黎、慕尼黑、新加坡、東京、向超過130家金融機(jī)構(gòu)提供服務(wù)在過去的二十年中，我們已將金融科技（Fintech）和保險(xiǎn)科技（Insurtech）確立為Plug在硅谷、霍博肯、倫敦、巴黎、慕尼黑、新加坡、東京、向超過130家金融機(jī)構(gòu)提供服務(wù)圣保羅以及更遠(yuǎn)的地方建立了全球網(wǎng)絡(luò)。全球范圍內(nèi)，包括Aflac、Aon、BNPParibas，卡西亞銀行，富蘭克林Templeton，三菱UFJ，大都會(huì)人壽保險(xiǎn)美國家庭保險(xiǎn)公司、加拿大帝國商業(yè)銀行、美國銀行和威士卡。我們的專業(yè)知識(shí)使我們能夠識(shí)別和投資在最具突破性的技術(shù)中金融服務(wù)和驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新行業(yè)前沿。金融科技揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨9金融科技創(chuàng)業(yè)亮點(diǎn)BB》Bitstack比特棧是一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用程序，旨在進(jìn)行儲(chǔ)蓄和投資比特幣簡單易用，尤其對(duì)歐洲用戶而言。允許用戶將每日購買金額向上舍入到最近的歐元揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨cashmerecashmere羊絨AI是一個(gè)財(cái)富管理的增長智能平臺(tái)。它幫助公司識(shí)別潛在客戶、豐富數(shù)據(jù)，并更有效地吸引客戶。它整合了來自各種來源的數(shù)據(jù)，將顧問與nnflow為新興市場中的中小企業(yè)提供了一種經(jīng)濟(jì)高效的、以商家為中心的跨境電子商務(wù)支付解決方案。Inflow通過單個(gè)API集成了本地支付方式，將交易費(fèi)降低至1-2%（對(duì)比6%+）并消除卡利普索可以自動(dòng)識(shí)別相關(guān)法律法規(guī)政策，管理實(shí)施，并提供實(shí)時(shí)監(jiān)管LendAPI是一個(gè)無代碼數(shù)字化入職平臺(tái)，旨在為銀行簡化賬戶開立和貸款發(fā)起流程和金融科技公司。他們的平臺(tái)提供安全、靈活輕松數(shù)字入職解決方案，使企業(yè)能夠即時(shí)推出嵌入式融資產(chǎn)品。MANMANTLMANTL是銀行和信用合作社的增長引擎。它提供全渠道賬戶發(fā)起平臺(tái)，幫助金融機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者和商業(yè)存款與貸款。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨MiruLabs是一個(gè)AI輔助的數(shù)據(jù)調(diào)查平臺(tái)，為安全團(tuán)隊(duì)增強(qiáng)了威脅搜尋和調(diào)查能力。它將各種數(shù)據(jù)源整合到一個(gè)單一的、集中的平臺(tái)，并允許安全分析師進(jìn)行全面的調(diào)查無需龐大的工程團(tuán)隊(duì)。NayaOne是一個(gè)平臺(tái)，旨在通過簡化概念驗(yàn)證（POCs）、第三方技術(shù)評(píng)估和合成數(shù)據(jù)訪問來幫助企業(yè)加速增長和降低成本。它提供了一套發(fā)布產(chǎn)品的平臺(tái)、測(cè)試供應(yīng)商以及進(jìn)入市場的平臺(tái)更快購昂福迪是一家專注于數(shù)字身份的技術(shù)公司驗(yàn)證和預(yù)防欺詐。他們的真實(shí)身份平臺(tái)幫助企業(yè)通過結(jié)合多種方式在線核實(shí)人員的身份文擋驗(yàn)證、生物特征檢查和人工智能?？颇嗍且粋€(gè)為現(xiàn)實(shí)世界企業(yè)設(shè)計(jì)的數(shù)字支付系統(tǒng)。它允許顧客分期付款，無需利息并且提供高效便捷的支付方案。他們提供智能POS系統(tǒng)及其他解決方案，簡化支付提高企業(yè)的收益。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨保險(xiǎn)科技00尤金尼奧·岡薩雷斯創(chuàng)業(yè)亮點(diǎn)7Analytics提供了一種軟件解決方案，用于主動(dòng)減輕洪水風(fēng)險(xiǎn)并保護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施免受洪水損害。該平臺(tái)整合實(shí)時(shí)天氣、歷史數(shù)據(jù)以及地形信息以提供一個(gè)全面的風(fēng)險(xiǎn)圖景。anonymous匿名健康為成癮治療提供端到端平臺(tái)與管理。他們的綜合、技術(shù)驅(qū)動(dòng)型解決方案集成了評(píng)估、電子病歷、一對(duì)一遠(yuǎn)程治療和基于應(yīng)用程序的認(rèn)知行為治療（認(rèn)知行為療法）。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨架構(gòu)健康是一個(gè)數(shù)字醫(yī)療導(dǎo)航平臺(tái)，幫助成員通過他們的查找、訪問和使用遠(yuǎn)程醫(yī)療應(yīng)用程序和可穿戴設(shè)備。hArchitectHealth健康保險(xiǎn)。阿什健康是一家遠(yuǎn)程診斷公司，提供家庭服務(wù)為顧客和患者進(jìn)行診斷測(cè)試。celestSC.Iencecelestscience利用尖端人工智能和氣候科學(xué)提供動(dòng)態(tài)的、短期至中期氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提前六個(gè)月預(yù)測(cè)水文極端情況以支持金融服務(wù)行業(yè)決策者。Cogny是一款人工智能驅(qū)動(dòng)的Excel插件，可自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)提取并輸入內(nèi)容，通過填充包含審計(jì)就緒答案的電子表格您的文檔，確?？焖倏勺匪莸慕Y(jié)果。penguinApenguinA企鵝AI提供專為醫(yī)療保健定制的生成式AI平臺(tái)，增強(qiáng)行政工作流程和病人管理。主要功能包含面向醫(yī)療的健康語言模型，這是必備工具揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨SE3Labs是一個(gè)3D數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)。它開發(fā)了一個(gè)3D視覺和AI平臺(tái)，配備了即用型3DCVAPI和工具，使開發(fā)者能夠斯SE3Labs構(gòu)建數(shù)據(jù)處理流水線和空間計(jì)算產(chǎn)品。斯米爾克通過有針對(duì)性的保險(xiǎn)將牙科護(hù)理融入健康經(jīng)濟(jì)，其平臺(tái)為患者記錄牙科提供積分?；顒?dòng)、高級(jí)折扣及其他游戲化福利。斯派克是一家B2B數(shù)據(jù)科技與通用人工智能初創(chuàng)公司，提供聚合型API對(duì)于來自可穿戴設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的所有健康和健身數(shù)據(jù)。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨投資生態(tài)系統(tǒng)概述但與峰值相比仍然顯著下降早期金融科技重點(diǎn)——在金融科技領(lǐng)域，早期——VC融資達(dá)到3344億美元投資占交易總數(shù)的60%以上，反映2024年全球顯示，其增長超過2023年水平，保持著早期投資活動(dòng)的穩(wěn)定，并且后期融資有所適度回籠。交易數(shù)量下降—交易活動(dòng)下降加密貨幣在2024年強(qiáng)勢(shì)回歸。比特幣已經(jīng)超過了10萬美元，甚至被認(rèn)為顯著，尤其是在大型交易和多國的后期國家儲(chǔ)備中投資。這種趨勢(shì)歸因于大型項(xiàng)目減少(1).記錄干粉—?dú)W洲攜310億美元現(xiàn)金儲(chǔ)備進(jìn)入2025年，這是有記錄以來第二高的數(shù)字。融資輪次、初創(chuàng)公司估值方面日益謹(jǐn)慎的態(tài)度，以及人工智能影響力的不斷提升美國市場主導(dǎo)地位—美國繼續(xù)驅(qū)動(dòng)全局中位估值上漲。這表明隨著這些資金的部署，投資活動(dòng)可能出現(xiàn)潛在增長，許多風(fēng)險(xiǎn)投資家可能在接下來的一年里尋求高潛力初創(chuàng)企業(yè)。歐洲復(fù)興—在保險(xiǎn)科技領(lǐng)域，歐洲顯示出更明顯的VC投資復(fù)蘇跡象，2024年同比增長30%（達(dá)到13億美元相比之下主導(dǎo)全球風(fēng)險(xiǎn)投資,獲得近60%的所有資金。這使得美國成為歐洲初創(chuàng)公司考慮擴(kuò)張的關(guān)鍵市場,因?yàn)樗ㄟ^并購和首次公開募股提供了更好的退出機(jī)會(huì)。AI，AI，AI—人工智能持續(xù)成為主要的顛覆者，在各行各業(yè)（包括金融服務(wù)業(yè)）中顯著提高運(yùn)營效率并降低成本。2024年，與人工智能相關(guān)的公司占全球風(fēng)險(xiǎn)投資的約三分之一。金融科技投資下降—對(duì)金融科技的投資已經(jīng)出現(xiàn)明顯的減速，特別是在大型輪次。投資者現(xiàn)在更加關(guān)注可持續(xù)、盈利的商業(yè)模式而不是追逐超高速增長。海外投資額略有下降。總體而言，法國在絕對(duì)資金量方面僅次于美國，成為歐洲在該領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。早期保險(xiǎn)科技焦點(diǎn)—保險(xiǎn)科技，就像金融科技，正在繼續(xù)主導(dǎo)早期在分銷部分上重點(diǎn)關(guān)注保險(xiǎn)價(jià)值鏈。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨謹(jǐn)慎的歐洲支出—?dú)W洲風(fēng)投預(yù)計(jì)將在2025年繼續(xù)受到謹(jǐn)慎支出和風(fēng)投整合的影響。此外，該地區(qū)面對(duì)經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)時(shí)的韌性關(guān)注可能將未使用的個(gè)人儲(chǔ)蓄重新導(dǎo)向具有穩(wěn)健業(yè)務(wù)模式的初創(chuàng)企業(yè)地緣政治和監(jiān)管壁壘—地緣政治不確定性以及歐洲不斷變化的監(jiān)管環(huán)境可能會(huì)繼續(xù)給風(fēng)險(xiǎn)投資家?guī)硖魬?zhàn)。市場的碎片化以及監(jiān)管障礙預(yù)計(jì)將限制初創(chuàng)企業(yè)的擴(kuò)張便利性，尤其是那些尋求規(guī)模擴(kuò)張的企業(yè)盡管目前面臨融資挑戰(zhàn)，但美國IPO市場預(yù)計(jì)將充滿信心為了復(fù)蘇，特別是在私募股權(quán)方面，歐洲風(fēng)險(xiǎn)投資退。是公司在壓力下被迫向投資者返還現(xiàn)金，對(duì)未來增長持樂觀態(tài)度，特別是在AI領(lǐng)域和由于市場在2024年表現(xiàn)積極。這將可持續(xù)性，并期待未來幾個(gè)月更好的條件。獲得國際認(rèn)可的公司，例如Klarna（BNPL已申請(qǐng)公開上市歐洲科技人才庫增長—自2015年以來，歐洲的技術(shù)勞動(dòng)力增長了七倍，到2024年達(dá)到350萬員工。這個(gè)人才庫對(duì)該地區(qū)的新興企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)至關(guān)重要，去年十一月。投資者之間競爭加劇—隨著對(duì)高潛力初創(chuàng)企業(yè)的競爭加劇 ,風(fēng)險(xiǎn)投資家面臨日益增長的入場價(jià)格，這使得獲取有吸引力的交易變得更加昂貴。提供推動(dòng)所需的人力資本創(chuàng)新和擴(kuò)大新興科技公司的規(guī)模。尤其在人工智能等競爭性行業(yè)中尤其如此哪里估值仍在繼續(xù)上漲。其他我們鼓勵(lì)的激動(dòng)人心的文章和報(bào)告請(qǐng)你看：點(diǎn)石資本：2024年歐洲風(fēng)險(xiǎn)投資報(bào)告硅谷銀行：金融科技的未來2024Ventech2025年創(chuàng)業(yè)和風(fēng)險(xiǎn)投資的預(yù)測(cè)揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨瑪格沃·格萊厄爾現(xiàn)在很清楚，AI已經(jīng)成為企業(yè)環(huán)境中一種不可抗拒的力量，因?yàn)樗试S在效率、內(nèi)容方面進(jìn)行重大改進(jìn)金融機(jī)構(gòu)報(bào)告改善為臨床報(bào)告起草的十四行詩。因此，他們從50名員工和每個(gè)任務(wù)15周下降僅限三名員工并在10分鐘以內(nèi)相同任務(wù)(3).揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨當(dāng)談到人工智能的采用時(shí)，Klarna是一個(gè)令人難以置信的用例，因?yàn)樗殉蔀閷?shí)現(xiàn)可擴(kuò)展增長的關(guān)鍵途徑，正如所暗示的那樣以下時(shí)間線：202020212022構(gòu)建人工智能基礎(chǔ)人工智能核心整合—Klarna將人工智能嵌入欺詐檢測(cè)信用評(píng)分，和客戶服務(wù)，標(biāo)志著開始2021—通過收購構(gòu)建人工智能能力已獲得Toplooks.ai—使用人工智能生成的可購買內(nèi)容和視覺效果增強(qiáng)營銷。發(fā)現(xiàn)并與進(jìn)行比較強(qiáng)大的價(jià)格引擎，為未來AI注入動(dòng)力特性。(5)2022—將AI規(guī)?；蕴嵘阉餍?收入：17億美元）擴(kuò)展人工智能驅(qū)動(dòng)的搜索和推薦—提升了產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)體驗(yàn)。運(yùn)營優(yōu)化 對(duì)AI的依賴增加精簡流程并減少人員增長。202320242025員工體驗(yàn)（收入：21億美元）為ChatGPT用個(gè)性化產(chǎn)品基于對(duì)話式AI的推薦。(6)發(fā)布AI個(gè)性化購物信息流—在Klarna應(yīng)用中引入抖音式發(fā)現(xiàn)功能。引入了Kiki（內(nèi)部AI助手）—為所有員工推出人工智能支持，基于Op啟動(dòng)AI視覺搜索—用戶現(xiàn)在可以點(diǎn)擊產(chǎn)品購物照片。現(xiàn)代化人力資源運(yùn)營—替換像Workday這樣的傳統(tǒng)工具與Kiki和Deel用于人工智能驅(qū)動(dòng)的人員運(yùn)營。核心消費(fèi)者體驗(yàn)和成本效益的AI（收入：2.8億美元)已部署OpenAI驅(qū)動(dòng)的AI客服機(jī)器人—處理了230月—相當(dāng)于700名全職代理的工作。87%的員工每日使用AI—內(nèi)部AI工具增強(qiáng)型消費(fèi)者AI助手—添加像Kiki和增強(qiáng)型消費(fèi)者AI助手—添加個(gè)人購物能力以更好地個(gè)性化用戶體驗(yàn)。規(guī)模化AI營銷—運(yùn)行30+端到端人工智能驅(qū)動(dòng)營銷活動(dòng)，提升點(diǎn)擊率，并節(jié)省了100萬美元。 首次公開募股和人工智能驅(qū)動(dòng)型商業(yè)模式上市計(jì)劃凸顯人工智能戰(zhàn)略克拉納將其人工智能轉(zhuǎn)型定位作為長期盈利能力的核心。AI替代了多項(xiàng)招聘需求函數(shù)—總裁證實(shí)AI已消除擴(kuò)展的需求幾個(gè)領(lǐng)域的頭寸，甚至雖然他們最近改變了立場再次雇傭。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨20目前有幾種關(guān)鍵趨勢(shì)正在推動(dòng)人工智能及其在金融服務(wù)中應(yīng)用的發(fā)展：多模態(tài)ai指的是能夠處理和整合來自多種類型輸入數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻和視頻）的人工智能系統(tǒng)。不同于專注于單一模態(tài)的傳統(tǒng)ai模型，多模態(tài)ai結(jié)合不同類型的數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜和多樣的交互，旨在復(fù)制人腦無縫整合信息的能力。從多個(gè)感官。(9)Archetype創(chuàng)業(yè)亮點(diǎn)：Archetype原型AI(美國,2023)正在開發(fā)能夠感知、理解并推理物理世界的先進(jìn)人工智能系統(tǒng)。其旗艦產(chǎn)品牛頓?是一個(gè)整合實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)（例如來自雷達(dá)、攝像頭、加速計(jì)和溫度傳感器的輸入）與自然語言的模型。處理。此集成允許用戶就其物理環(huán)境提出開放式問題，并獲得信息豐富、可采取行動(dòng)的見解。保險(xiǎn)公司可以使用Archetype進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和承保。通過分析車輛和家庭等連接設(shè)備的數(shù)據(jù)傳感器，牛頓可以協(xié)助保險(xiǎn)公司更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。例如，連接汽車的數(shù)據(jù)可以幫助評(píng)估事故風(fēng)險(xiǎn)并且來自連接家庭的信息可以有助于評(píng)估火災(zāi)危害。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨目前有幾種關(guān)鍵趨勢(shì)正在推動(dòng)人工智能及其在金融服務(wù)中應(yīng)用的發(fā)展：2.代理自動(dòng)化自主自動(dòng)化通過利用AI代理和大型語言模型，超越了AI助手，創(chuàng)建了靈活、響應(yīng)迅速的工作流程，能夠在無人干預(yù)的情況下完成復(fù)雜任務(wù)。與依賴預(yù)定義規(guī)則的傳統(tǒng)自動(dòng)化方法不同，這里的思路是利用生成式AI來適應(yīng)變化條件和意外場景，這使得它在商業(yè)環(huán)境中非常有價(jià)值。關(guān)聯(lián)AI關(guān)聯(lián)AI(AU,2020)是一個(gè)幫助企業(yè)構(gòu)建定制化AI代理的平臺(tái)，以滿足其特定需求的。通過利用先進(jìn)語言模型和非代碼或低代碼界面，RelevanceA相關(guān)性人工智能使組織能夠自動(dòng)化復(fù)雜和重復(fù)大規(guī)模推理任務(wù)，例如摘要、分類、決策-揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨目前有幾種關(guān)鍵趨勢(shì)正在推動(dòng)人工智能及其在金融服務(wù)中應(yīng)用的發(fā)展：到目前為止，人工智能模型提供者傾向于關(guān)注大型模型，由于模型參數(shù)從百萬增長到萬億，導(dǎo)致計(jì)算成本很高。例如，截至2023年第三季度，訓(xùn)練一個(gè)與GPT-4類似的模型的估計(jì)成本約為2000萬美元，并且該過程大約需要55天才能完成(10)我們可以再加上為了保持信息更新而進(jìn)行的再訓(xùn)練成本；與此同時(shí)，邊際性能提升正在下降。(11)這些高昂的計(jì)算成本損害環(huán)境，這是監(jiān)管機(jī)構(gòu)、大公司和普通民眾致力于解決的問題。預(yù)計(jì)人工智能模型將使用85到134太瓦時(shí)到2027年每年減少(TWh)的電力葡萄牙等(12)荷蘭消耗相同。由于其日益增長的環(huán)境影響以及需要將人工智能發(fā)展與世界可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)相結(jié)合，使人工智能可持續(xù)發(fā)展已成為組織的基本原則。人工智能既可以是可持續(xù)發(fā)展的推動(dòng)者，也可以是環(huán)境挑戰(zhàn)的來源。一方面，人工智能可以通過優(yōu)化能源使用、預(yù)測(cè)氣候風(fēng)險(xiǎn)和提高運(yùn)營效率來幫助公司減少其環(huán)境足跡。另一方面，人工智能的環(huán)境足跡，包括高能耗和電子垃圾，要求采取可持續(xù)做法。迄今為止，關(guān)鍵策略包括通過剪枝和量化等技術(shù)優(yōu)化模型效率，優(yōu)先為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施選擇可再生能源 ,采用數(shù)據(jù)高效的實(shí)踐，以及實(shí)施明確的可持續(xù)性報(bào)告。(13)此外，我們最近看到了DeepSeek的到來，DeepSeek是一個(gè)新開發(fā)的人工智能模型僅需600萬美元在舊NVIDIAGPU上，性能與更擴(kuò)展模型。(14)揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨創(chuàng)業(yè)亮點(diǎn)：普魯納AI(FR，2023)專注于優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型，以提高其在各個(gè)維度上的效率。其平臺(tái)專注于通過減少能耗，使AI模型運(yùn)行更快、更具成本效益、體積更小且更環(huán)保。它的工作方式是讓用戶選擇是想優(yōu)化他們自己訓(xùn)練的模型，還是優(yōu)化來自HuggingFace的預(yù)訓(xùn)練模型。他們需要將Pruna包加載到他們的環(huán)境中。然后，只需點(diǎn)擊一下按鈕即可進(jìn)行優(yōu)化——該工具會(huì)獲取原始模型并自動(dòng)通過以下方式壓縮它使模型更快或產(chǎn)生更好的質(zhì)量輸出，且對(duì)GPU內(nèi)存的要求更小。令A(yù)I初創(chuàng)公司更加引人注目的是，它們相比傳統(tǒng)SaaS公司的加速增長軌跡。在實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵營收里程碑方面，AI初創(chuàng)公司正超越其SaaS同行。平均而言，AI初創(chuàng)公司僅需11個(gè)月即可實(shí)現(xiàn)100萬美元的年化收入，這比通常需要接近15個(gè)月的SaaS公司快了整整四個(gè)月。(15)說明這一趨勢(shì)的初創(chuàng)公司實(shí)例包括Cursor（12個(gè)月內(nèi)達(dá)到1億美元年收入）或Lovable（6個(gè)月內(nèi)達(dá)到5000萬美元年收入）。我們前所未有地處于企業(yè)迫切需要能夠自動(dòng)化任務(wù)，提高成本效率，并提供預(yù)測(cè)性洞察。AI技術(shù)提供確切這些功能，解決現(xiàn)實(shí)世界實(shí)時(shí)問題，推動(dòng)其快速采用和可擴(kuò)展性。金融服務(wù)中的大趨勢(shì)揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨25在...中建立韌性人工智能驅(qū)動(dòng)世界馬蒂爾德·利耶揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨隨著金融服務(wù)公司擴(kuò)展其數(shù)字存在，網(wǎng)絡(luò)安全變得比以往任何時(shí)候都更加重要，2023年有91%的銀行和保險(xiǎn)2025年，銀行和保險(xiǎn)公司將繼續(xù)是攻擊的主要目標(biāo)，同時(shí)制造、專業(yè)服務(wù)、能源等產(chǎn)業(yè)也將如此。2025年，銀行和保險(xiǎn)公司將繼續(xù)是攻擊的主要目標(biāo)，同時(shí)制造、專業(yè)服務(wù)、能源等產(chǎn)業(yè)也將如此。在了云之外，人工智能和區(qū)塊鏈等新技術(shù)也在崛起。計(jì)算，為詐騙者和罪犯開辟了新的利用機(jī)會(huì)。某些主要的網(wǎng)絡(luò)威脅包括：?網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊者使用欺騙性的電子郵件、網(wǎng)站或消息來誘騙受害者揭露敏感信息。?勒索軟件—一種加密受害者數(shù)據(jù)的惡意軟件，在支付贖金之前使其無法訪問。?高級(jí)持續(xù)性威脅(APT)—復(fù)雜、長期的網(wǎng)絡(luò)攻擊，入侵者未經(jīng)授權(quán)長時(shí)間入侵網(wǎng)絡(luò)以竊取敏感數(shù)據(jù)。?DDoS攻擊—一種淹沒目標(biāo)服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)的攻擊來自多個(gè)來源的過度互聯(lián)網(wǎng)流量，中斷正常運(yùn)營，使服務(wù)對(duì)用戶不可用。?內(nèi)部威脅—這種情況發(fā)生在員工濫用其授權(quán)訪問時(shí)損害組織，無論是故意還是意外。即插即用洞察：時(shí)的架構(gòu)構(gòu)建了解決方案，這些架構(gòu)難以修改或擴(kuò)展。這些遺留系統(tǒng)使用困難。它們需要培訓(xùn)分析師，而這些分析師本身就已經(jīng)工作量繁重。60%并且71%在工作中有一定程度的職業(yè)倦怠。(17)此外，它們常常給需要過度勞累的工程部門持續(xù)支持以實(shí)施變更或管理集成的現(xiàn)代團(tuán)隊(duì)帶來重大挑戰(zhàn)。這個(gè)差距為新一代以人工智能為先的初創(chuàng)公司打開了大門，這些公司被設(shè)計(jì)得具有高度可配置和靈活的架構(gòu)。這些新進(jìn)入者優(yōu)先考慮易用性。適應(yīng)性，允許非技術(shù)團(tuán)隊(duì)更有效地管理流程，而無需嚴(yán)重依賴工程技術(shù)支持，從而解決傳統(tǒng)痛點(diǎn)遺留軟件。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨需要關(guān)注的領(lǐng)域：艾庫維-（美國，2023年）-總?cè)谫Y額：900萬美元Acuvity提供一個(gè)全面的AI安全和治理平臺(tái)幫助企業(yè)在安全、自信地采用生成式AI方面。CMLCML命令零提供自主和人工智能輔助的網(wǎng)絡(luò)調(diào)查，使安全團(tuán)隊(duì)能夠進(jìn)行深入威脅分析、事件響應(yīng)和主動(dòng)威脅搜尋速度和效率。XXQevlarAlQevlarAI開發(fā)自主人工智能驅(qū)動(dòng)的軟件，以增強(qiáng)自動(dòng)化威脅安全操作中心（SOC）生產(chǎn)力檢測(cè)和調(diào)查過程。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨去年，在美國，消費(fèi)者報(bào)告稱損失超過125億美元用于欺詐。這比2023年增長了25%(18)這可以歸因于科技的興起，尤其是生成式人工智能，它使得實(shí)施復(fù)雜的欺詐比以往任何時(shí)候都更容易。除此之外，我們還可以添加這樣一個(gè)事實(shí)：欺詐越來越難以檢測(cè)。(19)除此之外，我們還可以增加數(shù)字交易的增長。向在線銀行商業(yè)和數(shù)字支付為欺詐者創(chuàng)造了更多機(jī)會(huì)。(20)一些主要的欺詐威脅包括：(21)?卡片欺詐—使用被盜或偽造的支付卡詳細(xì)信息進(jìn)行未經(jīng)授權(quán)的交易，以竊取金錢或進(jìn)行購買。?遠(yuǎn)程銀行欺詐—這發(fā)生在欺詐者未經(jīng)授權(quán)訪問通過在線或手機(jī)銀行平臺(tái)盜取客戶資金或?qū)嵤┢渌墼p活動(dòng)。?授權(quán)推送支付—APP欺詐發(fā)生在欺詐者欺騙個(gè)人授權(quán)將款項(xiàng)支付給罪犯之時(shí)，通常通過操控或冒充實(shí)現(xiàn)。?騙局—欺詐性騙局，旨在以虛假借口誘騙個(gè)人放棄金錢或個(gè)人信息。金融機(jī)構(gòu)對(duì)此有所了解，并正在分配比以往更多的預(yù)算。過去。零售銀行為反欺詐系統(tǒng)進(jìn)行的全球IT支出預(yù)計(jì)將達(dá)到45億美元到2024年底，這由自動(dòng)化在交易監(jiān)控等領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)供應(yīng)商驗(yàn)證。(22)8282揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨需要關(guān)注的領(lǐng)域：興興AlorNotAI或不是提供先進(jìn)的AI檢測(cè)工具，用于識(shí)別圖像、音頻和視頻中的篡改內(nèi)容。其平臺(tái)通過API與業(yè)務(wù)流程無縫集成，確保合規(guī)性并提升性能?？缧袠I(yè)信任，如保險(xiǎn)、學(xué)術(shù)和媒體。tunicpay是一個(gè)支付智能平臺(tái)，旨在通過提供交易雙方的可視性來對(duì)抗欺詐。它提供特定類型的字段來驗(yàn)證支付上下文和交易對(duì)手信息。它的功能包括跨各種渠道進(jìn)行交易驗(yàn)證的靈活升級(jí)，數(shù)據(jù)交換模塊，分享反欺詐情報(bào)，并保護(hù)隱私基于零信任原則的基礎(chǔ)設(shè)施。抗欺詐人工智能使用人工智能驅(qū)動(dòng)的文檔欺詐檢測(cè)來捕捉欺詐。他們提供文檔鑒定來預(yù)防和檢測(cè)文檔偽造，以及交易鑒定來增強(qiáng)現(xiàn)有的交易監(jiān)控系統(tǒng)。它們的軟件可用于授權(quán)推送支付欺詐、了解你的客戶（KYC）和反洗錢反洗錢(AML).揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨30朱麗葉·阿斯特人工智能已經(jīng)被安全專業(yè)人員使用了很多年。然而，實(shí)施生成式人工智能仍然是新的。使人工智能系統(tǒng)透明化和可解釋性至關(guān)重要。用戶和利益相關(guān)者需要了解算法如何工作，才能信任其決策。此外，它必須是公平的、可靠的并且無害。它還應(yīng)該是防篡改的安全，具有清晰的推理，能夠質(zhì)疑并理解。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨需要關(guān)注的領(lǐng)域：InspeqAI專注于負(fù)責(zé)任的AI全、合規(guī)和性能為重點(diǎn)開發(fā)、監(jiān)控和管理AI系統(tǒng)。他們的解決方案能夠?qū)I幻覺減少高達(dá)80%，將大型語言模型(LLM)性能提高90%，并降低開發(fā)成本。inspeq.ai將效率提高70%，同時(shí)確保遵守歐盟AI法案等法規(guī)。核查代理”審計(jì)的實(shí)時(shí)、可擴(kuò)展的知識(shí)圖譜，為大型語言模型提供值得信賴且計(jì)算效率高的信息訪問。該公司的愿景是將……模型本身之外的知識(shí)存儲(chǔ)并提供安全可驗(yàn)證的知識(shí)庫，模型可以根據(jù)需要訪問。NeuralTrustNeuralTrust神經(jīng)信任為大型企業(yè)提供分析和安全支持，使它們能夠?qū)⑸墒饺斯ぶ悄苷系狡洚a(chǎn)品和工作流程中。通過使用它們的平臺(tái)，他們確保人工智能系統(tǒng)遵守預(yù)期的行為、政治和法規(guī)需求，幫助公司利用這一新技術(shù)的潛力在最小化風(fēng)險(xiǎn)和潛在危害的同時(shí)，利用技術(shù)。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨：）弗羅里安·格雷洛從實(shí)際角度來看，這意味著保險(xiǎn)公司將必須在其年度全球風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告中，世界經(jīng)濟(jì)論壇不僅適應(yīng)產(chǎn)品開發(fā)論壇認(rèn)識(shí)到虛假信息的威脅虛假信息、極端天氣事件和網(wǎng)絡(luò)作為前五個(gè)重大風(fēng)險(xiǎn)之一的風(fēng)險(xiǎn)將在未來幾年塑造世界但也要保護(hù)他們的財(cái)務(wù)健康并確保長期韌性。(23).在影響2024年全球主要風(fēng)險(xiǎn)影響極端天氣：驅(qū)動(dòng)需求極端天氣：驅(qū)動(dòng)需求可持續(xù)發(fā)展投資和氣候風(fēng)險(xiǎn)財(cái)富組合中的評(píng)估。虛假信息與錯(cuò)誤信息：動(dòng)搖投資者信任，促使財(cái)富管理人核實(shí)洞見。社會(huì)兩極分化：影響客戶端值，推動(dòng)財(cái)富管理人士使投資與價(jià)值觀保持一致。老化客戶生活成本危機(jī)：老化客戶消費(fèi)模式與儲(chǔ)蓄能力需要調(diào)整計(jì)劃。極端天氣錯(cuò)誤信息虛假信息極端天氣錯(cuò)誤信息虛假信息社會(huì)偏振生活成本網(wǎng)絡(luò)攻擊危機(jī)網(wǎng)絡(luò)攻擊：放大需求實(shí)施強(qiáng)大的數(shù)字安全措施。保護(hù)客戶數(shù)據(jù)和資產(chǎn)。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨氣候風(fēng)險(xiǎn)盡管極端天氣事件的嚴(yán)重程度和頻率不斷加劇，但在初創(chuàng)公司領(lǐng)域，氣候風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)已經(jīng)有所成熟，少數(shù)幾家成熟的公司吸引了大量投資輪。2025年，我們將繼續(xù)見證旨在緩解氣候風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)解決方案的指數(shù)級(jí)增長，主要是垂直化初創(chuàng)公司的增長，即那些在預(yù)測(cè)特定類型極端天氣事件（如洪水）方面擁有深厚專業(yè)知識(shí)的公司，以及特定行業(yè)的解決方案，例如農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)和分析。最近在氣象技術(shù)方面的突破預(yù)測(cè)可能導(dǎo)致災(zāi)難性事件的損失大幅減少。(24)創(chuàng)業(yè)亮點(diǎn)：GreenAnt(NL,2022)是一家利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)和人工智能進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的初創(chuàng)公司。GreenAnt的工具Desidera分析雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)(被該領(lǐng)域大多數(shù)其他公司使用)，與光數(shù)據(jù)不同，它允許進(jìn)行分析無視云層覆蓋、樹冠、污染及其他視覺障礙的陸地。錯(cuò)誤信息和虛假信息有趣的是，盡管氣候變化無疑已被認(rèn)定為迫在眉睫的威脅十年來，人類在信息誤導(dǎo)方面的風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)相對(duì)較新的發(fā)展，很大程度上是由人工智能的興起和大規(guī)模采用所決定的。例如，據(jù)估計(jì)，假新聞每年給全球經(jīng)濟(jì)造成大約980億美元的驚人損失，主要是由于品牌聲譽(yù)受損和股市的敏感性。在這方面，金融服務(wù)行業(yè)面臨著日益增長的欺詐風(fēng)險(xiǎn)和明顯的操作風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)。任何其他新的風(fēng)險(xiǎn)也可能是一個(gè)相當(dāng)未來派的新產(chǎn)品，無論是作為獨(dú)立應(yīng)用程序還是作為網(wǎng)絡(luò)保險(xiǎn)的捆綁產(chǎn)品。創(chuàng)業(yè)亮點(diǎn)：反駁的(UK,2024)基于人工智能分析的SaaS平臺(tái)檢測(cè)虛假信息識(shí)別虛假新聞、社交媒體機(jī)器人和有組織的活動(dòng)。它的響應(yīng)工具啟用快速反敘事、揭穿以及用于管理自動(dòng)化工作流程有效應(yīng)對(duì)虛假信息危機(jī)。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨34第二大趨勢(shì)#2從建議到經(jīng)驗(yàn)：新財(cái)富范式財(cái)富管理行業(yè)目前正面臨影響其有效服務(wù)客戶能力的重大運(yùn)營挑戰(zhàn)。SEI的一項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了如何該領(lǐng)域的專業(yè)人士正因技術(shù)不足、不一致而遭受痛苦。流程、不可靠的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、糟糕的溝通渠道以及低效的組織結(jié)構(gòu)。這些問題與日益復(fù)雜的監(jiān)管需求正在造成顯著的生產(chǎn)力瓶頸，直接影響服務(wù)質(zhì)量。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨關(guān)系經(jīng)理們只將43%的時(shí)間用于增值任務(wù)，其平均自我報(bào)告的生產(chǎn)力評(píng)分為6/缺乏技術(shù)不一致的流程跨部門壁壘低效的組織結(jié)構(gòu)異構(gòu)&遺留數(shù)據(jù)系統(tǒng):碎缺乏技術(shù)不一致的流程跨部門壁壘低效的組織結(jié)構(gòu)異構(gòu)&遺留數(shù)據(jù)系統(tǒng):碎片化系統(tǒng)阻礙數(shù)據(jù)訪問和分析，導(dǎo)致效率低下和決策人工流程：耗時(shí)的人工任務(wù)不斷占用寶貴時(shí)間將資源從戰(zhàn)略活動(dòng)中分離出來。低效操作：流程缺乏標(biāo)準(zhǔn)化導(dǎo)致運(yùn)營瓶頸，影響服務(wù)交付和客戶滿意度。數(shù)據(jù)孤島：隔離的數(shù)據(jù)倉庫阻礙了整體分析信息，影響生成可操作見解的能力增加監(jiān)管負(fù)擔(dān)：保持對(duì)變化的監(jiān)管的遵循風(fēng)景需要巨大的努力和資源。這些挑戰(zhàn)的影響體現(xiàn)在行業(yè)表現(xiàn)下滑，全球資產(chǎn)管理規(guī)模（AUM）經(jīng)歷了從127.5下跌10%的顯著降幅。泛趨勢(shì)相吻合，進(jìn)一步加劇了其商業(yè)模式面臨的壓力。這三種關(guān)鍵因素推動(dòng)了利潤率的下降：?被動(dòng)投資日益增加?數(shù)字玩家的競爭加劇?大型既有企業(yè)憑借顯著規(guī)模優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)市場整合行業(yè)也面臨著適應(yīng)不斷變化的客戶需求和期望的挑戰(zhàn)。從2018年到2021年，這些壓力導(dǎo)致資產(chǎn)和財(cái)富管理行業(yè)的資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）每年下降3%。(27)行業(yè)也面臨著適應(yīng)不斷變化的客戶需求和期望的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)代投資者要求更復(fù)雜、個(gè)性化的服務(wù)以及數(shù)字化體驗(yàn)，而企業(yè)則因遺留系統(tǒng)和流程而難以交付。例如，對(duì)于財(cái)務(wù)規(guī)劃，我們看到它在70%的情況下是一種獲得的服務(wù)與請(qǐng)求它的96%的客戶相比。(28)揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨差距——收到的服務(wù)與期望的服務(wù)財(cái)富傳承建議信任服務(wù)財(cái)產(chǎn)規(guī)劃建議稅務(wù)籌劃建議非流動(dòng)資產(chǎn)管理長期護(hù)理保險(xiǎn)建議貸款與信貸管理人壽保險(xiǎn)建議教育融資建議商業(yè)繼承計(jì)劃房地產(chǎn)建議銀行服務(wù)PSC保險(xiǎn)建議健康保險(xiǎn)建議財(cái)富管理行業(yè)正經(jīng)歷著由人口結(jié)構(gòu)變化、客戶期望演變和新投資趨勢(shì)驅(qū)動(dòng)的重要轉(zhuǎn)型。隨著傳統(tǒng)方法適應(yīng)這些變化，出現(xiàn)了迎合多樣的客戶細(xì)分和投資偏好。四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域定義了這種演變：代際財(cái)富傳承、新興客戶群體、價(jià)值投資和替代資產(chǎn)。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨金融機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域運(yùn)營需考慮的關(guān)鍵因素：代際財(cái)富的持續(xù)轉(zhuǎn)移代表著金融業(yè)最宏偉的變革之一。在未來20年內(nèi)，預(yù)計(jì)約有84萬億美元資產(chǎn)將主要從從嬰兒潮一代到千禧一代和Z世代。嬰兒潮一代(29)受益于數(shù)十年的強(qiáng)勁經(jīng)濟(jì)增長和高投資回報(bào)。因此，他們持有全球大部分財(cái)富。相比之下，千禧一代在經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定和危機(jī)時(shí)期進(jìn)入職場，積累了相對(duì)較少的資產(chǎn)。盡管年輕，Z世代有潛力超越所有世代創(chuàng)造財(cái)富。這一代人已顯示出適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步和不斷變化的經(jīng)濟(jì)狀況的能力。然而，他們的成功將高度依賴于他們?cè)趹?yīng)對(duì)波動(dòng)性市場、生活成本上升和金融知識(shí)差距等挑戰(zhàn)方面的能力。(30) ?大眾富?！蓳碛?0萬美元至100萬美元流動(dòng)資產(chǎn)的個(gè)人組成的富裕階層，代表著一個(gè)重要但服務(wù)不足的市場。這個(gè)群體占全球財(cái)富的40%，但只有27%的財(cái)富管理公司在積極滿足他們的需求。在這個(gè)群體中，70%的人已經(jīng)投資，35%的人計(jì)劃增加投資活動(dòng) ,因此對(duì)創(chuàng)新的金融解決方案的需求顯而易見。此外，31%的人表達(dá)了探索新金融產(chǎn)品的興趣，而超過50%的人已經(jīng)分散了他們的財(cái)富管理?？缭蕉嗨鶛C(jī)構(gòu)的策略。那些能為大眾富裕階層開發(fā)具有成本效益和可擴(kuò)展服務(wù)的公司，將釋放巨大的增長潛力。(31)?Z世代——Z世代正在重塑投資的未來，他們的平均入市年齡為19歲，這比前幾代人要年輕得多。例如，千禧一代在25歲時(shí)開始投資，X世代在32歲時(shí)開始。Z世代重視數(shù)字化參與，并且更傾向于提供便利性和用戶友好界面的平臺(tái)，這一點(diǎn)可以從歐洲新興銀行和新興投資平臺(tái)Revolut或TradeRepublic的崛起中得到證明。然而，他們有限的經(jīng)濟(jì)知識(shí)和有限的資本構(gòu)成了挑戰(zhàn)。例如，13%的Z世代具有金融素養(yǎng)，而這一數(shù)字在嬰兒潮一代中為49%。財(cái)富管理公司可以通過財(cái)務(wù)教育項(xiàng)目案來彌補(bǔ)這些差距，這些方案賦予Z世代做出明智投資決策的能力。?女性—女性正在成為一支強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)力量。這是由收入增加和財(cái)務(wù)獨(dú)立驅(qū)動(dòng)的。在美國，2000年，女性的收入占男性收入的76.9%。這個(gè)數(shù)字在2022年增加到83%。在過去的三十年里，女性展現(xiàn)了更高的平均與男性相比的投資回報(bào)率。這突顯了財(cái)富管理人士采用更...個(gè)性化方法，尤其是在溝通和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)方面。隨著女性進(jìn)行儲(chǔ)蓄和投資。更多，對(duì)于尋求保持地位的公司而言，財(cái)富管理策略中的性別多元化變得至關(guān)重要競爭的。3737揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨金融機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域運(yùn)營需考慮的關(guān)鍵因素：投資者正越來越將他們的投資組合與個(gè)人價(jià)值觀保持一致，特別是在可持續(xù)性和遺產(chǎn)目標(biāo)方面。根據(jù)EY(33),78%的財(cái)富客戶將生活目標(biāo)與可持續(xù)性掛鉤，而62%專注于留下遺產(chǎn)。類似地，PwC(34)報(bào)告稱，53%的資產(chǎn)和財(cái)富管理公司在提高ESG透明度（環(huán)境、社會(huì)及公司治理）事項(xiàng)。尤其是年輕投資者推動(dòng)了這一趨勢(shì)。紐約人壽投資公司的研究發(fā)現(xiàn)，25至39歲的34%個(gè)人優(yōu)先考慮解決全球變暖問題的投資，而40至54歲的23%個(gè)人關(guān)注與可持續(xù)性相關(guān)的解決方案。隨著與ESG相符的產(chǎn)品需求增長，財(cái)富管理公司必須開發(fā)其產(chǎn)品服務(wù)平衡道德考量與競爭性財(cái)務(wù)回報(bào)。 另類資產(chǎn)日益增長的吸引力正在改變?nèi)虻耐顿Y策略。2024年，91%的顧問報(bào)告稱增加另類資產(chǎn)配置，并稱績效（71%）、可用性（53%）以及與傳統(tǒng)市場低相關(guān)性（50%）是關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。在另類資產(chǎn)中，加密貨幣已獲得顯著關(guān)注度，2024年，全球大約有6.8%的人口擁有某種形式的加密貨幣代表全球約560萬人。(35)零售投資者也在探索私募股權(quán)。他們被以下因素吸引：?投資組合多元化私募股權(quán)提供多元化收益，因其表現(xiàn)與公開市場關(guān)聯(lián)度較低，有可能降低整體投資組合波動(dòng)。?更高回報(bào)潛力私募股權(quán)基金在過去25年中表現(xiàn)優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)，其平均年回報(bào)率為13.1%，而標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的8.6%.(36)?監(jiān)管變更—不斷發(fā)展的法規(guī)，尤其是在歐洲（ELTIF2.0是降低零售投資者接觸私募股權(quán)和其他另類投資的門檻assets.?科技創(chuàng)新—像數(shù)字平臺(tái)這樣的崛起月食,側(cè)翼衛(wèi),或Goodvest 到2025年將翻一番多，達(dá)到1.2萬億美元。(37)此外，像黑石這樣的知名公司KKR正通過推出專注于零售市場的私募市場基金來利用這一趨勢(shì)。財(cái)富管理人士必須通過將另類資產(chǎn)整合到客戶中來適應(yīng)這一轉(zhuǎn)變投資組合以及教育投資者其潛在的風(fēng)險(xiǎn)和收益。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨新世代私人財(cái)富生命周期支持人工智能支持金融顧問新世代私人財(cái)富生命周期支持vanilla..Maroovanilla.Mah傳統(tǒng)財(cái)富平臺(tái)金融顧問操作系統(tǒng)分?jǐn)?shù)份額基礎(chǔ)設(shè)施傳統(tǒng)財(cái)富平臺(tái)金融顧問操作系統(tǒng)財(cái)富平臺(tái)With投資產(chǎn)品加密產(chǎn)品aeaaCAIS財(cái)富平臺(tái)With投資產(chǎn)品加密產(chǎn)品aeaaCAIS銷售效率與客戶獲取ccashmerexaver何塞·馬里亞·埃爾南茲·費(fèi)爾南德斯-阿瓜多揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨超級(jí)趨勢(shì)#3合規(guī)框架在過去的幾年里，金融服務(wù)領(lǐng)域的監(jiān)管格局發(fā)生了巨大變化。在2016年至2024年期間 ,歐洲增加了562頁新內(nèi)容以及511條新法規(guī)，而在地方和國家層面，新增內(nèi)容更是不計(jì)其數(shù)。(38)我們見證了多個(gè)框架的誕生，例如MiFIDII、DORA、PSD3、AMLD6以及各種旨在提高透明度、安全性和運(yùn)營韌性、打擊洗錢努力的美妙證券規(guī)則，但它們也帶來了與創(chuàng)新能力、運(yùn)營復(fù)雜性和成本相關(guān)的挑戰(zhàn)。這些問題導(dǎo)致合規(guī)成本在全球范圍內(nèi)上升。2024年，美國和加拿大的金融犯罪合規(guī)總成本達(dá)到了610億美元。有99%的金融機(jī)構(gòu)報(bào)告金融犯罪增加合規(guī)成本。(39)在歐洲、中東和非洲，金融犯罪的總成本合規(guī)成本高達(dá)850億美元，其中98%的金融機(jī)構(gòu)受到影響2023年增加的金融犯罪合規(guī)成本。(40)揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨41隨著法規(guī)的規(guī)模和復(fù)雜度開始增長，大約在十年前，regtech初創(chuàng)企業(yè)出現(xiàn)了，以幫助金融機(jī)構(gòu)更有效地應(yīng)對(duì)法規(guī)的興起，隨著法規(guī)的規(guī)模和復(fù)雜度開始增長地。這些公司最初提供能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)交易監(jiān)控、自動(dòng)化KYC/AML流程、審計(jì)追蹤創(chuàng)建和報(bào)告工具的解決方案，這些工具顯著減少了人工工作。一些值得注意的例子包括ComplyAdvantag2022年以來，該行業(yè)經(jīng)歷了快速創(chuàng)新，主要通過整合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，用于預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)管理、自動(dòng)化，以及基于云的可擴(kuò)展解決方案，包括API。連接性。如今，生成式AI能夠快速分析和解讀大量監(jiān)管文件，生成定制化合規(guī)報(bào)告，并模擬監(jiān)管場景以幫助組織主動(dòng)預(yù)見和應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。生成式AI還可以簡化KYC和AML流程，支持實(shí)時(shí)監(jiān)控，并提升運(yùn)營可擴(kuò)展性。這項(xiàng)技術(shù)正將功能從被動(dòng)和手動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)和智能。重要的是，AI通過幫助合規(guī)官專注于價(jià)值更高的任務(wù)（如判斷性工作）來增強(qiáng)其能力。以及調(diào)查，從而實(shí)現(xiàn)更具戰(zhàn)略性和效率性的合規(guī)方法。此外，跨國運(yùn)營對(duì)金融機(jī)構(gòu)來說提出了更重大的合規(guī)障礙。監(jiān)管期望在不同司法管轄區(qū)之間往往存在差異，不僅限于國際層面，甚至在州或省之間也是如此。對(duì)于全球性公司而言，確定在特定地理區(qū)域針對(duì)特定產(chǎn)品或業(yè)務(wù)單元適用哪些法規(guī)可能是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。這個(gè)問題因數(shù)據(jù)本地化等新興趨勢(shì)而加劇，這些趨勢(shì)可能與跨境運(yùn)營或云戰(zhàn)略相沖突。缺乏協(xié)調(diào)一致的框架意味著機(jī)構(gòu)必須投資于本地化合規(guī)團(tuán)隊(duì)，監(jiān)管智能工具以及咨詢服務(wù)，以確保萬無一失冒著嚴(yán)厲處罰和聲譽(yù)受損的風(fēng)險(xiǎn)，從裂縫中通過損壞。而且這可能非常昂貴。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨42需要關(guān)注的領(lǐng)域：1212new.ci12新人工智能提供自主人工智能代理，幫助公司自動(dòng)化合同工作，標(biāo)記政策違規(guī)行為，降低風(fēng)險(xiǎn)，簡化治理、風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)（GRC并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的洞察力。它們專注于金融、建筑、安全和保險(xiǎn)等行業(yè)。它們還開發(fā)人工智能驅(qū)動(dòng)的政策驗(yàn)證和視覺廣告合規(guī)的工具。勤奮提供AI驅(qū)動(dòng)的工具，幫助欺詐和反洗錢團(tuán)隊(duì)，幫助金融科技公司和銀行自動(dòng)化和改進(jìn)對(duì)商業(yè)客戶的盡職調(diào)查。其平臺(tái)使用生成式AI來調(diào)查企業(yè)的在線存在，識(shí)別與高風(fēng)險(xiǎn)實(shí)體的聯(lián)系，監(jiān)控正在商業(yè)活動(dòng)中的變化，并驗(yàn)證商業(yè)信息文檔，從而簡化風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)運(yùn)營?？ɡ账魇且粋€(gè)AI驅(qū)動(dòng)的合規(guī)自動(dòng)化平臺(tái)，旨在簡化并降低受監(jiān)管行業(yè)（以金融服務(wù)行業(yè)為起點(diǎn)）企業(yè)合規(guī)的成本。他們通過提供一套統(tǒng)一的SaaS解決方案來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，該方案能夠自動(dòng)識(shí)別缺失策略、管理實(shí)施并提供實(shí)時(shí)揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨43第四大趨勢(shì)超個(gè)性化客戶體驗(yàn)托馬斯·迪爾揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨金融服務(wù)行業(yè)正從簡單個(gè)性化轉(zhuǎn)向超個(gè)性化，得益于數(shù)據(jù)、人工智能和上下文的運(yùn)用，以創(chuàng)造真正的一對(duì)一的案例。超個(gè)性化系統(tǒng)持續(xù)收集和分析客戶數(shù)據(jù)（交易歷史、消費(fèi)模式、人口統(tǒng)計(jì)、社交數(shù)據(jù)等并應(yīng)用人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測(cè)需求和偏好。例如，銀行可能使用實(shí)時(shí)賬戶活動(dòng)流來預(yù)測(cè)客戶何時(shí)需要貸款，或分析地理位置來提供折扣。附近的商家。在銀行和保險(xiǎn)業(yè)，由于產(chǎn)品通常被商品化，超個(gè)性化提供了一種原始的優(yōu)勢(shì)。客戶也對(duì)個(gè)性化產(chǎn)品和信息傳遞的這種程度提出了期望。例如，70%的消費(fèi)者表示他們期望從銀行獲得個(gè)性化建議(41)，以及42%的銀行客戶發(fā)現(xiàn)，當(dāng)產(chǎn)品推廣針對(duì)其個(gè)人需求進(jìn)行個(gè)性化定制時(shí)，會(huì)更有價(jià)值。(42)滿足這些不斷增長的需求已成為一項(xiàng)戰(zhàn)略imperative：忽視個(gè)性化的銀行有流失客戶的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，過度個(gè)性化也能驅(qū)動(dòng)收入增長。通過將產(chǎn)品（如貸款、抵押貸款或保險(xiǎn)）準(zhǔn)確地對(duì)準(zhǔn)需要它們的客戶，銀行可以提高交叉銷售和向上銷售。BCG的研究甚至發(fā)現(xiàn)，有效的個(gè)性化可以使年收入增長約10%。(43).那個(gè)的一個(gè)例子是銀行美國人工智能助手Erica，每周處理數(shù)百萬次互動(dòng)，使數(shù)字銷售額提升了20%以上。(44)精選用例?人工智能驅(qū)動(dòng)建議與預(yù)算規(guī)劃—數(shù)字助手和機(jī)器人理財(cái)顧問正在個(gè)性化財(cái)務(wù)指導(dǎo)。例如，像Monzo這樣的移動(dòng)銀行就集成了游戲化預(yù)算工具，這些工具分析用戶的消費(fèi)習(xí)慣并為用戶設(shè)定儲(chǔ)蓄目標(biāo)。(45)?情境化產(chǎn)品優(yōu)惠——超個(gè)性化使銀行能夠制作產(chǎn)品精準(zhǔn)時(shí)機(jī)提供優(yōu)惠。銀行可以通過檢測(cè)生活事件或上下文信號(hào)來主動(dòng)推薦相關(guān)產(chǎn)品。例如，如果人工智能檢測(cè)到客戶最近預(yù)訂了航班，應(yīng)用程序可能會(huì)自動(dòng)推薦旅行保險(xiǎn)計(jì)劃。?對(duì)話式AI—面向客戶的AI聊天機(jī)器人和語音機(jī)器人提供個(gè)性化規(guī)?；?wù)。銀行使用聊天機(jī)器人進(jìn)行潛在客戶開發(fā)和支持：例如TSB(46)從人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用內(nèi)消息系統(tǒng)來看，潛在客戶產(chǎn)生了300%的增長。(46)4444揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨使能技術(shù)創(chuàng)建超個(gè)性化體驗(yàn)依賴于多種關(guān)鍵技術(shù)：?實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析—銀行必須持續(xù)地從所有接觸點(diǎn)攝取和分析數(shù)據(jù)。這通常需要一個(gè)客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)或流式分析。通過收集實(shí)時(shí)交易、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序和CRM數(shù)據(jù)，金融機(jī)構(gòu)可以在觸發(fā)事件時(shí)立即發(fā)現(xiàn)它們。例如，馬法國銀行使用了一個(gè)實(shí)時(shí)推薦引擎（PersoneticsEngagement）來分析自有數(shù)據(jù)，并在正確的時(shí)間自動(dòng)建議合適的產(chǎn)品，從而將客戶參與度提高了68%。?人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)—高級(jí)模型是超個(gè)性化的大腦。這些模型學(xué)習(xí)客戶行為中的模式并預(yù)測(cè)需求（例如產(chǎn)品傾向性)。例如，富國銀行在2023年推出了LifeSync，它允許用戶設(shè)定財(cái)務(wù)目標(biāo)并使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)跟蹤進(jìn)度。(48)?全渠道整合—真正的個(gè)性化需要跨渠道的統(tǒng)一客戶檔案。必須整合來自移動(dòng)應(yīng)用程序、網(wǎng)站、分支機(jī)構(gòu)、呼叫中心，甚至第三方來源（開放銀行、社交）的數(shù)據(jù)。這意味著連接CRM系統(tǒng)、移動(dòng)銀行平臺(tái)和電子郵件營銷工具。像Yampa構(gòu)建可接入Salesforce或Zendesk的編排平臺(tái)，以便人工智能代理能夠全面了解客戶的360°視角。(49)?動(dòng)態(tài)內(nèi)容與優(yōu)惠—現(xiàn)代平臺(tái)可以實(shí)時(shí)組裝個(gè)性化內(nèi)容和優(yōu)惠。憑借豐富的客戶洞察，銀行可以填充應(yīng)用程序和帶有動(dòng)態(tài)消息的電子郵件。例如，華僑銀行向員工提供了由OpenAI構(gòu)建的生成式AI聊天機(jī)器人，以幫助他們起草個(gè)性化營銷內(nèi)容。(50)?反饋循環(huán)和測(cè)試—系統(tǒng)必須持續(xù)測(cè)量響應(yīng)率（點(diǎn)擊量、轉(zhuǎn)化率、滿意度）并將這些數(shù)據(jù)反饋到模型中。持續(xù)A/B測(cè)試和機(jī)器學(xué)習(xí)再訓(xùn)練有助于優(yōu)化推薦并避免模型漂移。隨著時(shí)間的推移，這個(gè)循環(huán)使個(gè)性化變得更智能（例如，根據(jù)過往接受率調(diào)整貸款報(bào)價(jià))4545揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨聚焦生成式AI隨著面向消費(fèi)者的生成式人工智能應(yīng)用的大量涌現(xiàn)以及它們?cè)谛袠I(yè)中的日益普及，客戶想要的東西與行業(yè)實(shí)施的東西之間的差距越來越大。有趣的是，盡管行業(yè)低估了這一點(diǎn)，但客戶的主要愿望是擁有能滿足他們需求的定制化產(chǎn)品，并具有個(gè)性化定價(jià)。(51)本質(zhì)上，這告訴我們個(gè)性化不僅僅是產(chǎn)品開發(fā)中一個(gè)可望而不可即的功能，而是保持競爭優(yōu)勢(shì)的必要條件與顧客相關(guān)。第二重要的是改善顧客服務(wù)。在這里，我們談?wù)擃櫩椭С种械亩ㄖ苹@可以為顧客群忠誠度和滿意度的增長鋪平道路。例如，在歷史上，保險(xiǎn)公司一直關(guān)注留住顧客的問題。根據(jù)最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)而68%的保險(xiǎn)CEO專注于以客戶為中心的技術(shù)來吸引和留住客戶，只有27%的保單持有人報(bào)告對(duì)他們的保險(xiǎn)公司感到忠誠。(52)同時(shí)，在2024年，為客服領(lǐng)域開發(fā)生成式人工智能應(yīng)用的初創(chuàng)公司迎來了最大幅度的同比增長融資，即150%，這表明該行業(yè)找到了合適的初創(chuàng)公司進(jìn)行合作的良好勢(shì)頭。(53)換句話說，高度個(gè)性化的承諾并不新鮮,但足夠的技術(shù)進(jìn)步是最近的發(fā)展。另一方面，保險(xiǎn)公司獲取客戶數(shù)據(jù)的能力同樣至關(guān)重要，這有助于個(gè)性化體驗(yàn)。我們相信這一限制相對(duì)于歐盟、數(shù)據(jù)法案以及FIDA（數(shù)據(jù)共享法案該問題將被克服，這些法案內(nèi)部以及與第三方都制定了數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)。由于與客戶通常互動(dòng)頻率較低，保險(xiǎn)行業(yè)往往在培養(yǎng)更深的情感聯(lián)系、信任和忠誠度方面面臨挑戰(zhàn)。因此，在整個(gè)客戶旅程中，保持簡單且富有同理心的互動(dòng)至關(guān)重要。這就是基于生成式人工智能的超個(gè)性化發(fā)揮作用的地方。例如，美國領(lǐng)先保險(xiǎn)公司Allstate與OpenAI的ChatGPT合作，以自動(dòng)化理賠客戶自動(dòng)化、交流被報(bào)告變得更加富有同情心，與更高質(zhì)量的客戶體驗(yàn)synonymous，從長遠(yuǎn)來看，更高的客戶滿意度。通過衡量超個(gè)性化客戶體驗(yàn)的直接經(jīng)濟(jì)影響(55)這是保險(xiǎn)公司可以通過實(shí)施相應(yīng)的生成式AI應(yīng)用來節(jié)省40-60%。通過從被動(dòng)到主動(dòng)的行為轉(zhuǎn)變(55)這是為附加值活動(dòng)提供更多行政資源。4646揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨47挑戰(zhàn)盡管有前景，超個(gè)性化給金融機(jī)構(gòu)帶來了挑戰(zhàn)：?數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)——金融機(jī)構(gòu)處理高度敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)。GDPR（歐盟）、CCPA（美國）等法規(guī)以及行業(yè)特定的規(guī)則約束數(shù)據(jù)的使用方式。銀行必須確保數(shù)據(jù)使用的透明度和客戶的同意。尤其當(dāng)應(yīng)用人工智能時(shí)。?數(shù)據(jù)質(zhì)量&集成—遺留系統(tǒng)和數(shù)據(jù)孤島是一個(gè)重大障礙。許多銀行在渠道之間擁有不完整或不一致的記錄。如果沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，創(chuàng)建準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)畫像是不可能的。調(diào)查顯示，雖然71%的銀行運(yùn)行一些個(gè)性化活動(dòng)，但不到一半的銀行實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理、主動(dòng)建議引擎或機(jī)器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)。?技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和可擴(kuò)展性—在大規(guī)模下實(shí)時(shí)提供個(gè)性化在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性。它需要快速的analytics層、低延遲的APIs，并且通常需要云原生架構(gòu)。銀行必須投資于AI/ML平臺(tái)和DevOps管道。許多機(jī)構(gòu)在過時(shí)的核心系統(tǒng)中苦苦掙扎，這些系統(tǒng)無法輕松集成人工智能。?組織變革—超越技術(shù),超個(gè)性化需要文化轉(zhuǎn)變。團(tuán)隊(duì)需要數(shù)據(jù)科學(xué)和設(shè)計(jì)思維的新技能。公司必須擁抱敏捷數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。在PlugandPlay，我們鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)小規(guī)模測(cè)試并與初創(chuàng)企業(yè)學(xué)習(xí)，因?yàn)檫@是檢驗(yàn)?zāi)呈挛锸欠裼行У奈ㄒ环椒ā?倫理考量—企業(yè)需要護(hù)欄以確保個(gè)性化仍然推薦）也可能在新興的AI法規(guī)下成為一項(xiàng)要求。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨48需要關(guān)注的領(lǐng)域：,提高效率，913.ai開發(fā)了一個(gè)人工智能驅(qū)動(dòng)型數(shù)字員工平臺(tái)，為保險(xiǎn)公司自動(dòng)化手動(dòng)流程，從索賠產(chǎn)生到處理索賠拒絕和客戶支持。913.ai,提高效率，精簡操作?？刹僮魇且粋€(gè)人工智能驅(qū)動(dòng)的平臺(tái)，幫助企業(yè)預(yù)測(cè)和提升客戶滿意度。通過與超過130個(gè)數(shù)據(jù)源無縫集成——包括CRM、工單系統(tǒng)、分析系統(tǒng)和滿意度工具——可操作提供對(duì)每個(gè)客戶互動(dòng)的全面、實(shí)時(shí)視圖。他們的AI分析這些互動(dòng)，以發(fā)現(xiàn)具體的驅(qū)動(dòng)客戶滿意度的因素，使公司能夠識(shí)別管理風(fēng)險(xiǎn)，捕捉即時(shí)機(jī)遇，并為每個(gè)客戶采取有針對(duì)性的行動(dòng)。格利亞是一個(gè)提供實(shí)時(shí)的人工智能音頻智能平臺(tái)多語言語音轉(zhuǎn)文字轉(zhuǎn)錄，具有高級(jí)功能，如說話人分割和情感分析，使企業(yè)能夠從音頻數(shù)據(jù)中提取可操作的見解。Kular.ai利用人工智能自動(dòng)化和優(yōu)化潛在客戶生成用于企業(yè)的流程。它們的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和數(shù)據(jù)分析技術(shù)棧識(shí)別理想客戶畫像，定制化個(gè)性推廣（包括賬單），分析響應(yīng)，優(yōu)化定向，并最終提升人工智能，旨在優(yōu)化恢復(fù)率的同時(shí)維持尊重和個(gè)性化的溝通。墨菲的高級(jí)自動(dòng)化簡化了收集逾期為企業(yè)跨多個(gè)溝通渠道（如開具發(fā)票揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨49需要關(guān)注的領(lǐng)域：預(yù)測(cè)i利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，幫助金融機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)公司預(yù)測(cè)客戶需求 ,并提供個(gè)性化服務(wù)。他們的平臺(tái)整合了來自十個(gè)以上公共注冊(cè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，使企業(yè)能夠全面了解客戶的生活事件，如購房或購車。這些信息使公司能夠主動(dòng)提供定制化的產(chǎn)品以及服務(wù)，在客戶生活中的關(guān)鍵時(shí)刻。Yampa.ai專注于客服領(lǐng)域的自主AI代理，利用其Y.core平臺(tái)來協(xié)調(diào)這些代理。該平臺(tái)與現(xiàn)有的工作流程和后端系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)從咨詢到解決的各種客戶服務(wù)觸點(diǎn)，包括聊天、消息、語音、電子郵件和工單系統(tǒng)。它還提供90多種語言的多語言支持。雨果·哈森揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨50第五大趨勢(shì)優(yōu)化財(cái)務(wù)后臺(tái)服務(wù)鮑勃·羅德揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨金融服務(wù)中的后臺(tái)部門指的是由行政和支持人員組成的公司部分，他們不直接與客戶或顧客互動(dòng)。相反，他們管理著使前臺(tái)（面向客戶和創(chuàng)收角色）和中臺(tái)（風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)）能夠高效運(yùn)作的基本運(yùn)營、行政和技術(shù)職能。(56)雖然后臺(tái)團(tuán)隊(duì)不直接產(chǎn)生收入，但他們的運(yùn)營不可或缺；他們確保交易正確執(zhí)行、準(zhǔn)確記錄得以保存，并遵守監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。沒有這個(gè)基礎(chǔ)，面向客戶的團(tuán)隊(duì)將無法有效運(yùn)作。高效的后臺(tái)管理通過流程優(yōu)化實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約，推動(dòng)報(bào)告中的一致性和準(zhǔn)確性，并為審計(jì)提供保障。已準(zhǔn)備好的文檔，有助于降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。(57)在金融機(jī)構(gòu)中，后臺(tái)部門負(fù)責(zé)處理和結(jié)算所有源自前臺(tái)交易或銷售活動(dòng)的交易。這包括確認(rèn)交易細(xì)節(jié)、已準(zhǔn)備好的文檔，有助于降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。(57)來自各個(gè)部門的數(shù)據(jù)被整合以滿足嚴(yán)格的合規(guī)要求，并提供審計(jì)支持與文檔保留。除了交易處理，后臺(tái)團(tuán)隊(duì)處理人力資源、工資支付、供應(yīng)商付款和IT基礎(chǔ)設(shè)施，確保關(guān)鍵系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行，全面專注于客戶參與和收入增長。揭示2025年及以后的金融服務(wù)中的大趨金融機(jī)構(gòu)的后臺(tái)部門常常由于結(jié)構(gòu)性及操作效率低下的問題而難以提高生產(chǎn)力：?依賴不同且遺留的數(shù)據(jù)系統(tǒng)—這些過時(shí)且零散的平臺(tái)使數(shù)據(jù)訪問和分析變得復(fù)雜，使得團(tuán)隊(duì)難以獲得統(tǒng)一運(yùn)營視圖和延遲知情決策。關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)：75%的間并使專業(yè)員工脫離更具戰(zhàn)略性和價(jià)值增值的活動(dòng)。這不僅減緩了運(yùn)營速度，還增加了人為錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)鍵數(shù)據(jù)：金融機(jī)構(gòu)每年因低效而損失20-30%的收入，其中大部分是歸因于人工流程。(69)?數(shù)據(jù)孤島—當(dāng)信息存儲(chǔ)在不同的部門或系統(tǒng)中的隔離存儲(chǔ)庫中時(shí)，進(jìn)行整體分析幾乎成為不可能。這限制了該機(jī)構(gòu)產(chǎn)生可操作見解并有效應(yīng)對(duì)市場的能力變化或客戶需求。關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：57%的銀行高管仍然缺乏統(tǒng)一的客戶視圖，揭示了持續(xù)的數(shù)據(jù)孤島問題?流程缺乏精簡—沒有優(yōu)化的工作流程，后臺(tái)運(yùn)營經(jīng)常面臨瓶頸，阻礙服務(wù)交付并降低客戶整體滿意度。這些低效會(huì)制造延誤并增加運(yùn)營成