李礼辉：大湾区如何打造财富管理竞争力

财富管理的国际化和数字化

文 | 李礼辉

中国财富管理市场处于

早期发展阶段，未来可期

对全球财富管理市场来说，今年似乎是动荡不安的一年。

国际上，3月中旬，瑞士信贷被瑞银集团收购，而其发行的160亿瑞郎的额外一级资本债券（AT1）在并购过程中被全部清零。瑞士信贷拥有167年的历史，是全球30家重要系统性银行之一，一直以来都是全球财富管理行业的领袖和标杆，其管理的资产达到1.2万亿瑞郎。

国内方面，某系财富管理公司因多款产品违约，于今年11月25日由属地公安分局官方微博通报涉嫌犯罪被立案侦查。据估计，该公司管理的资产规模1万亿人民币以上，且涉股、涉债、涉房，相关投资者的财富缩水已成定局。

对于财富管理市场近期发生的一系列事件，我们必须保持高度警惕。但2023年的这些事件只是财富管理市场发展过程中不可避免的一些浪花。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。

财富管理涵盖非常大的范畴。人民银行于2021年12月发布的《金融业从业规范》对财富管理做出如下定义：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）。

根据人民银行的定义，财富管理的范畴大于资产管理。从这个意义上来说，中国财富管理市场尚处于早期发展阶段，这个阶段的主要标志是该市场主要集中于财富管理产品领域。

借鉴包括瑞士、英国伦敦、美国等地区的国际经验可知，我国目前尚在试水、未来有待拓展的财富管理领域，主要在以下三个方面：一是如何优化个人和家庭的资产配置规划，二是如何优化家庭和家族的财富传承规划，三是如何优化家族和企业的财富再创造规划。

来源：国际货币研究所发布的《中国财富管理能力评价报告》

关于资产管理中心的评价，尚未形成一致性指标体系。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》提及，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%。

中欧陆家嘴国际研究院发布的《2022年全球资产管理中心评价指数报告》采用了59个定量指标，纽约以绝对优势高居榜首，伦敦、波士顿稳居全球前三，随后是新加坡、香港，芝加哥与上海并列第六。

该报告认为上海与纽约存在很多差距，比如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%。

国际货币研究所编制的中国资产管理行业发展指数，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。

该报告认为中国资产管理行业发展趋势总体向好，一级指标中产品指数上升、经营效益指数和人才资源指数保持平稳、规模指数下降，二级指标中保险业、信托业和基金业上升而银行业和证券业下降。

大湾区应以国际化、数字化、

专业化、差异化求竞争力

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。数字经济是大湾区的大趋势，香港、澳门是大湾区链接全球的大枢纽，财富管理必将成为大湾区的新动能。

在财富管理发展策略上，大湾区应该以品质求规模，以国际化、数字化、专业化、差异化求竞争力。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。

今年中央金融工作会议首次提出“金融强国”建设目标，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，为金融业下一步发展指明了发展道路。根据中央要求，我们要进一步思考新的数字化技术和人工智能技术带来的机会和挑战。

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，二是从通用大模型扩展到垂直模型（垂类模型），三是直接创造商业价值。

第二，智能金融创新主要应用。

人工智能在金融领域的创新与应用被称为智能金融，但从人工智能提供的可能性来判断，智能金融尚处于辅助+助理的早期阶段，主要集中在改进产品创新和客户服务、改进运营管理和风险管控两个领域。

第三，AI迭代可能造成的冲击和挑战。

一是算力集中和算力竞争。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，集中表现为AI模型水平的竞争。

算力决定了金融竞争力。我国算力规模为全球第二，和美国的差距这几年在缩小，但美国对我们采取的技术封锁会不会导致差距扩大还有待商榷。

二是数据共享和数据治理。目前，中国的数据共享模式仍存在不足，这限制了数据价值的进一步挖掘。我们需要更加关注的是，美国牵头组织西方国家对中国实行的“小院高墙”技术封锁，目前主要集中在高端芯片和核心软件领域，要警惕这种技术封锁扩大到数据资源领域。

三是“AI对齐”与AI合成。AI对齐（AI Alignment）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。但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，深度合成可以模糊真实与虚拟的边界，可以用于诈骗，也可用于AI操控。

四是AI信任和AI安全。从金融领域来看，要持审慎态度。生成式AI技术处于起步阶段，相关算法和模型仍不够清晰、不够透明，存在有待解决的技术缺陷，比如模型技术黑箱、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，打造大湾区财富管理的国际竞争力。

一是，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。要求创新招商思路，谋划财富管理的大格局。吸引具有资本、资产、客户群等优势的国有大型金融机构到大湾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大湾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。

在政策上要支持创业投资、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、期货交易咨询等业务。

二是，业务经营力求“硕博”。“博”是深耕耘广覆盖，“硕”是高价值高回报。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。

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。

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。

三是，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。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。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，实现关键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。

四是，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。加快智能金融监管创新。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划，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。