“大數據、人工智能、區塊鏈等數字化技術有可能營造全新的財富管理平臺，補齊資源配置的短板。”10月27日，中國銀行前行長李禮輝在2019全球財富管理論壇上表示。
當前，大量的高淨值投資者找不到適合個人財富結構和投資偏好的產品，投資需求得不到滿足；大量的底層資產無法組成差異化預期收益率和差異化風險概率的產品組合，資產證券化找不到足夠的通道；不少財富管理機構無法充分理解和準確把握投資者的真實需求，難以爭奪優質客戶。
李禮輝稱，我國財富管理市場產品同質化的問題，歸根到底是資源配置的結構性缺陷和技術性短板造成的。基於大數據的分析，可以細分投資者，描寫每一個投資者的投資心理畫像；基於智能化的配對，可以細分底層資產，為不同投資者的挑選不同的產品組合；基於區塊鏈的交互鏈接架構，可以打造一個鏈接眾多金融機構、眾多產品、眾多客戶的財富管理交易平臺。這樣，我們既可以構建一個財富管理機構主動為客戶推送產品組合的大場景，提高財富管理業務對於高淨值人群的吸引力和粘性；又可以構建一個財富管理線上超市的大場景，滿足普通投資者的財富管理需求。
“就財富管理金融來說，敏感性最大的是風險成本，特別是投資者實際承擔的風險成本。”李禮輝表示，實際風險成本是對預期收益率的折扣，如果能夠通過新技術的應用，有效降低財富管理產品的實際風險成本，就可能提高實際收益率，同時降低違約概率。在微觀層面，這將提高財富管理機構的市場競爭力；在宏觀層面，這將促進財富管理市場的平穩發展。
此外，李禮輝認為，在財富管理金融中，需要對物權關係、信任關係進行認證。傳統的物權認證體系和商業信用模式是中心化的，環節多，效率低，成本高。近10年，大數據、人工智能、區塊鏈等數字化技術應用正在建立數字信任機制：應用數字技術進行物權認證；通過數學方法解決信任問題。數字信任有可能提高財富管理金融的效率和可靠性。
在財富管理金融領域，應該深入研究建立數字信任機制，實現數據可信、資產可信、合約可信和法人可信的可行性。例如，將數據分析和信用評價的對象從法人主體擴展到資產主體，進行能夠區別發行主體、區別行業、區別項目、區別經濟週期的資產評估，為財富管理底層資產的風險定價和資產組合提供依據。又如，應用區塊鏈技術構建分佈式、低成本、可認證、可信任的數字化財富管理市場，構建能夠貫通底層資產、財富產品、財富管理機構的技術平臺。與此同時，推進數字信任技術與人工智能技術的深度融合，在資產管理市場上進一步優化資源配置。
2018全球財富報告顯示，我國進入全球最富裕10%人群的規模達到8940萬，僅次於美國的10247萬，居全球第二位。2018年，我國財富管理市場規模124萬億元，個人可投資資產規模約190萬億元。
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