Agentic AI进入财富管理：顾问效率最高可提升100%，关键在“真正用起来”

全球企业正在持续增加AI技术的使用，但AI能否真正转化为企业层面的效率和利润，仍然是现实问题。

McKinsey最新研究显示，目前只有37%的机构表示AI已经对息税前利润产生贡献，这一比例与去年相同。与此同时，大约五分之一的机构表示，AI相关运营成本已经开始限制进一步采用。

接近三分之一的受访企业还表示，因为现在可以利用AI编程工具自行开发软件，因此决定不再购买部分外部软件产品。

顾问产能最高可提升100%

财富管理行业可能成为Agentic AI影响最明显的领域之一。

Deloitte预计，到2032年，Agentic AI可能让财富管理顾问的工作能力提高30%至100%，并释放大约25%至50%的顾问时间，减少低价值的运营和行政工作。

Agentic AI的重点，不只是生成文字，而是跨多个系统完成连续任务。

例如： 客户会议结束 → AI整理会议笔记 → 提取关键信息 → 自动更新CRM → 进入后续客户服务流程

如果AI处理完内容后，顾问仍然需要手动重新录入资料，就没有真正发挥Agentic AI的价值。

加拿大金融机构几乎都已经开始使用AI

加拿大央行2026 Financial System Survey显示，几乎所有受访机构都已经在使用AI，未来两年还计划进一步用于投资管理和研究、后台运营以及员工生产力提升。

但落地并不顺利。

调查中，58%的机构表示难以把AI整合进现有基础设施和工作流程，56%的机构则面临AI人才和员工技能不足的问题。

真正难点是顾问采用

Focal AI联合创始人兼CEO John Connell认为，现在最大的难题不是AI本身，而是实施和采用。

很多资深顾问已经形成固定工作方式，对新技术适应较慢。单纯给每个人一个AI账号，并不能保证真正使用。

另一方面，还有部分顾问会私下使用未经公司批准的AI工具，也就是Shadow AI。

这种做法可能带来合规和隐私风险，例如未经许可记录客户对话，或者把客户资料上传到外部AI平台。

Agentic AI不是取代顾问，而是放大顾问能力

Connell用一个很形象的比喻来形容Agentic AI：

如果顾问能够真正把Agentic AI融入日常工作，一个人可以处理更多客户，同时减少大量行政工作，把更多时间留给客户沟通和专业判断。

因此，财富管理行业下一阶段的AI竞争，已经不只是“有没有AI”。