7 trường hợp sử dụng AI trong quản lý tài sản bạn cần biết vào năm 2025

Hiệu quả cao hơn

Một trong những lợi ích lớn nhất của việc sử dụng AI trong quản lý tài sản là các tác nhân AI có thể xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian khiến các cố vấn tài chính chậm trễ.

Đối với các nhà phân tích và cố vấn, mỗi ngày đều có một loạt nhiệm vụ: theo dõi hiệu suất, cân bằng lại danh mục đầu tư, cập nhật kế hoạch tài chính. Các tác nhân AI, được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT , giờ đây có thể đảm nhiệm nhiều trách nhiệm tốn thời gian này. 

Các tác nhân AI có thể đăng nhập vào hệ thống của công ty, lấy dữ liệu danh mục khách hàng, chạy phân tích và soạn thảo bản tóm tắt hiệu suất được cá nhân hóa — tất cả chỉ trong vòng chưa đầy một phút.

Cá nhân hóa có thể mở rộng

Quản lý tài sản từ lâu đã là một trò chơi về quy mô so với dịch vụ: phục vụ nhiều khách hàng hơn và tính cá nhân hóa bị ảnh hưởng. Nhưng AI đảo ngược sự đánh đổi đó.

Các chatbot AI hiện có thể xử lý các điểm tiếp xúc thông thường nhưng có ý nghĩa như:

• Gửi cho khách hàng một lời nhắc nhở khi họ đang chậm tiến độ thực hiện mục tiêu
• Nhắc nhở họ về sinh nhật sắp tới
• Đánh dấu sự thay đổi chi tiêu đột ngột

Những khoảnh khắc này xây dựng lòng tin mà không cần phải nỗ lực liên tục.

Kết quả là gì? Mọi người đều được phục vụ theo phong cách VIP.

Tăng trưởng hiệu quả về mặt chi phí

AI giúp các cố vấn tài chính phục vụ nhiều khách hàng hơn mà không phải quá sức.

Dịch vụ khách hàng không nên phải trả giá bằng sự kiệt sức hoặc tăng lương. AI giúp các công ty mở rộng năng lực bằng cách xử lý các nhiệm vụ thường xuyên, giải phóng các cố vấn con người để tập trung vào các cuộc trò chuyện có giá trị cao hơn.

Công cụ AI không thay thế nhân viên mà cung cấp cho nhân viên công cụ để làm được nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn.

Nhiều quyết định dựa trên dữ liệu hơn

Các tác nhân AI cho phép đưa ra nhiều quyết định dựa trên dữ liệu hơn bằng cách tự động quét khối lượng lớn dữ liệu tài chính theo thời gian thực để xác định các rủi ro và cơ hội mới nổi. 

Các tác nhân này diễn giải dữ liệu theo ngữ cảnh và đề xuất các bước tiếp theo phù hợp với mục tiêu cụ thể của khách hàng. Điều này chuyển các cố vấn từ phân tích thủ công sang ra quyết định dựa trên hiểu biết sâu sắc.

Giả sử có cuộc nói chuyện về việc tăng lãi suất. Thay vì phải sàng lọc thủ công qua các bảng tính, một tác nhân AI có thể ngay lập tức đánh dấu những khách hàng nào bị ảnh hưởng nhiều nhất, mô phỏng tác động và đề xuất các chiến lược phân bổ thông minh hơn dựa trên mục tiêu của từng khách hàng.

1. Thông tin tài chính do AI thúc đẩy

Bạn vẫn phải tự tay tìm kiếm trong bảng thông tin và báo cáo để chuẩn bị cho các cuộc họp với khách hàng? Có một cách nhanh hơn.

Các đại lý LLM có thể quét dữ liệu thị trường theo thời gian thực, phân bổ danh mục đầu tư, xu hướng vĩ mô và hoạt động cụ thể của khách hàng để cung cấp cho các cố vấn thông tin chi tiết bằng tiếng Anh đơn giản. "Khách hàng X bị phơi bày quá mức với công nghệ dựa trên sự biến động hiện tại. Hãy cân nhắc chuyển sang chăm sóc sức khỏe hoặc năng lượng."

Và nó đang có hiệu quả. Một nghiên cứu của Wipro cho thấy 77% các công ty quản lý tài sản sử dụng phân tích dự đoán báo cáo rằng việc ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.

Ngay cả những công ty lớn cũng đang vào cuộc. UBS đã triển khai hình đại diện các nhà phân tích được tạo bằng AI để cung cấp các bản tóm tắt nghiên cứu phù hợp cho khách hàng. 

2. Cố vấn đầu tư tự động

Robo-advisors — công cụ hỗ trợ AI quản lý đầu tư — có thể theo dõi diễn biến thị trường 24/7. Họ hiểu hồ sơ tài chính của từng khách hàng và thực hiện các điều chỉnh danh mục đầu tư thông minh theo thời gian thực. Đây là một bước tiến lớn so với việc chờ đợi cập nhật từ các đánh giá hàng quý.

Hãy thử Betterment . Họ quản lý hơn 56 tỷ đô la tài sản và hệ thống của họ tự động cân bằng lại danh mục đầu tư của khách hàng nếu mọi thứ đi chệch hướng — chẳng hạn, sau khi một đợt tăng giá lớn trên thị trường làm tăng mức độ tiếp xúc với vốn chủ sở hữu của họ. Không cần phải chờ con người can thiệp.

Nhưng các công ty tốt nhất không lựa chọn giữa con người và máy móc. Họ sử dụng cả hai. 

Dịch vụ tư vấn cá nhân của Vanguard là một ví dụ tuyệt vời. AI xử lý các nhiệm vụ hàng ngày như tái cân bằng và thu hoạch tổn thất thuế, trong khi các cố vấn con người sẵn sàng giúp đỡ với các quyết định lớn hơn, mang tính cá nhân hơn, như điều chỉnh kế hoạch nghỉ hưu sau khi thay đổi cuộc sống.

3. Tối ưu hóa danh mục đầu tư thông minh

AI đang định hình lại việc quản lý danh mục đầu tư bằng cách cho phép các công ty liên tục theo dõi danh mục đầu tư của khách hàng. 

Sự thay đổi này mang lại kết quả: các công ty sử dụng AI để quản lý danh mục đầu tư báo cáo hiệu suất tăng 27% so với các công ty sử dụng quy trình thủ công.

Các tác nhân AI có thể phát hiện những thay đổi tinh tế nhưng quan trọng trong danh mục đầu tư của khách hàng. Thay vì chờ đợi các đánh giá hàng quý, các công ty quản lý tài sản hiện sử dụng chúng để liên tục quét danh mục đầu tư trôi dạt và các thay đổi kinh tế vĩ mô. Với những hiểu biết này, các cố vấn có thể chủ động cân bằng lại danh mục đầu tư để giữ cho khách hàng phù hợp với sở thích rủi ro và mục tiêu tài chính của họ.

Các nền tảng như Addepar là minh họa tuyệt vời về tối ưu hóa danh mục đầu tư thông minh trong thực tế. Addepar giúp các nhà quản lý tài sản có được cái nhìn thời gian thực về danh mục đầu tư của khách hàng trên tất cả các tài sản. Điều đó có nghĩa là các cố vấn có thể ngay lập tức thấy khi nào mức độ tiếp xúc với vốn chủ sở hữu của khách hàng vượt quá khả năng chịu rủi ro của họ hoặc khi phân bổ thu nhập cố định của họ không còn hỗ trợ mục tiêu thu nhập của họ nữa. 

Addepar cũng theo dõi hiệu suất so với mục tiêu của khách hàng. Nếu danh mục đầu tư có mục đích tài trợ cho việc nghỉ hưu ở tuổi 65 đang chậm lại so với đường cong tăng trưởng dự kiến, nền tảng sẽ đánh dấu để các cố vấn có thể điều chỉnh chiến lược sớm.

4. Tương tác với khách hàng thông minh hơn

AI giúp các công ty quản lý tài sản luôn đi trước một bước bằng cách cung cấp các tương tác kịp thời và được cá nhân hóa trên quy mô lớn. Không còn đủ để gửi bản cập nhật hàng quý hoặc chờ khách hàng liên hệ nữa. 

Hệ thống nội bộ của JPMorgan, Coach AI , phân tích hành vi của khách hàng và điều kiện thị trường để dự đoán những gì nhà đầu tư muốn biết trước khi họ hỏi. 

Và nó đã mang lại kết quả khi cần thiết nhất. Trong đợt biến động thị trường tháng 4 năm 2025, Coach AI đã giúp các cố vấn tham gia cuộc gọi với thông tin phù hợp trong tay.

5. Tự động hóa thủ tục giấy tờ

Bạn vẫn đang xử lý thủ công các biểu mẫu nhập cảnh, kiểm tra KYC và cập nhật tuân thủ? Có một cách nhanh hơn nhiều để thực hiện việc này.

Các tác nhân AI có thể đảm nhiệm những công việc bận rộn như xác minh tài liệu, cập nhật thông tin người thụ hưởng, định tuyến các tác vụ nội bộ và đồng bộ hóa mọi thứ với CRM của tổ chức. 

Khách hàng tải biểu mẫu lên và hệ thống sẽ trích xuất dữ liệu, đánh dấu những gì còn thiếu và di chuyển đến đúng nơi. Không còn email qua lại hay chuyển giao chậm chạp giữa các nhóm nữa.

Và nó tạo ra sự khác biệt thực sự. Deloitte nhận thấy rằng các công ty sử dụng AI cho hoạt động đã chứng kiến chi phí hoạt động giảm 22% .

6. Phát hiện gian lận

Trong hai năm qua, 47% các công ty dịch vụ tài chính đã gặp phải gian lận . Trong quản lý tài sản, nơi mà lòng tin là tất cả, việc phát hiện vấn đề sớm là rất quan trọng.

Các công ty dịch vụ tài chính, bao gồm các công ty quản lý tài sản và của cải, sử dụng các tác nhân AI để phát hiện hành vi kỹ thuật số bất thường theo thời gian thực. Bao gồm:

• Mẫu đăng nhập bất thường
• Những thay đổi đột ngột trong hành vi cai nghiện
• Đăng nhập từ các thiết bị mới ở các khu vực địa lý khác nhau.

Darktrace là một trong những công ty dẫn đầu trong lĩnh vực này. AI của họ liên tục phân tích hoạt động mạng trên các hệ thống nội bộ và khách hàng để phát hiện các bất thường trước khi chúng leo thang. 

Ví dụ, một tác nhân AI có thể nhận thấy rằng khách hàng đăng nhập từ thiết bị thông thường của họ nhưng sau đó nhấp vào các phần của tài khoản mà họ không bao giờ sử dụng, như cài đặt bảo mật hoặc chuyển khoản. AI nhận ra hành vi bất thường này và đánh dấu nó, giúp phát hiện gian lận mà các hệ thống truyền thống có thể bỏ qua.

Các công cụ này cũng chỉ định điểm rủi ro cho các giao dịch, giúp cố vấn ưu tiên theo dõi và giảm các báo động giả.

7. Hỗ trợ tuân thủ quy định

Việc tuân thủ là điều không thể thương lượng – và việc dựa vào các quy trình thủ công để thực hiện điều đó ngày càng khó biện minh hơn.

Các công ty hiện sử dụng AI để chủ động giám sát hoạt động giao tiếp và cố vấn theo thời gian thực. Các tác nhân này hiểu được khuôn khổ pháp lý và giúp các nhóm tuân thủ với ít nỗ lực hơn và độ chính xác cao hơn.

Các đại lý LLM có thể quét các thông tin liên lạc của cố vấn theo các khuôn khổ pháp lý như Quy tắc 2210 của FINRA, đánh dấu bất kỳ điều gì có vẻ không ổn trước khi nó trở thành vấn đề. Các cố vấn có thể đặt câu hỏi như, "Email này có vi phạm các yêu cầu tiết lộ không?" hoặc "Những tài khoản nào đã kích hoạt ngưỡng AML vào tuần trước?" và nhận được câu trả lời trực tiếp, trích dẫn nguồn trong vài giây.

Các công ty sử dụng AI để giám sát việc tuân thủ đang chứng kiến ít vi phạm quy định hơn và dành ít thời gian hơn đáng kể để chuẩn bị cho các cuộc kiểm toán. Trong một số trường hợp, các vi phạm đã giảm gần 30% , nhờ phát hiện sớm và kiểm tra tự động.

Khả năng giao tiếp được cải thiện

Khi AI tiếp tục phát triển, cách các cố vấn và khách hàng tương tác với nó cũng sẽ như vậy. Những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang làm cho AI đàm thoại trở nên giống con người hơn, thúc đẩy các tương tác mượt mà hơn với chatbot và trợ lý ảo.

Chúng ta cũng sẽ thấy các chatbot đa ngôn ngữ trở thành chuẩn mực, giúp các công ty dễ dàng kết nối với khách hàng toàn cầu hơn.

Công nghệ mới nổi

Nhưng AI không tồn tại trong chân không. Nó đang bắt đầu kết nối với các công nghệ mới nổi khác. 

Ví dụ, tích hợp blockchain — được hỗ trợ bởi các tác nhân AI mã hóa — có thể giúp hồ sơ giao dịch không bị giả mạo và có thể kiểm tra theo thời gian thực, giúp hợp lý hóa việc tuân thủ. 

Thực tế ảo và thực tế tăng cường có thể sớm cho phép khách hàng khám phá các phiên bản 3D tương tác của danh mục đầu tư của họ, hình dung cách phân bổ tài sản thay đổi theo thời gian hoặc cách các kịch bản thị trường khác nhau sẽ tác động đến các mục tiêu dài hạn. 

Và sau đó là máy tính lượng tử. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, máy tính lượng tử có tiềm năng chạy các mô phỏng cực kỳ phức tạp như mô hình hóa nhiều yếu tố địa chính trị và kinh tế trên một danh mục đầu tư cùng một lúc. Điều này giúp các cố vấn có cái nhìn sâu hơn về rủi ro và hiệu suất, nhanh hơn bao giờ hết.

Tăng cường quy định

Khi tất cả những điều này diễn ra, sự giám sát theo quy định sẽ chặt chẽ hơn. Mong đợi sẽ thấy sự nhấn mạnh hơn vào tính minh bạch của AI thông qua các cuộc kiểm toán , chương trình chứng nhận và bảo mật chặt chẽ hơn về cách thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng.

Botpress

Nếu bạn đang muốn tích hợp AI vào hoạt động quản lý tài sản của mình, Botpress là một nền tảng mạnh mẽ được xây dựng để giúp các công ty tự động hóa quá trình tương tác với khách hàng, hợp lý hóa hoạt động và mở rộng dịch vụ được cá nhân hóa — tất cả mà không cần viết mã.

Botpress là một nền tảng cấp doanh nghiệp để xây dựng các tác nhân hỗ trợ AI giúp tăng cường cách các cố vấn tài chính và các công ty quản lý tài sản phục vụ khách hàng của họ. Được thiết kế để sử dụng mà không cần nhóm phát triển, Botpress trao quyền cho các tổ chức triển khai trợ lý thông minh thông qua trình xây dựng trực quan.

Cho dù bạn đang tuyển dụng khách hàng mới, tiến hành đánh giá danh mục đầu tư hay trả lời các câu hỏi về tuân thủ, Botpress 'Nền tảng AI có thể xử lý các cuộc hội thoại phức tạp từ đầu đến cuối với cuộc đối thoại tự nhiên, giống con người, tất cả đều được đào tạo bằng cơ sở kiến thức riêng của công ty bạn. Với sự hỗ trợ triển khai an toàn trên nhiều kênh, Botpress được thiết kế với mức độ bảo mật mà các công ty tài chính cần.

Kasisto (KAI)

Nếu bạn đang khám phá các công cụ AI để tăng cường sự tương tác với khách hàng kỹ thuật số, nền tảng KAI của Kasisto được xây dựng chuyên dụng cho các dịch vụ tài chính, bao gồm quản lý tài sản.

KAI cung cấp trợ lý kỹ thuật số thông minh có thể xử lý các cuộc trò chuyện với khách hàng trong các dịch vụ ngân hàng và tư vấn, từ trả lời các câu hỏi liên quan đến danh mục đầu tư đến hướng dẫn khách hàng sử dụng các công cụ lập kế hoạch tài chính. 

AI đàm thoại của KAI hiểu được ngôn ngữ tài chính phức tạp, cho phép tương tác chính xác và có nhận thức về ngữ cảnh. Nó cũng tích hợp vào các kênh kỹ thuật số hiện có như ứng dụng di động và cổng thông tin khách hàng.

Yellow.ai

Đối với các công ty quản lý tài sản cần các tác nhân AI đa ngôn ngữ để xử lý các tương tác với khách hàng trên toàn thế giới, Yellow.ai là một lựa chọn mạnh mẽ dành cho doanh nghiệp.

Trình xây dựng không cần mã/ít mã của nó cho phép các nhóm cố vấn và nhân viên vận hành tạo ra các bot tinh vi mà không cần hỗ trợ kỹ thuật. Với các mẫu dựng sẵn và tích hợp sẵn, bạn có thể nhanh chóng triển khai các tác nhân tự động hóa Câu hỏi thường gặp, quản lý lịch hẹn, hỗ trợ tích hợp và nhiều hơn nữa — trong khi vẫn duy trì sự tuân thủ và tính nhất quán của thương hiệu.

Nhận thức

Đối với một công ty tập trung vào việc tự động hóa dịch vụ khách hàng và hoạt động nội bộ, Cognigy cung cấp một nền tảng mạnh mẽ.

Cognigy cho phép bạn xây dựng các tác nhân AI đàm thoại có thể quản lý khối lượng lớn tương tác của khách hàng. Giao diện mã thấp của nó giúp các nhóm kinh doanh dễ tiếp cận, đồng thời cung cấp các khả năng tiên tiến hơn cần thiết cho các nhóm CNTT và tuân thủ trong quản lý tài sản.

Với sự hỗ trợ mạnh mẽ cho việc triển khai đa kênh, Cognigy cho phép người dùng tương tác với khách hàng trên các nền tảng web, thoại và nhắn tin.

Biểu đồ Lucid

Nếu bạn đang trong giai đoạn đầu triển khai AI vào hoạt động quản lý tài sản của mình, Lucidchart là một công cụ tuyệt vời để lập bản đồ mọi thứ trước khi bạn xây dựng.

Lucidchart cung cấp không gian làm việc trực quan cho phép bạn lập sơ đồ hành trình của khách hàng, luồng chatbot, cây quyết định và quy trình nội bộ bằng giao diện kéo và thả đơn giản. Điều này giúp bạn dễ dàng phát hiện ra các khoảng trống, hợp lý hóa logic và thống nhất với nhóm của mình, tất cả mà không cần bất kỳ kiến thức nền tảng kỹ thuật nào. 

Nền tảng này đặc biệt hữu ích cho việc lập kế hoạch về cách các tác nhân AI tương tác với khách hàng và xử lý các yêu cầu.

Amelia (bởi SoundHound AI)

Đối với các công ty quản lý tài sản đang tìm kiếm một trợ lý kỹ thuật số thông minh và giống con người, Amelia cung cấp một trong những nền tảng tiên tiến nhất trên thị trường.

Amelia kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và phân tích tình cảm theo thời gian thực để mang lại trải nghiệm vượt trội cho khách hàng. 

Amelia cũng tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp như CRM và nền tảng quản lý danh mục đầu tư, cho phép tương tác cá nhân hóa, toàn diện trên cả kênh thoại và trò chuyện.

Thông tin tài chính do AI tạo ra chính xác đến mức nào so với cố vấn con người?

Những hiểu biết tài chính do AI tạo ra có độ chính xác cao khi phân tích các tập dữ liệu lớn và phát hiện xu hướng thống kê, nhưng chúng có thể bỏ sót bối cảnh cảm xúc hoặc những thay đổi đột ngột do hành vi của con người gây ra mà các cố vấn giàu kinh nghiệm có thể nắm bắt được. AI mạnh mẽ nhất khi được sử dụng như một công cụ bổ sung chứ không phải là sự thay thế cho hiểu biết của con người. 

Liệu việc sử dụng AI trong quản lý tài sản có thay thế hoàn toàn nhu cầu về cố vấn tài chính không?

Việc sử dụng AI trong quản lý tài sản sẽ không thay thế hoàn toàn các cố vấn tài chính, bởi vì mặc dù AI tự động hóa các tác vụ như phân tích và cập nhật thông tin khách hàng, nhưng nó không thể thay thế việc xây dựng mối quan hệ với con người hay đưa ra những phán đoán tinh tế. Khách hàng thường mong muốn sự an tâm và tin tưởng khi trò chuyện với người thật, đặc biệt là trong những thị trường biến động hoặc các sự kiện quan trọng trong cuộc đời. Tương lai của quản lý tài sản được dự đoán sẽ là sự kết hợp, với AI xử lý các tác vụ thường ngày và các cố vấn tập trung vào chiến lược và kết nối cá nhân.

Các công cụ AI quản lý tài sản xử lý các quy định về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư như GDPR hoặc quy định của SEC như thế nào?

Các công cụ AI quản lý tài sản xử lý các quy định về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu như GDPR hoặc quy định của SEC bằng cách triển khai mã hóa, kiểm soát truy cập, ẩn danh dữ liệu và theo dõi kiểm toán để đảm bảo dữ liệu tài chính cá nhân luôn an toàn và tuân thủ. Các nền tảng AI uy tín được xây dựng dựa trên các khuôn khổ quy định nghiêm ngặt và thường xuyên trải qua các cuộc kiểm toán bảo mật của bên thứ ba. 

Các công cụ AI có thể tùy chỉnh như thế nào để phù hợp với triết lý đầu tư độc đáo hoặc sở thích của khách hàng?

Các công cụ AI trong quản lý tài sản có khả năng tùy chỉnh cao, cho phép các công ty xác định các quy tắc đầu tư, hồ sơ rủi ro, sàng lọc đạo đức (như tiêu chí ESG) và phong cách giao tiếp phù hợp với các khách hàng khác nhau. Các nền tảng như Botpress cho phép các cố vấn đưa các mô hình độc quyền hoặc chiến lược danh mục đầu tư cụ thể vào logic của AI. Tuy nhiên, việc tùy chỉnh có thể đòi hỏi thời gian thiết lập ban đầu và, đối với các trường hợp sử dụng phức tạp, cần có chuyên môn kỹ thuật.

Điều gì xảy ra nếu AI đưa ra khuyến nghị tài chính sai - ai sẽ phải chịu trách nhiệm?

Nếu AI đưa ra khuyến nghị tài chính sai, trách nhiệm thường thuộc về công ty quản lý tài sản hoặc cố vấn, vì họ chịu trách nhiệm về lời khuyên cung cấp cho khách hàng, bất kể công cụ nào được sử dụng. Các cơ quan quản lý như SEC nhấn mạnh rằng các công ty phải giám sát các công cụ AI và đảm bảo kết quả đầu ra tuân thủ các tiêu chuẩn về tính phù hợp và tính tín nhiệm.