金融諮詢業面臨顛覆的時機已經成熟。儘管該行業經常產生誘人的利潤，但它的發展速度也是出了名的緩慢。能夠適應和融入新技術的顧問將為自己的成功做好準備。不這樣做的人會被拋在後面。

迄今為止最大的變化是從基於交易的薪酬過渡到基於費用的賬戶。在2008年金融危機和被動投資興起之後，投資者開始更加關註他們收取的費用。因此，成本更加透明的收費賬戶越來越受歡迎。

一種新的投資方法

投資者也已從高成本投資轉向更實惠的投資，如etf和指數基金。這部分地解釋了從主動管理到被動管理策略的戲劇性轉變。

被動投資較低的費用，加上危機以來市場強勁的後危機表現，意味著仍重視主動投資的顧問需要向客戶展示其價值。

要做到這一點，最有效的方法是提供優於基準的業績，這隻有在積極的管理戰略下才有可能實現。被動策略只能保證市場表現，少收費，這意味著它們在違約時表現不如基準。考慮到目前牛市的結束時間可能比開始時間更近，顧問們可能會考慮重新審視被動策略在客戶投資組閤中所扮演的角色。

擴大邊距和簡化任務

不管市場前景如何，收費可能會繼續下降。這並不意味著利潤率也會壓縮。隨著收入下降，削減成本將有助於保持盈利能力。公司已經透過採用新技術來降低成本，這些新技術可以自動化顧問目前執行的管理和投資功能。Autonomous Research最近發表了一份報告，估計到2030年，人工智慧可以將前臺、中臺和後臺的成本降低近2000億美元。

技術的發展也提高了客戶的期望。消費者習慣於隨時獲取資訊和服務。儘管高接觸服務仍然很重要，但客戶希望隨時審查其投資，能夠獲得跨資產類別、主題和地域的投資機會，並需要強大的網路安全和資料保護。最後一點尤為重要：根據金融規劃協會（Financial Planning Association）的一項調查，80%的顧問將網路安全列為“高度優先事項”，但只有不到30%的顧問認為有能力“管理和緩解相關風險”

大多數顧問只是任務太多，時間不夠。自動化他們的一些工作負載將使顧問們有更多的時間與他們的客戶互動。

有可能實現自動化的任務是那些不需要批判性或創造性思維的任務。透過人工智慧和巧妙的客戶細分相結合，簡單的通訊和例行的****已經得到解決。

資產配置、投資組合構建和再平衡等領域也是候選領域。貝萊德推出了基於機器學習和自然語言選擇的etf。他們的ETF結構和基於AI的決策使得這些基金比典型的管理型基金要便宜得多。

管理賬戶和模型投資組合為顧問提供了另一種途徑，使他們的可用時間最大化。摩根士丹利（Morgan Stanley）推出了一款名為Next Best Action的產品，該產品監控客戶的投資組合，並根據客戶的投資狀況和政策提出行動建議。預計該系統最終將提出超越投資相關主題的建議，進一步鞏固顧問/客戶關係。摩根士丹利（Morgan Stanley）等系統將把更新、更高觸感的綜合服務產品與基於人類直覺的傳統過時系統區分開來。

超越****和投資組合管理

人工智慧也是一個工具，可以幫助顧問產生線索。軟體可以分析人口統計和公共資料來建立營銷活動。它還可以分析響應率和最佳化活動效果。

一個不容易實現自動化的領域是向客戶提供稅務、遺產、慈善和其他專業建議的能力。高凈值客戶通常擁有更廣泛、更複雜的資產組合，需要投資建議以外的幫助。這些定製服務中的許多都不便於擴充套件。在這種情況下，一種解決方案是組建團隊。團隊允許團隊成員之間的技能專業化，併在提供從行政到諮詢功能的客戶解決方案方面提高效率。透過這種方式，團隊提供了自然的可伸縮性和槓桿作用，以滿足客戶的需求。

從本質上說，所有形式的任務都將向自動化開放，但管理客戶關係可能總是需要人的接觸。培養和維護強大的客戶關係取決於兩個基本要素：建立高度信任和客戶可用性。客戶經常提到的更換顧問的原因是，他們認為缺乏時間和反應能力。在一個客戶要求增加其顧問訪問許可權的世界裡，每一分鐘都很重要。在這裡，溝通渠道的擴充套件可以幫助顧問維持他們的關係。

透過幫助顧問最大限度地利用他們的可用時間，並允許他們將時間用於與客戶溝通，技術應用將是最有效的。鑒於大多數新客戶都是轉介的結果，這將比以往任何時候都更加重要。

令人興奮的是，技術將為advisor的成本中心提供解決方案，並幫助他們利用收入機會。值得註意的是，那些未能適應和進化的人將面臨嚴峻的挑戰。