2018年全球财富报告_32页_3mb

借数据分析之力，打造财富管理优势

核心内容

本报告由波士顿咨询公司（BCG）发布，旨在分析全球财富管理行业的现状与未来趋势，并探讨如何通过数据分析技术提升机构竞争力。报告聚焦于全球私人财富增长、收入增长策略、客户体验优化及先进分析技术的应用。

主要观点

• 全球财富增长：2017年全球私人财富总额增长12%，达到201.9万亿美元，约为全球GDP的2.5倍。北美、西欧和亚洲是主要增长区域，其中亚洲增长最快（19%）。
• 资产构成变化：可投资资产（股票、投资基金、债券、现金等）占全球私人财富的60%，而非投资性资产（如人寿保险、养老金）占40%。过去五年，投资基金和股票成为增长最快的主要资产类别。
• 客户群体划分：报告采用传统客群划分方式，包括零售、富裕、普通高净值、上层高净值和超高净值客户，其中超高净值客户财富增长最快。
• 收入增长的关键：成功机构更关注收入增长而非成本控制，智能定价、客户满意度和新收入来源是推动收入增长的核心。
• 数据分析技术的价值：通过部署先进分析技术，机构可提升客户体验、优化定价策略、提高运营效率、改善风险管理和增强客户忠诚度，预计可带来15%至30%的营收增长和20%至40%的成本降低。

关键信息

全球财富市场

• 2017年全球私人财富增长12%，达到201.9万亿美元，其中北美占比43%，西欧22%，亚洲增长最快（19%）。
• 可投资资产占比：全球私人财富中约60%为可投资资产，包括股票、投资基金、债券、现金等，而亚洲地区存款和现金比例仍较高（44%）。
• 离岸财富：2017年全球离岸财富总额达8.2万亿美元，瑞士仍是最大离岸中心，但未来增长潜力巨大。

填补收入缺口

• 智能定价：调整价格、取消不必要的折扣和简化定价结构是提高收入的关键，预计可带来8%至12%的收入增长。
• 客户满意度：客户满意度直接影响收入，机构需通过个性化服务、信任建立、便捷性和投资收益提升客户忠诚度。
• 客户经理效能：高绩效客户经理在客户管理上投入更多时间，且更善于利用数据分析技术提高服务质量和客户转化率。

释放先进分析技术的价值

• 数据驱动转型：数据分析技术能够帮助企业识别客户流失风险、优化定价策略、提升客户体验、提高运营效率和改善风险管理。
• 应用场景：
  • 减少客户流失：通过数据分析识别流失风险，提前干预，预计可降低客户流失率10%-20%。
  • 提高客户经理效能：通过智能推荐和客户互动优化，客户经理可提升现有客户销售额5%-10%。
  • 提升获客效果：通过数据分析技术识别潜在客户并提供个性化建议，预计可提高获客效果10%-20%。
  • 改善运营效率：预测性分析可降低运营成本20%-40%。
  • 增强信用风险管理：通过数据分析技术预测信用风险，降低人工成本和贷款损失。

如何开始

• 构建路线图：制定详细的转型计划，包括数据分析能力、组织架构和技术支持。
• 快速试点：选择一至两个优先应用场景进行试点，积累经验后逐步推广。
• 协作与敏捷：打破部门壁垒，采用敏捷方法，通过多学科团队快速迭代，实现数据驱动的客户体验优化。

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关于作者

本报告由多位BCG合伙人和董事总经理共同撰写，涵盖全球多个地区和业务领域，包括苏黎世、纽约、瑞士、拉美、香港、旧金山和圣保罗等地的专家团队。

致谢

感谢BCG旗下Expand Research团队、核心项目团队及全球财富管理团队对本报告的贡献。

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