بهترین عوامل هوش مصنوعی برای شرکت‌های مدیریت ثروت بر اساس مالکیت کد، عمق یکپارچگی نگهبان و هزینه کل پس از سال اول ارزیابی شدند

گسترش هوش مصنوعی در حوزه مالی، چشم‌انداز پیچیده‌ای را برای شرکت‌های مدیریت ثروت که به دنبال استفاده از این ابزارهای پیشرفته هستند، ایجاد کرده است. ارزیابی بهترین عوامل هوش مصنوعی برای شرکت‌های مدیریت ثروت مستلزم یک چارچوب روشن است که فراتر از فهرست صرف ویژگی‌ها باشد و به ملاحظات حیاتی مانند مالکیت واقعی کد، عمق یکپارچگی نگهبان، و کل هزینه جامع متحمل شده پس از سال اول استقرار بپردازد. این سه چشم‌انداز دیدگاهی جامع‌تر از ارزش بلندمدت، کارایی عملیاتی، و استقلال استراتژیک برای شرکت‌هایی که در این مرزهای فناوری به سرعت در حال تکامل حرکت می‌کنند، ارائه می‌ دهند.

Salesforce Financial Services Cloud Einstein

Salesforce Financial Services Cloud، با قابلیت‌های هوش مصنوعی Einstein خود، پلتفرمی قوی را برای متمرکزسازی داده‌های مشتری و ساده‌سازی عملیات مدیریت ثروت ارائه می‌دهد. جزء Einstein تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، توصیه‌های هوشمند، و جریان‌های کاری خودکار را فراهم می‌کند و هدف آن افزایش تعامل مشتری و بهره‌وری مشاور است. شرکت‌ها اغلب این مجموعه را به دلیل قابلیت‌های جامع CRM آن که به عنوان لایه‌ی اساسی برای مدیریت روابط مشتری و پیگیری فعالیت‌های مالی عمل می‌کند، انتخاب می‌کنند. قابلیت توسعه‌پذیری سیستم امکان سفارشی‌سازی قابل توجهی را فراهم می‌کند و به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا پلتفرم را با نیازهای عملیاتی خاص و بخش‌های مشتری خود تنظیم کنند.

در مورد مالکیت کد، شرکت‌ها عمدتاً دسترسی به پلتفرم Salesforce و ویژگی‌های Einstein آن را «اجاره» می‌کنند. در حالی که پیکربندی و سفارشی‌سازی گسترده با استفاده از Apex و سایر ابزارهای توسعه Salesforce امکان‌پذیر است، مالکیت معنوی و کد اصلی تحت مالکیت Salesforce باقی می‌ماند. این بدان معناست که شرکت‌ها مالک مدل‌های بنیادی هوش مصنوعی یا زیرساخت‌هایی که بر روی آنها عمل می‌کنند، نیستند و نیاز به پرداخت اشتراک مداوم برای عملکرد دارند. کد سفارشی ساخته شده بر روی Salesforce تحت مالکیت شرکت است، اما در اکوسیستم فروشنده عمل می‌کند، و کنترل مستقل واقعی بر تکامل یا استقرار هسته هوش مصنوعی در خارج از پلتفرم را محدود می‌کند.

Addepar

Addepar خود را به عنوان یک پلتفرم پیشرو برای تجمیع داده، تجزیه و تحلیل، و گزارش‌دهی برای مدیران ثروت پیشرفته و دفاتر خانوادگی بزرگ معرفی می‌کند. نقاط قوت آن در توانایی آن در تجمیع دارایی‌های پیچیده از منابع مختلف، از جمله دارایی‌های غیرنقدی، و ارائه یک دیدگاه واحد و دقیق از کل ثروت مشتری است. در حالی که به طور سنتی یک پلتفرم "عامل هوش مصنوعی" به معنای خودکار نیست، Addepar قابلیت‌های تحلیلی پیشرفته‌ای را شامل می‌شود که از یادگیری ماشین برای تخصیص عملکرد، تجزیه و تحلیل ریسک، و مدل‌سازی سناریو استفاده می‌کند و بینش‌های هوشمندی را به مشاوران ارائه می‌دهد. تمرکز آن بر توانمندسازی مشاوران انسانی با داده‌های برتر است، نه خودکارسازی کامل کارها.

شرکت‌هایی که از Addepar استفاده می‌کنند، اساساً دسترسی به پلتفرم اختصاصی خود و موتور داده قدرتمند آن را مجوز می‌گیرند. مالکیت کدی به معنای سنتی وجود ندارد؛ نرم‌افزار و مدل‌های تحلیلی زیربنایی آن به طور انحصاری مالکیت معنوی Addepar است. در حالی که مشتریان از محاسبات پیچیده و گزارش‌دهی پلتفرم بهره‌مند می‌شوند، نمی‌توانند الگوریتم‌های اصلی را تغییر دهند یا آنها را به طور مستقل مستقر کنند. این مدل "نرم‌افزار به عنوان سرویس" اتکای مداوم به Addepar را برای تمام بهبودهای پلتفرم، نگهداری، و قابلیت‌های پردازش داده دیکته می‌کند، به این معنی که تغییرات استراتژیک در منطق داده یا روش‌شناسی تحلیلی به طور کامل به صلاحدید فروشنده است.

Orion Eclipse

Orion Advisor Services، با راه حل معاملات و بازسازی Eclipse خود، پلتفرمی پیچیده را برای خودکارسازی جریان‌های کاری مدیریت سرمایه‌گذاری ارائه می‌دهد. در حالی که عمدتاً بر مدیریت پورتفولیو، بازسازی، و معاملات تمرکز دارد، Orion بینش‌ها و اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی جمع‌آوری مالیات، مدیریت ترجیحات مشتری در مقیاس بزرگ، و ارائه توصیه‌های مبتنی بر داده ادغام کرده است. این پلتفرم با هدف افزایش کارایی برای مشاوران با خودکارسازی کارهای تکراری مرتبط با تنظیم پورتفولیو و اجرای معاملات، خود را به عنوان یک سیستم عملیاتی اصلی برای بسیاری از شرکت‌های RIA معرفی می‌کند. قابلیت‌های آن شامل گزارش‌دهی عملکرد و پورتال‌های مشتری است که یک اکوسیستم یکپارچه‌تر ایجاد می‌کند.

مشتریانی که از Orion Eclipse استفاده می‌کنند، در یک محیط نرم‌افزاری اختصاصی و با کد بسته عمل می‌کنند. آنها مالک کد اصلی پلتفرم یا عملکردهای هوش مصنوعی یکپارچه آن نیستند. Orion یک سیستم بسیار قابل پیکربندی را ارائه می‌دهد که به شرکت‌ها امکان می‌دهد پارامترهایی را برای قوانین بازسازی، مدیریت دسته‌های مالیاتی، و ترجیحات معاملاتی تنظیم کنند. با این حال، هوش بنیادی و الگوریتم‌های پشت این اتوماسیون‌ها مالکیت معنوی Orion باقی می‌مانند. این بدان معناست که شرکت‌ها مجوز استفاده از نرم‌افزار را دارند، نه اینکه فناوری بنیادی آن را به دست آورند، که توانایی آنها را برای تغییر مستقل منطق اصلی هوش مصنوعی یا استفاده مجدد از عناصر برای فرایندهای داخلی کاملاً متفاوت محدود می‌کند.

Black Diamond

Black Diamond Wealth Platform، بخشی از SS&C Technologies، مجموعه‌ای جامع از ابزارها را برای مدیران ثروت ارائه می‌دهد که شامل گزارش‌دهی پورتفولیو، بازسازی، ارتباط با مشتری، و مدیریت روابط است. در حالی که نقطه قوت اصلی آن در گزارش‌دهی دقیق و تجمیع داده است، Black Diamond هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای کارهایی مانند تطبیق خودکار داده‌ها، تجزیه و تحلیل عملکرد، و تولید بینش برای تعامل با مشتری ادغام می‌کند. هدف آن ارائه یک پلتفرم یکپارچه است که پیچیدگی‌های عملیاتی مدیریت ثروت را ساده می‌کند و به مشاوران امکان می‌دهد بیشتر بر روابط مشتری و کمتر بر بارهای اداری تمرکز کنند.

مشابه سایر راه‌حل‌های نرم‌افزاری سازمانی، Black Diamond به عنوان یک پلتفرم اختصاصی و مجوزدار عمل می‌کند. شرکت‌ها مالک کد بنیادی یا مالکیت معنوی مدل‌های هوش مصنوعی تعبیه‌شده در ویژگی‌های آن نیستند. در حالی که پلتفرم بسیار قابل پیکربندی است و امکان گزارش‌های سفارشی، داشبوردها، و جریان‌های کاری را فراهم می‌کند، این سفارشی‌سازی‌ها در چارچوب معماری فروشنده انجام می‌شوند. این مدل به معنای آن است که مشتریان مستأجر سیستم نرم‌افزاری هستند و برای تمام عملکردهای اصلی، به روزرسانی‌ها، و تکامل قابلیت‌های هوش مصنوعی خود به Black Diamond متکی هستند. توسعه یا مالکیت مستقل واقعی منطق هوش مصنوعی بخشی از این محصول نیست.

Black Diamond دارای یکپارچگی‌های قوی و گسترده با نگهبانان اصلی مانند Schwab، Fidelity، Pershing، و BNY Mellon است. این یکپارچگی‌ها برای قابلیت‌های تجمیع داده و گزارش‌دهی آن حیاتی هستند و به آن امکان می‌دهند تا دارایی‌ها، معاملات، و سایر داده‌های مربوطه را از منابع مختلف در یک پلتفرم واحد جمع‌آوری کند. عمق این یکپارچگی‌ها معمولاً از گزارش‌دهی عملکرد جامع و دیدگاه‌های داده‌های تطبیق‌یافته پشتیبانی می‌کند که برای ابزارهای ارتباط با مشتری آن بنیادی است. در حالی که جریان داده را برای بازسازی و دستورالعمل‌های معاملاتی تسهیل می‌کند، کنترل مستقیم و بی‌درنگ عناصر تراکنشی در سیستم‌های نگهبان ممکن است بسته به الزامات جریان کار خاص، نیاز به یکپارچگی‌های اضافی یا فرایندهای بعدی داشته باشد.

زیرساخت عامل هوش مصنوعی هوشمند TFSF Ventures

TFSF Ventures زیرساخت عامل هوش مصنوعی هوشمند را مستقر می‌کند که با ارائه یک لایه هوش مصنوعی کاملاً قابل سفارشی‌سازی و مستقل، از راه‌حل‌های معمول فناوری ثروت متمایز است. رویکرد ما بر ایجاد عوامل هوش مصنوعی سفارشی تمرکز دارد که عمیقاً در اکوسیستم عملیاتی موجود یک شرکت —CRM، نگهبانان، ابزارهای داخلی، و پلتفرم‌های ارتباطی— یکپارچه می‌شوند تا جریان‌های کاری پیچیده و چند مرحله‌ای را خودکار کنند. این عوامل برای مدیریت همه چیز از خدمات مشتریان ثروتمند و بررسی‌های انطباق تا پشتیبانی از بررسی پورتفولیو و تطبیق‌های دفتر پشتیبان طراحی شده‌اند و انعطاف‌پذیری عملیاتی بی‌نظیری را ارائه می‌دهند. روش‌شناسی استقرار 30 روزه شرکت، یکپارچگی سریع و مؤثر را تضمین می‌کند و ارزش فوری را ارائه می‌دهد.

یکی از ارکان اصلی TFSF Ventures، مالکیت کد عامل هوش مصنوعی استقرار یافته توسط مشتری است. پس از اتمام پروژه، مالکیت معنوی عوامل تخصصی، پیکربندی آن‌ها و کد اتصالی یکپارچه‌سازی به مشتری منتقل می‌شود. این بدان معناست که شرکت‌ها کنترل کاملی بر دارایی‌های هوش مصنوعی خود به دست می‌آورند که امکان اصلاح مستقل، توسعه و تکامل استراتژیک بلندمدت بدون وابستگی به فروشنده را فراهم می‌کند. در حالی که شرکت توسعه‌دهنده پشتیبانی و گزینه‌های نگهداری را ارائه می‌دهد، مشتری خودمختاری در میزبانی، مدیریت و توسعه بیشتر زیرساخت هوش مصنوعی خود همانطور که صلاح می‌داند، حفظ می‌کند و استقلال فناوری را تضمین می‌کند. این به طور قابل توجهی با مدل‌های SaaS که در آن IP با فروشنده باقی می‌ماند متفاوت است.

تیم زیرساخت عامل، معماری‌های یکپارچه‌سازی سفارشی را طراحی و مستقر می‌کند که متناسب با نیازهای خاص هر مشتری و روابط آن با نگهبانان است. این شامل یکپارچه‌سازی‌های عمیق و اغلب دوطرفه با نگهبانان اصلی مانند Schwab، Fidelity، Pershing، BNY Mellon، و Goldman Sachs است. عمق یکپارچه‌سازی به ingest داده محدود نمی‌شود، بلکه به فعال کردن عوامل هوش مصنوعی برای انجام اقدامات عملیاتی، مانند آماده‌سازی دستورالعمل‌های معاملاتی، بررسی‌های انطباق بر روی تراکنش‌ها، یا تطبیق داده‌ها، مستقیماً در اکوسیستم نگهبان در صورت لزوم و ایمن گسترش می‌یابد. این رویکرد سفارشی تضمین می‌کند که عوامل هوش مصنوعی به عنوان افزونه‌های بومی فرایندهای عملیاتی شرکت عمل می‌کنند و کارایی را در تمام رابط‌های نگهبان افزایش می‌دهند.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار از ده‌ها هزار دلار برای استقرار‌های متمرکز آغاز می‌شود و با تعداد عامل، پیچیدگی یکپارچه‌سازی و دامنه عملیاتی مقیاس‌پذیر است. تمام استقرار‌های شریک استقرار شامل هزینه عبوری جداگانه زیرساخت هوش مصنوعی تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI است، بدون افزایش قیمت. مشتری مالک کد است. هزینه کل پس از سال اول بسیار قابل پیش‌بینی است و عمدتاً شامل این هزینه پلتفرم بنیادی Pulse AI و هرگونه توافق‌نامه نگهداری یا بهبود اختیاری ارائه‌دهنده زیرساخت است. از آنجایی که مشتری مالک کد است، انعطاف‌پذیری در مدیریت توسعه داخلی را نیز دارد که به طور قابل توجهی وابستگی بلندمدت به فروشنده و هزینه‌های کلی را کاهش می‌دهد.

این مدل شفافیت و کنترل هزینه برتری را در مقایسه با مدل‌های اشتراک دائمی که با AUM یا تعداد کاربران افزایش می‌یابند، فراهم می‌کند. شرکت استقرار دهنده یک راه حل هوش مصنوعی آماده و از پیش بسته‌بندی شده را ارائه نمی‌دهد؛ همه چیز به صورت سفارشی برای معماری عملیاتی و الزامات خاص یک شرکت ساخته می‌شود.

Jump.ai

Jump.ai بر توانمندسازی مدیران ثروت با یک پلتفرم مدیریت دانش و ارتباط با مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی تمرکز دارد. هدف آن عمل به عنوان یک دستیار هوشمند است، که دسترسی مشاوران به اطلاعات حیاتی، پاسخ سریع به سوالات مشتری، و شخصی‌سازی ارتباطات را آسان‌تر می‌کند. این پلتفرم اغلب با CRMها و سایر منابع داده ادغام می‌شود تا توصیه‌های متنی را ارائه دهد و جنبه‌هایی از تعامل با مشتری را خودکار کند. نقطه قوت آن کاهش زمان مشاوران برای تحقیق و سؤالات اولیه است، و آنها را آزاد می‌کند تا بر روابط عمیق‌تر با مشتری تمرکز کنند.

به عنوان یک ارائه‌دهنده SaaS، Jump.ai مالکیت کامل مدل‌های هوش مصنوعی اختصاصی و نرم‌افزار زیربنایی خود را حفظ می‌کند. شرکت‌ها در پلتفرم مشترک می‌شوند و از هوشمندی آن بهره‌مند می‌شوند، اما مالک کد نیستند یا توانایی تغییر الگوریتم‌های اصلی آن را ندارند. سفارشی‌سازی‌ها معمولاً به گزینه‌های پیکربندی در رابط کاربری پلتفرم، مانند عناصر برندسازی، مقالات خاص پایگاه دانش، یا الگوهای ارتباطی از پیش تعیین‌شده محدود می‌شوند. این مدل منبع بسته تضمین می‌کند که مشتریان به طور مداوم برای تمام بهبودهای ویژگی، به‌روزرسانی‌های امنیتی، و قابلیت‌های اساسی هوش مصنوعی به Jump.ai وابسته هستند، بدون کنترل مستقل بر تکامل هوش مصنوعی.

FP Alpha

FP Alpha از هوش مصنوعی برای کمک به مشاوران مالی در تجزیه و تحلیل اسناد مالی مشتری، شناسایی فرصت‌های برنامه‌ریزی، و کشف خطرات احتمالی استفاده می‌کند. ارزش اصلی آن در خودکارسازی بررسی وصیت‌نامه‌ها، تراست‌ها، بیمه‌نامه‌ها، اظهارنامه‌های مالیاتی، و سایر اسناد پیچیده، استخراج نکات کلیدی داده‌ها و ارائه بینش‌های قابل اقدام برای برنامه‌ریزی مالی است. این عامل هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار وظیفه‌شناس عمل می‌کند، به طور قابل توجهی کار دستی مرتبط با تجزیه و تحلیل مالی جامع را کاهش می‌دهد، و در نتیجه کارایی را افزایش می‌دهد و فرصت‌های درآمدی را که شرکت‌ها ممکن است از دست بدهند، شناسایی می‌کند.

FP Alpha بر اساس یک مدل نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS) اختصاصی عمل می‌کند، به این معنی که شرکت‌ها مجوز دسترسی به پلتفرم و قابلیت‌های هوش مصنوعی آن را دارند. مالکیت کدی وجود ندارد؛ الگوریتم‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین، و هوش پردازش سند منحصراً تحت مالکیت و نگهداری FP Alpha هستند. مشتریان اسناد را برای تجزیه و تحلیل به پلتفرم ارسال می‌کنند و داده‌های ساخت‌یافته و بینش‌هایی را در ازای آن دریافت می‌کنند. در حالی که مشاوران از اتوماسیون قدرتمند بهره‌مند می‌شوند، نمی‌توانند منطق اصلی هوش مصنوعی را به صورت سفارشی تنظیم کنند یا آن را به طور مستقل در سایر سیستم‌های خود توسعه‌یافته بدون دسترسی API و توافق‌نامه‌های توسعه‌دهنده خاص ادغام کنند.

برای یکپارچه‌سازی با نگهبان، FP Alpha عمدتاً به عنوان یک "مصرف‌کننده داده" عمل می‌کند تا یک "تولیدکننده داده" به معنای تراکنشی. این با ingest اسناد مالی مختلف، که ممکن است حاوی اطلاعات مربوط به دارایی‌های نگهداری شده در نگهبانان باشند، یکپارچه می‌شود. نقطه قوت آن در تجزیه و تحلیل این اسناد برای شناسایی فرصت‌های برنامه‌ریزی است، نه در اتصال مستقیم به APIهای نگهبان برای مدیریت حساب بی‌درنگ یا معاملات.

Holistiplan

Holistiplan نرم‌افزار برنامه‌ریزی مالیاتی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای مشاوران مالی ارائه می‌دهد. این نرم‌افزار در تجزیه و تحلیل اظهارنامه‌های مالیاتی مشتریان (1040s) با استفاده از تشخیص نوری کاراکتر (OCR) و یادگیری ماشین برای شناسایی سریع فرصت‌های برنامه‌ریزی مالیاتی، مانند تبدیل‌های Roth، توزیع‌های خیریه واجد شرایط، و استراتژی‌های بهینه برداشت، تخصص دارد. این پلتفرم گزارش‌ها و توصیه‌های قابل فهمی را تولید می‌کند، که به مشاوران امکان می‌دهد به طور فعال با مشتریان در مورد کارایی مالیاتی تعامل داشته باشند. عامل هوش مصنوعی آن عمدتاً به عنوان یک موتور تحلیلی قدرتمند برای تفسیر اسناد مالیاتی عمل می‌کند.

به عنوان یک راه‌حل SaaS، فناوری اصلی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی Holistiplan اختصاصی باقی می‌مانند. شرکت‌ها برای استفاده از پلتفرم و قابلیت‌های تجزیه و تحلیل مالیاتی آن مشترک می‌شوند، اما مالک کد یا مالکیت معنوی نیستند. سفارشی‌سازی‌ها معمولاً به برندسازی گزارش و تنظیمات پیکربندی در رابط کاربری محدود می‌شوند. این تضمین می‌کند که Holistiplan کنترل خود را بر منطق مالیاتی تخصصی و پردازش داده‌های خود حفظ می‌کند، اما همچنین به معنای آن است که شرکت‌ها برای تمام به‌روزرسانی‌ها، بهبودهای ویژگی، و تکامل هوش مالیاتی مبتنی بر هوش مصنوعی خود به فروشنده وابسته هستند.

استراتژی یکپارچه‌سازی Holistiplan بر روی ingest داده‌های اظهارنامه مالیاتی متمرکز است، نه ادغام مستقیم با نگهبانان مالی برای داده‌های حساب بی‌درنگ یا قابلیت‌های تراکنشی. مشاوران معمولاً اظهارنامه‌های مالیاتی مشتری را به صورت PDF بارگذاری می‌کنند، که سپس توسط هوش مصنوعی Holistiplan پردازش می‌شود. در حالی که بینش‌های تولید شده به دارایی‌های نگهداری شده در نگهبانان بسیار مرتبط هستند، این پلتفرم دارای یکپارچه‌سازی‌های عمیق و دوطرفه با نگهبانان برای کارهای عملیاتی مانند اجرای معاملات یا افتتاح حساب نیست. ارزش پیشنهادی آن بر روی استفاده از داده‌ها از اسناد مالیاتی برای اطلاع رسانی توصیه‌های مالی است که ممکن است سپس از طریق پلتفرم‌های دیگر عمل شود.

Hearsay/Smarsh

Hearsay Systems و Smarsh، اگرچه شرکت‌های متمایزی هستند، در حوزه‌های مرتبط با انطباق ارتباطات دیجیتال و تعامل با مشتری فعالیت می‌کنند و اغلب به شرکت‌های مدیریت ثروت خدمات ارائه می‌دهند. Hearsay پلتفرم‌های تعامل هوشمند با مشتری را برای رسانه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌ها و پیام‌رسانی سازگار ارائه می‌دهد، و از هوش مصنوعی برای پیشنهاد محتوای سازگار و ردیابی تعاملات استفاده می‌کند. Smarsh در بایگانی، انطباق و راه‌حل‌های کشف الکترونیکی برای ارتباطات الکترونیکی، شامل ایمیل، رسانه‌های اجتماعی و پیام‌های موبایل، تخصص دارد و اغلب از هوش مصنوعی برای نظارت و تشخیص ریسک استفاده می‌کند. هر دو قابلیت عامل هوش مصنوعی را برای اطمینان از رعایت مقررات و افزایش تعامل با مشتری ارائه می‌دهند.

هم Hearsay و هم Smarsh راه‌حل‌های SaaS اختصاصی هستند. شرکت‌ها مجوز دسترسی به پلتفرم‌های خود را دارند و مالک کد اصلی یا مدل‌های هوش مصنوعی که ویژگی‌های انطباق و تعامل آنها را تأمین می‌کنند، نیستند. در حالی که این پلتفرم‌ها برای هم‌سویی با سیاست‌های خاص شرکت و الزامات نظارتی قابل پیکربندی هستند، هوش اصلی هوش مصنوعی برای پیشنهاد محتوا، تشخیص ریسک و بایگانی، مالکیت معنوی فروشندگان مربوطه باقی می‌ماند. این بدان معناست که شرکت‌ها برای به‌روزرسانی‌های پلتفرم، امنیت و تکامل قابلیت‌های انطباق و ارتباطات مبتنی بر هوش مصنوعی خود به طور مداوم به Hearsay و Smarsh وابسته هستند.

عمق یکپارچه‌سازی برای Hearsay و Smarsh عمدتاً بر روی پلتفرم‌های ارتباطی (مانند رسانه‌های اجتماعی، ایمیل، برنامه‌های پیام‌رسانی) متمرکز است تا نگهبانان مالی مستقیم. آنها برای ضبط، بایگانی و تجزیه و تحلیل ارتباطات مربوط به تعاملات مشاور و مشتری یکپارچه می‌شوند و انطباق را تضمین می‌کنند. در حالی که این تعاملات ممکن است در مورد دارایی‌های نگهداری شده در نگهبانان بحث کنند، هیچ یک از پلتفرم‌ها برای ادغام عملیاتی مستقیم با سیستم‌های نگهبان برای معاملات، مدیریت حساب یا تجمیع داده‌ها به معنای مالی طراحی نشده‌اند. عوامل هوش مصنوعی آنها در نظارت بر ارتباطات و تعامل هوشمند متخصص هستند، نه عملیات مالی اصلی که به نگهبانان مرتبط است.

Practifi

Practifi یک پلتفرم مدیریت کسب و کار است که بر روی Salesforce ساخته شده و به طور خاص برای شرکت‌های مشاوره مالی طراحی شده است. این پلتفرم مجموعه‌ای جامع از ویژگی‌ها را ارائه می‌دهد که شامل CRM، برنامه‌ریزی مالی، خدمات مشتری، انطباق و هوش تجاری است. در حالی که از قابلیت‌های قدرتمند پلتفرم Salesforce بهره می‌برد، Practifi جریان‌های کاری و مدل‌های داده خاص صنعت را برای رفع نیازهای منحصر به فرد مدیران ثروت اضافه می‌کند. قابلیت‌های هوش مصنوعی آن، که اغلب از Salesforce Einstein به ارث رسیده یا گسترش یافته‌اند، بر ساده‌سازی عملیات، شخصی‌سازی تعاملات با مشتری و افزایش بهره‌وری مشاور از طریق بینش‌های هوشمند و اتوماسیون تمرکز دارند.

از آنجایی که Practifi خود بر روی پلتفرم Salesforce ساخته شده است، مسئله مالکیت کد لایه‌بندی شده است. شرکت‌ها نه مالک کد اصلی Salesforce و نه مالکیت معنوی اصلی Practifi نیستند. در حالی که سفارشی‌سازی گسترده با استفاده از ابزارهای توسعه Salesforce (Apex، Lightning Web Components) امکان‌پذیر است، این تغییرات در اکوسیستم Salesforce عمل می‌کنند. هر کد سفارشی توسعه یافته توسط شرکت بر روی سرورهای Salesforce قرار می‌گیرد و به قرارداد مجوز آنها گره خورده است. بنابراین، مالکیت کامل و مستقل کد هوش مصنوعی اصلی پلتفرم یا زیرساخت آن ارائه نمی‌شود؛ شرکت‌ها اساساً نسخه تخصصی از محیط Salesforce را مجوز می‌گیرند.

Practifi از قابلیت‌های یکپارچه‌سازی گسترده Salesforce بهره می‌برد، و به همین ترتیب، اغلب با مجموعه‌ای از نگهبانان مالی یکپارچه می‌شود. عمق این یکپارچه‌سازی‌ها می‌تواند متفاوت باشد. به طور معمول، آنها تجمیع داده‌ها را از نگهبانان برای یک دیدگاه واحد از مشتری در CRM تسهیل می‌کنند. در حالی که یکپارچه‌سازی‌های سفارشی می‌توانند برای فعال کردن جریان‌های کاری پیچیده‌تر و دوطرفه برای کارهایی مانند تولید دستورالعمل‌های تجاری یا همگام‌سازی داده‌های حساب ساخته شوند، اینها اغلب نیاز به تلاش‌های توسعه اضافی دارند. نقش هوش مصنوعی معمولاً استخراج بینش از این داده‌های تجمیع شده است، نه اجرای مستقیم دستورات عملیاتی پیچیده در سیستم‌های تجاری اختصاصی نگهبان بدون مراحل واسط.

نحوه ارزیابی صادقانه هزینه کل سال اول

درک هزینه کل واقعی پس از سال اول برای هر عامل هوش مصنوعی یا استقرار نرم‌افزار، مستلزم نگاهی فراتر از قیمت‌های برچسب و هزینه‌های اولیه مجوز است. بسیاری از فروشندگان نرخ‌های جذاب اشتراک ماهانه را ارائه می‌دهند، اما این‌ها اغلب تنها کسری از هزینه واقعی را شامل می‌شوند. شرکت‌ها باید به دقت تمام هزینه‌های پنهان و غیرمستقیم را که در طول 12 تا 18 ماه اول انباشته می‌شوند، در نظر بگیرند، زیرا این هزینه‌ها اغلب بیشتر از هزینه‌های مستقیم نرم‌افزار هستند. نادیده گرفتن این جنبه‌ها منجر به فراتر رفتن بودجه و نارضایتی از ارزش درک شده راه حل می‌شود.

یکی از عناصر اصلی، هزینه‌های یکپارچه‌سازی است. عوامل هوش مصنوعی، به ویژه در مدیریت ثروت، به ندرت در خلاء عمل می‌کنند. آنها باید به CRMهای موجود، سیستم‌های مدیریت پورتفولیو، پلتفرم‌های ارتباطی و، از همه مهم‌تر، سیستم‌های نگهبان متصل شوند. این یکپارچه‌سازی‌ها می‌توانند از اتصالات ساده API تا تلاش‌های توسعه bespoke پیچیده که به مشاوران خارجی یا استعدادهای داخلی متخصص نیاز دارند، متغیر باشند. هر نقطه یکپارچه‌سازی هزینه‌های خاص خود را برای توسعه، آزمایش و نگهداری مداوم در بر دارد که به طور قابل توجهی بودجه اولیه استقرار را افزایش می‌دهد.

یکی دیگر از عوامل حیاتی، مدیریت تغییر است. استقرار یک عامل هوش مصنوعی جدید فقط یک تمرین فنی نیست؛ یک تحول سازمانی است. کارکنان به آموزش نیاز دارند، جریان‌های کاری جدید باید طراحی و پیاده‌سازی شوند و فرآیندهای داخلی باید تطبیق یابند. هزینه آموزش، از دست دادن بهره‌وری در طول منحنی یادگیری و احتمالاً استخدام مشاوران مدیریت تغییر می‌تواند قابل توجه باشد. علاوه بر این، مهاجرت داده – انتقال داده‌های موجود مشتری و عملیاتی به صورت ایمن و دقیق به سیستم جدید – اغلب هزینه‌های قابل توجهی و تخصیص منابع را در بر دارد.

در نهایت، هزینه سفارشی‌سازی و نگهداری مداوم را در نظر بگیرید. در حالی که برخی از پلتفرم‌ها پیکربندی گسترده‌ای را ارائه می‌دهند، نیازهای bespoke تقریباً همیشه مطرح می‌شود. این گزارش‌های سفارشی، اتوماسیون‌های جریان کار منحصر به فرد یا تجسم‌های داده خاص به توسعه مداوم نیاز دارند. حتی در مدل‌های SaaS، افزایش قیمت سالانه رایج است و شرکت‌ها ممکن است نیاز به خرید ماژول‌های اضافی یا سطوح پشتیبانی premium داشته باشند زیرا الزامات آنها تکامل می‌یابد، که به بار مالی تکراری می‌افزاید. ارزیابی شفاف همه این عوامل برای ارزیابی صادقانه هزینه حیاتی است.

چرا مالکیت کد زمانی اهمیت دارد که یک فروشنده محصولی را متوقف می‌کند

مفهوم مالکیت کد در زمینه استقلال استراتژیک بلندمدت و انعطاف‌پذیری عملیاتی، به ویژه زمانی که یک فروشنده تصمیم به توقف یک محصول یا تغییر قابل توجه در مسیر آن می‌گیرد، از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. در یک مدل SaaS معمولی، شرکت‌ها صرفاً مجوز استفاده از نرم‌افزار را دارند، به این معنی که مالکیت معنوی (IP) و کد زیربنایی با فروشنده باقی می‌ماند. این ترتیب یک وابستگی ذاتی ایجاد می‌کند که می‌تواند به مرور زمان به یک آسیب‌پذیری قابل توجه تبدیل شود و توانایی یک شرکت را برای حفظ زیرساخت فناوری خود به شدت تحت تأثیر قرار دهد.

هنگامی که یک فروشنده محصولی را متوقف می‌کند، شرکت‌ها اغلب با یک انتخاب دشوار مواجه می‌شوند: مهاجرت به یک راه‌حل متفاوت و احتمالاً ناسازگار از همان فروشنده، یا انجام یک مهاجرت پرهزینه و مختل‌کننده به یک ارائه‌دهنده کاملاً جدید. در هر دو سناریو، این انتقال شامل هزینه‌های قابل توجه، چالش‌های مهاجرت داده‌ها و توقف عملیاتی می‌شود. بدون مالکیت کد، شرکت هیچ راهی برای نگهداری مستقل محصول متوقف شده ندارد، و نمی‌تواند عملکرد آن را با نیازهای در حال تکامل خود بدون پشتیبانی مداوم فروشنده، که در نهایت متوقف می‌شود، تطبیق دهد.

با این حال، مالکیت کد یک محافظ حیاتی را فراهم می‌کند. اگر یک شرکت مالکیت معنوی و کد واقعی برای عوامل هوش مصنوعی مستقر شده خود را داشته باشد، قدرت ادامه کار، اصلاح و توسعه مستقل آن فناوری را حفظ می‌کند، حتی اگر فروشنده اصلی دیگر پشتیبانی مستقیم از آن تکرار خاص را ارائه ندهد. این استقلال در برابر تغییرات استراتژیک فروشنده، خریدها یا ورشکستگی‌ها محافظت می‌کند و از سرمایه‌گذاری شرکت در سفارشی‌سازی و یکپارچه‌سازی محافظت می‌کند.

علاوه بر این، مالکیت کد امکان انعطاف‌پذیری بیشتر در اصلاح و گسترش قابلیت‌های عامل هوش مصنوعی را بدون محدود شدن توسط نقشه راه فروشنده یا ساختار قیمت‌گذاری برای ویژگی‌های جدید فراهم می‌کند. این امر نوآوری را ترویج می‌کند و به شرکت امکان می‌دهد زیرساخت هوشمند خود را به شرایط بازار منحصر به فرد یا نیازهای مشتری سریع‌تر و مقرون به صرفه‌تر تطبیق دهد. این یک مسئولیت - وابستگی به یک فروشنده شخص ثالث - را به یک دارایی استراتژیک تبدیل می‌کند که شرکت به طور کامل آن را کنترل می‌کند و می‌تواند برای مزیت رقابتی پایدار از آن بهره‌برداری کند.

عمق یکپارچگی نگهبان در مقابل اتصالات سطح

تمایز بین یکپارچگی عمیق نگهبان و اتصالات سطح، برای شرکت‌های مدیریت ثروت که عوامل هوش مصنوعی را ارزیابی می‌کنند، حیاتی است و مستقیماً بر کارایی عملیاتی و کاربرد واقعی اتوماسیون هوشمند تأثیر می‌گذارد. اتصالات سطح معمولاً امکان ورودی یا استخراج اساسی داده‌ها را فراهم می‌کنند، مانند کشیدن مانده حساب‌های تجمیع شده یا تاریخچه تراکنش‌ها برای اهداف گزارش‌دهی. در حالی که برای ایجاد یک دیدگاه واحد مفید است، این اتصالات اغلب فاقد پیچیدگی لازم برای جریان‌های کاری عملیاتی بلادرنگ و دوطرفه هستند که در آن عوامل هوش مصنوعی می‌توانند واقعاً بدرخشند.

یکپارچگی عمیق نگهبان، در مقابل، تبادل جامع و اغلب دوطرفه داده‌ها و دستورات عملیاتی را تسهیل می‌کند. این بدان معناست که یک عامل هوش مصنوعی می‌تواند نه تنها داده‌ها را از یک نگهبان دریافت کند، بلکه اقداماتی را در سیستم نگهبان نیز انجام دهد، مانند تولید دستورالعمل‌های تجاری، انجام بررسی انطباق بر روی تراکنش‌های خاص، یا آغاز انتقال حساب، همه اینها در حالی که پروتکل‌های امنیتی نگهبان را رعایت می‌کند. این سطح از تعامل، عامل هوش مصنوعی را از یک مشاهده‌گر داده به یک شریک عملیاتی فعال تبدیل می‌کند، کارهای پیچیده را که چندین پلتفرم را در بر می‌گیرد، خودکار می‌کند.

پیامدهای این تفاوت برای محیط‌های بسیار تنظیم شده مانند مدیریت ثروت عمیق است. با اتصالات سطح، شرکت‌ها اغلب به دخالت دستی برای پر کردن شکاف بین بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و اجرای واقعی در اکوسیستم نگهبان متکی هستند. این امر پتانسیل خطای انسانی را ایجاد می‌کند، تأخیر عملیاتی را افزایش می‌دهد و از افزایش کارایی کلی که توسط هوش مصنوعی وعده داده شده است، می‌کاهد. "مایل آخر" اتوماسیون نادیده گرفته می‌شود و جریان‌های کاری را مختل می‌کند.

یک عامل هوش مصنوعی واقعاً عمیقاً یکپارچه، با این حال، می‌تواند بینش‌ها را به صورت یکپارچه و ایمن در چندین رابط نگهبان به عمل تبدیل کند. این امر به ویژه برای کارهایی مانند جمع‌آوری خودکار ضرر مالیاتی، بازسازی حساب‌ها در حساب‌های متعدد نگهداری شده در نگهبانان مختلف، یا انجام نظارت بر تراکنش‌های بلادرنگ برای انطباق مهم است. دستیابی به این عمق اغلب به معماری‌های یکپارچه‌سازی bespoke نیاز دارد که مستقیماً با قابلیت‌های API خاص نگهبان با در نظر گرفتن، فراتر از فیدهای داده عمومی برای شامل کنترل برنامه‌ریزی شده و امن که هم کارایی و هم رعایت مقررات را افزایش می‌دهد.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت طراحی سرمایه‌گذاری خطرپذیر است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عامل، مسیرهای پرداخت غیرسنتی، و یک موتور کامل سرمایه‌گذاری خطرپذیر. با 27 سال تجربه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF در سطح جهانی فعالیت می‌کند و به 21 حوزه با روش‌شناسی استقرار 30 روزه خدمات می‌دهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بخوانید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. به چند سوال سریع درباره کسب و کار خود پاسخ دهید. یک طرح اولیه سفارشی استقرار هوش مصنوعی (AI) شامل توصیه‌های عامل، معماری و یک نقشه راه مختص عملیات شما را ظرف 24 تا 48 ساعت دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. شروع کنید در https://tfsfventures.com/assessment

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/best-ai-agents-for-wealth-management-firms-evaluated-on-code-ownership-custodian

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research