AI đang định hình lại ngành quản lý tài sản thế nào? Tạo bởi Recraft AI

AI (trí tuệ nhân tạo), đặc biệt là AI tạo sinh (gen AI hay Generative AI) và AI Tác nhân (agentic AI) đã và đang tác động tới tất cả các ngành, trong đó có những tác động rõ rệt tới ngành quản lý tài sản (asset management). Trong bài viết này, Chuyển đổi số xin chia sẻ phân tích của McKinsey với cái nhìn toàn diện về cách AI có thể biến đổi ngành quản lý tài sản, kèm theo các ví dụ thực tế và khuyến nghị cụ thể cho việc triển khai.

Những điểm chính trong bài viết:

1. Thực trạng ngành: Ngành quản lý tài sản đang đối mặt với áp lực tỷ suất lợi nhuận do chi phí tăng và doanh thu không ổn định

2. Thách thức công nghệ: Mặc dù đầu tư công nghệ tăng mạnh (8.9% CAGR), nhưng ROI vẫn thấp do 60-80% ngân sách dành cho duy trì hệ thống cũ

3. Cơ hội AI: AI có thể mang lại hiệu quả tương đương 25-40% tổng chi phí, với tác động cụ thể:

• Chăm sóc khách hàng: 9% hiệu quả
• Quản lý đầu tư: 8% hiệu quả
• Rủi ro và tuân thủ: 5% hiệu quả
• Công nghệ: 20% hiệu quả

4. 6 trụ cột chuyển đổi: Chuyển đổi theo miền chuyên môn, tái cấu trúc tài năng, tối ưu mô hình hoạt động, kiểm soát công nghệ, chiến lược dữ liệu, và quản lý thay đổi.

Tổng quan

Ngành quản lý tài sản toàn cầu đang đứng tại một ngã rẽ quan trọng. Những yếu tố hỗ trợ lâu dài - chủ yếu dưới dạng lãi suất thấp và tăng trưởng GDP ổn định - đã thay đổi hướng, làm trầm trọng thêm những thách thức đang diễn ra do sự chuyển dịch từ đầu tư chủ động sang thụ động và từ đầu tư truyền thống sang đầu tư thay thế. Cùng với nhau, những xu hướng này buộc các công ty phải khám phá những con đường bền vững hơn để vượt trội.

Sau một thập kỷ tăng trưởng thị trường chưa từng có, chi phí ngành đã trở nên ngày càng cứng nhắc và doanh thu không thể dự đoán được. Kết quả là tỷ suất lợi nhuận đã giảm ba điểm phần trăm ở Bắc Mỹ và năm điểm phần trăm ở châu Âu trong năm năm qua. Trong bối cảnh này, chi phí công nghệ đã tăng không tương xứng, nhưng việc tăng chi tiêu này không được chuyển đổi một cách nhất quán thành năng suất cao hơn.

Đồng thời, AI đang nổi lên như một lực lượng biến đổi, với một số nhà quản lý tài sản bắt đầu khai thác công nghệ này để thúc đẩy làn sóng năng suất tiếp theo. Đối với một nhà quản lý tài sản trung bình, tác động tiềm năng từ AI (trí tuệ nhân tạo), gen AI (AI tạo sinh, hay generative AI) và hiện tại là agentic AI (AI tác nhân) có thể là biến đổi, tương đương với 25 đến 40% cơ sở chi phí của họ, theo phân tích của  McKinsey.

Tìm kiếm và không thấy ROI đầu tư công nghệ

Trong thập kỷ qua, hiệu suất tích cực và dòng tiền ròng trong quản lý tài sản phần lớn được thúc đẩy bởi các yếu tố hỗ trợ thị trường, đặc biệt là lãi suất thấp, tăng trưởng GDP ổn định và sự bình yên địa chính trị. Tuy nhiên, từ năm 2022, nhiều yếu tố cơ bản hỗ trợ này đã đảo ngược.

Sau một thập kỷ hiệu suất thị trường tích cực chưa từng có và mức AUM (Asset Under Management) kỷ lục, ngành này trải qua sự sụt giảm mạnh 10% AUM vào năm 2022. Mặc dù thị trường và dòng tiền đã phục hồi vào năm 2023, chi phí ngành đã tăng và trở nên ngày càng kiên cường, trong khi doanh thu không thể dự đoán được.

Kết quả là sự nén tỷ suất lợi nhuận, với tỷ suất lợi nhuận hoạt động trước thuế giảm ba điểm phần trăm ở Bắc Mỹ và năm điểm phần trăm ở châu Âu từ 2019 đến 2023. Các nhà quản lý tài sản Bắc Mỹ, chẳng hạn, đã thấy chi phí tăng 18% trong khoảng thời gian năm năm - vượt qua tăng trưởng doanh thu chỉ 15% trong cùng kỳ.

Tại sao các nhà quản lý tài sản gặp khó khăn trong việc khai thác tiềm năng đầy đủ của công nghệ

Mặc dù đầu tư công nghệ tăng, chi phí như một phần của AUM - một chỉ số năng suất chính - vẫn tương đối ổn định ở cấp độ ngành. Hơn nữa, chi phí hoạt động trong các chức năng khác không co lại mặc dù kỳ vọng rằng công nghệ sẽ tạo ra hiệu quả.

Ở cấp độ công ty, phân tích của chúng tôi cho thấy các nhà quản lý tài sản đầu tư nhiều hơn vào công nghệ không nhất quán hơn năng suất so với các đối tác trên các KPI chính như tỷ lệ chi phí trên AUM và doanh thu trên mỗi nhân viên toàn thời gian (FTE). Nói tóm lại, mặc dù dữ liệu nhiễu, không có mối tương quan rõ ràng giữa chi tiêu công nghệ cao hơn và cải thiện năng suất.

Sự ngắt kết nối giữa chi tiêu công nghệ và ROI là gì? Những cải thiện năng suất trong quản lý tài sản vẫn khó nắm bắt phần lớn vì các công ty chi tiêu nhiều hơn - đôi khi đáng kể hơn - để duy trì hoạt động và hệ thống kế thừa, thay vì tập trung vào biến đổi hướng tương lai.

Trong nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi phát hiện rằng do sự phức tạp của các hệ thống này, các nhà quản lý tài sản phân bổ trung bình 60 đến 80% ngân sách công nghệ của họ cho các sáng kiến điều hành doanh nghiệp (run the business), chỉ để lại 20 đến 40% cho các hoạt động thay đổi doanh nghiệp (change).

Cơ hội bước nhảy vọt AI

Đối với các nhà quản lý tài sản, cuộc cách mạng AI là một cơ hội kịp thời để thoát khỏi cấu trúc chi phí ăn sâu bằng cách tăng hiệu quả trên các chức năng kinh doanh. Gần đây hơn, sự ra đời của tác nhân AI (agentic AI) đem lại một cơ hội hiếm có cho các nhà quản lý tài sản để phục hồi và bước nhảy vọt mức độ lợi nhuận.

Được thực hiện tốt, AI có thể giúp các nhà quản lý tài sản phục hồi mức tỷ suất lợi nhuận. Ví dụ, một nhà quản lý tài sản cỡ trung với AUM 500 tỷ đô la có thể nắm bắt 25 đến 40% tổng cơ sở chi phí trong hiệu quả thông qua các cơ hội AI được kích hoạt bởi việc tái tưởng tượng quy trình làm việc từ đầu đến cuối.

Ngoài những cải thiện năng suất này, một số nhà quản lý tài sản đang thấy lợi ích sớm trong cả tăng trưởng doanh thu hàng đầu và giảm rủi ro thông qua AI. Các trường hợp sử dụng được chọn lọc - như xây dựng danh mục đầu tư được tối ưu hóa và nhắm mục tiêu khách hàng hiệu quả hơn - đang bắt đầu tạo ra tác động doanh thu.

Tác động AI trên các chức năng chính

1. Trong vai trò đối mặt khách hàng, AI tạo sinh (gen AI) đang cho phép tương tác liền mạch và cá nhân hóa hơn, và có thể có tác động hiệu quả 9%. Trợ lý ảo có thể cung cấp thông tin chi tiết danh mục đầu tư theo yêu cầu và giúp hỗ trợ quản lý mối quan hệ với thông tin thời gian thực được điều chỉnh theo nhu cầu khách hàng cá nhân.
2. Trong quản lý đầu tư, AI tạo sinh đang biến đổi cách thức tạo ra thông tin chi tiết và đưa ra quyết định, và có thể có tác động hiệu quả 8%. Các nhà phân tích đang sử dụng trợ lý nghiên cứu được hỗ trợ bởi gen AI để tổng hợp dữ liệu từ các cuộc gọi thu nhập, báo cáo tài chính và hội nghị.
3. Trong rủi ro và tuân thủ, AI tạo sinh đang hợp lý hóa các quy trình thủ công và tốn thời gian trước đây, và có thể có tác động hiệu quả ước tính 5%. Các nhân viên tuân thủ hiện sử dụng trợ lý gen AI để diễn giải các yêu cầu quy định phức tạp và đánh dấu khoảng trống trong tài liệu.
4. Trong công nghệ, gen AI đang định hình lại cách phần mềm được xây dựng và duy trì, và có thể có tác động hiệu quả 20%. Các nhà phát triển đang sử dụng copilot mã gen AI để tăng tốc mã hóa, gỡ lỗi và thử nghiệm, giảm đáng kể chu kỳ phát triển.

Xây dựng nền tảng để mở rộng giá trị

Để nắm bắt toàn bộ tiềm năng của AI và cải thiện đáng kể ROI trên công nghệ, các nhà quản lý tài sản sẽ cần vượt ra ngoài những nỗ lực biệt lập và thực hiện tái tưởng tượng cấp độ miền và tái kết nối quy trình làm việc với sự phức tạp quản lý thay đổi đi kèm.

Thông qua nghiên cứu, chúng tôi đã phát triển một cách tiếp cận dựa trên 6 quyết tâm cốt lõi sẽ giúp nắm bắt đầy đủ giá trị của AI trong quản lý tài sản:

1. Chuyển đổi chuyên theo miền (domain-based transformation) để khai thác tiềm năng AI

Thay vì theo đuổi các trường hợp sử dụng phân mảnh tạo ra thay đổi gia tăng, các nhà quản lý tài sản có thể tái tưởng tượng các miền tổ chức thông qua thiết kế lại quy trình làm việc từ bắt đầu từ số 0, được kích hoạt bởi AI.

2. Cải tổ chiến lược tài năng và hoạt động cho chuyển đổi được thúc đẩy bởi AI

Như với bất kỳ công nghệ mới nào, AI có ý nghĩa đối với chiến lược tài năng, và các công ty sẽ cần nắm lấy thay đổi tổ chức để tích hợp AI hiệu quả vào hoạt động.

3. Tối ưu hóa mô hình hoạt động với AI để tăng cường hiệu quả

Trong số các nhà quản lý tài sản hàng đầu, một mô hình quản trị kết hợp giám sát tập trung với thử nghiệm và giao hàng phi tập trung đã nổi lên như cách tiếp cận hiệu quả nhất.

4. Duy trì kiểm soát lộ trình công nghệ để lợi thế cạnh tranh

Các nhà quản lý tài sản hàng đầu sẽ biến đổi CNTT từ một người hỗ trợ thành một yếu tố phân biệt cạnh tranh, mở khóa năng suất trên toàn tổ chức.

5. Phát triển chiến lược dữ liệu để nhận ra giá trị từ AI

Để giải quyết thách thức tích hợp AI và dữ liệu phi tập trung vào ngăn xếp công nghệ và hệ sinh thái, các nhà quản lý tài sản sẽ cần thiết kế lại thực hành quản trị dữ liệu của họ.

6. Kích hoạt áp dụng AI hiệu quả thông qua thay đổi văn hóa và quản lý thay đổi

Áp dụng AI thành công đòi hỏi thích ứng dần dần, hỗ trợ có cấu trúc và tái kết nối hành vi. Học tương tác AI hiệu quả, như kỹ thuật prompt (đặt câu hỏi), cần thời gian, và kết quả ban đầu có thể không tối ưu, sau đó cải thiện với sự quen thuộc.

Kết luận

Đối với ngành quản lý tài sản, việc nắm lấy biến đổi được thúc đẩy bởi AI không còn là tùy chọn mà là cần thiết. Nếu được nhúng hiệu quả vào tổ chức, AI có thể giải quyết áp lực tỷ suất lợi nhuận tăng và mở khóa giá trị đáng kể.

Nó cung cấp cho các nhà quản lý tài sản một cơ hội độc đáo để viết lại câu chuyện xung quanh ROI liên quan đến công nghệ và áp dụng các quy trình và xây dựng khả năng cho phép họ nắm bắt giá trị thực từ đầu tư của mình. Tuy nhiên, làm như vậy sẽ đòi hỏi một bước thay đổi trong cách họ tiếp cận những công nghệ này.

Tập trung vào sáu trụ cột biến đổi được chi tiết trong bài viết này là quan trọng - chúng tôi tin rằng đầu tư thiếu vào một trụ cột có thể lật đổ toàn bộ ngăn xếp. Với tháp điều khiển giám sát mọi bước để đảm bảo sự gắn kết, các nhà quản lý tài sản có thể vượt ra ngoài các trường hợp sử dụng AI phân mảnh để đạt được hiệu quả có thể đo lường và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Những người hành động một cách quyết đoán và chiến lược sẽ định vị mình là những nhà lãnh đạo, trong khi những người trì hoãn có nguy cơ tụt lại phía sau. Bây giờ là lúc để tái tưởng tượng cách các tổ chức hoạt động và khai thác toàn bộ tiềm năng của AI để bảo vệ tương lai hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng bền vững trong quản lý tài sản.

Về tác giả

Bài viết này là nỗ lực hợp tác của Jonathan Godsall, Philipp Koch, Piyush Sharma và Raj Bector, cùng với Alena Fedorenko, đại diện cho quan điểm từ Phòng Dịch vụ Tài chính của McKinsey.

* Bản dịch từ bài viết của McKinsey & Company với sự hỗ trợ của Claude AI. 

Nguồn tham khảo: 

• How AI could reshape the economics of the asset management industry: https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/how-ai-could-reshape-the-economics-of-the-asset-management-industry

Có thể bạn quan tâm: 

Chuỗi bài viết AI tác động, chuyển đổi tới các ngành nghề thế nào?

• AI tạo sinh (Gen AI) giúp kế toán viên tăng năng suất thế nào?
• Phần 1: Làn sóng thứ 7: AI sẽ thay đổi ngành công nghệ thế nào? Bối cảnh, các chiến lược phòng thủ và tác động của Trí tuệ Nhân tạo

• Phần 2: Làn sóng thứ 7: AI sẽ thay đổi ngành công nghệ thế nào? Chiến lược của 5 gã khổng lồ GAMMA: Google, Meta, Amazon, Microsoft, Apple và Lời khuyên Cho các CIO trước làn sóng Trí tuệ nhân tạo 
• AI (trí tuệ Nhân tạo) và Cuộc Cách Mạng Pháp Lý

• Dành cho CFO: AI tác nhân đang biến đổi Tài chính Doanh nghiệp thế nào?

• "AI có thể đóng vai trò giải quyết bất bình đẳng tiếp cận y tế, giáo dục, nông nghiệp" - Bill Gates

• 5 cách Tác nhân AI (AI Agents) Giúp Các "Doanh nhân Đơn thân" (Solopreneurs) Mở rộng Quy mô mà Không cần Thuê nhân viên
• 3 Ngành AI Không Thể Thay Thế - Theo Dự Đoán Của Bill Gates
• 10 ý tưởng thú vị để AI Tạo sinh cùng "làm cha mẹ"