麥肯錫調查：半數港人投保理財前善用AI 財務顧問應用落後致「諮詢差距」擴大
顧客追求專業判斷與責任承擔 視 AI 為第二意見
調查指出，AI 的普及並未取代對財務顧問的需求，約 80% 購買重大人壽、健康及財富管理產品的顧客仍主要依賴顧問諮詢。顧客尋求顧問協助的核心原因在於希望有人理解個人及家庭狀況（43%）、協助重大決策以避免出錯（41%）、即時解答複雜疑問（35%），以及在購買後有人承擔責任（34%），反映顧客看重的是情境理解與專業判斷，而非單純的情感安慰。
與此同時，半數顧客已習慣在決策前借助 AI 形成自己的判斷，將其視為「第二意見」。顧客最常將 AI 用於識別潛在財務及保障需求（35%）、了解及比較相關產品（34%），以及輔助購買決策（30%）。在使用原因方面，58% 顧客提及 AI 能提供更客觀一致的比較，53% 看重其豐富的知識庫，39% 則認為 AI 具備較低的銷售導向，這些傳統上屬於顧問優勢的領域正被 AI 重塑。
顧問非抗拒 AI 而是缺乏貼地工具 高淨值客群顧問採用率達七成
麥肯錫全球董事合夥人兼香港區總經理石煒麟表示，AI 未有消除諮詢需求，反而提高了優質諮詢的門檻，顧客見面時往往已掌握由 AI 提供的比較資訊，因此顧問未來的價值在於成為值得信賴的解讀者。調查亦打破了顧問抗拒新科技的迷思，多數顧問願意讓 AI 扮演更大角色，目前使用率偏低的主要原因在於市場缺乏貼近前線工作流程的 AI 整合工具。
值得注意的是，顧問的 AI 採用率隨主要服務的客群劃分而呈現明顯分化。主要服務大眾客群的顧問中，每週至少使用一次 AI 的比例僅為 34%；富裕客群顧問的採用率上升至 58%；而服務高淨值客群的顧問採用率則高達 69%，最大的應用差距主要體現在聯繫跟進潛在客戶、決策討論及需求分析等核心互動環節。
麥肯錫提四大轉型建議 重塑 AI 賦能的諮詢模式
為協助金融機構填補諮詢差距，麥肯錫提出了四大優先建議。首先，機構應將重點由單純的「軟件升級」轉向「推動團隊採納」，在培訓與重塑工作模式上的投入應與技術投資並重；其次，必須打好數據底層基礎，解決碎片化記錄及斷層平台問題。此外，機構應將頂尖顧問的商業直覺與判斷力融入 AI 系統，提升整體服務標準，並同時加大投資於機器無法複製的人類技能，將傾聽、建立信任及引導困難決策等軟實力視為核心戰略能力。
麥肯錫全球董事合夥人胡子亮總結，金融機構競爭的核心始終是團隊的專業度與生產力，機遇不在於簡單部署更多獨立軟件，而是在於建立一個由 AI 賦能的諮詢模式，將充足的數據準備與個人化服務，與人類的專業判斷及責任承擔有機結合。
