Alex Karp, CEO of Palantir Technologies, speaks on a panel titled Power, Purpose, and the New American Century at the Hill and Valley Forum at the U.S. Capitol on April 30, 2025 in Washington, DC. Kevin Dietsch | Getty ImagesThis is CNBC's Morning Squawk newsletter. Subscribe here to receive future editions in your inbox.Here are five key things investors need to know to start the trading day:1. Palantir's popcornTech earnings continued yesterday with Palantir Technologies, which beat Wall Street's expectat ...

Shares in Palantir Technologies Inc. (NASDAQ:PLTR) declined 6.56% in pre-market trading on Tuesday. The software giant posted upbeat third-quarter results on Monday, but saw bearish bets from large investors. Michael Burry Turns BearishBillionaire Michael Burry has warned that the ongoing AI surge could echo the dot-com bubble of 2000. His firm, Scion Asset Management, disclosed more than $1 billion in bearish put options against AI-focused stocks, including Nvidia Corp. (NASDAQ:NVDA) and Palantir, with fiv ...

AI在财富管理行业的应用现状与影响 - 行业对AI的态度从好奇转向能力建设，标志着新时代的开始 [3] - 一些全球私人银行在过去两年内进行了超过100个概念验证，焦点正从实验转向评估实际商业价值 [3] - AI已从后台分析工具进入财富管理战略核心，开始影响从客户入职到投资研究、组合优化和定价等各个环节 [3] AI带来的具体效益与改进领域 - 在投资组合管理领域，AI正开始支持研究综合、风险分析和优化，但人类监督仍然至关重要 [1] - 在中台职能中观察到切实的生产力提升，例如英国一家金融咨询公司通过工作流自动化和文件摘要工具，使助理规划师和行政人员的生产力提高了超过30% [2] - 早期成效主要体现在运营和管控领域，自动化正在降低成本和改善合规性 [2] AI对行业基础架构和数据治理的推动 - 利用AI的愿望正迫使公司打好基础，包括建立单一事实来源、清理和核对数据以及加强治理 [3] - AI正在使组织重新发现其数据和运营模式的基础要素 [3] AI与人工顾问的关系定位 - 财富管理和私人银行本质上是关于人的业务，客户看重顾问的共情、观点和作为可信赖顾问的能力，这一人性维度是机器无法复制的 [5] - AI的作用是增强而非取代人类顾问 [5] - 未来五年，借助AI代理总结会议、建议下一步行动和准备材料，顾问在保持互动质量的同时可管理多达两倍的客户数量 [6] 不同规模公司的AI应用策略 - 大型全球银行拥有大规模AI实验的预算，而小型精品公司则具备敏捷性这一同等宝贵的优势 [7] - 小型精品公司面临明显的规模限制，但可以通过快速跟随者策略取得成功 [7] - 技术的民主化（通过云平台、开放API和模块化AI工具）使精品公司无需大量基础设施投资即可部署复杂解决方案 [8] - 小型公司可以实施能产生近期影响的用例，而不会因企业级转型项目分心 [8] 财富管理行业的定价模式与竞争格局 - 尽管存在数字化颠覆的叙事，财富管理定价表现出韧性，咨询、关系管理和全面财务规划继续享有溢价 [9] - 财富管理公司很少在价格上直接与机器人顾问或纯数字平台竞争，而是在信任、共情和专业知识获取上竞争 [10] - 英国消费者责任法规迫使公司面对遗留定价差异，并使费用与公平原则对齐，一些财富管理公司因此实现了超过10%的收入增长以及利润率、满意度和留存率的改善 [11] 行业差异化竞争与客户服务模式 - 行业领导者并非在产品上竞争，而是通过理解、服务和保留特定客户细分市场的能力进行差异化 [12] - 针对大众富裕客户，混合模式（数字界面辅以关键时点的人工专业知识）正在蓬勃发展；针对高净值个人，双顾问模式（关系经理搭配技术组合专家）日益普及；针对超高净值客户，私人银行正扩展到生活方式和遗产服务 [12] - 领先公司正在与相邻参与者（从房地产和法律合作伙伴到可持续性数据提供商）建立生态系统 [13] AI在私募市场的应用与挑战 - 在私募资本和另类投资领域，AI的影响真实存在但仍在形成中，大多数公司处于实验而非转型阶段 [14] - 最明显的收益体现在数据聚合、文件分析和模式识别领域，尚未延伸至做出或验证投资决策 [14] - 自动化在投资组合监控和报告等运营领域带来真正的生产力效益，但交易发起和估值仍严重依赖人类判断和本地洞察 [14] 行业未来展望与成功要素 - 未来十年公司将面临低利率环境、持续的成本压力和加剧的利润率压缩，增长必须在更具竞争性和受审视的环境中争取 [15] - 拥有正确数据基础和治理框架的公司正获得显著的生产力提升，而其他公司则发现AI引入了从模型偏见、数据碎片化到监管风险的新风险 [15] - 监管也在同步发展，预计将出现关于可解释性、数据来源和人类问责的新标准 [15] - 私人银行的下一前沿是在压缩环境中蓬勃发展，即利用AI、数据和纪律性专注，以更少资源和更大信任，更个性化地服务更多客户 [16] - 制胜公式可能是掌握基础要素（数据、纪律和对话），并让技术处理其余事务 [16]