券商巧用AI盤活存量,數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大難點(diǎn)待解
來源:券商中國 作者:楊慶婉 2025-07-02 15:41
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當(dāng)前,證券零售業(yè)務(wù)正處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的十字路口,外部面臨代理買賣證券及基金凈收入下降的困境,內(nèi)部受到粗放式運(yùn)營模式和傳統(tǒng)考核機(jī)制的掣肘。新增獲客成本越來越高,證券行業(yè)進(jìn)入了利用AI盤活存量的時代,開展集約化、精細(xì)化運(yùn)營成為各家券商零售業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型方向。

多家券商零售及數(shù)字金融部負(fù)責(zé)人在近日舉辦的第八屆互聯(lián)網(wǎng)金融研討會上,分享了各自利用客群分層運(yùn)營、擴(kuò)大服務(wù)半徑覆蓋長尾客戶、總部與分公司聯(lián)動等打法。一個直觀的變化是,過去50萬資產(chǎn)以上的投資者才可能得到投資顧問的服務(wù),而現(xiàn)在通過AI等數(shù)字化工具,5萬甚至3萬以上資產(chǎn)的投資者也能獲得咨詢和投資建議。

客群分層,有效需求轉(zhuǎn)化

證券行業(yè)的零售經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù),正在告別原本粗放式的發(fā)展模式,進(jìn)入數(shù)字化集約運(yùn)營時代。集約經(jīng)營,意味著精細(xì)化、差異化,需要捕捉客戶的有效需求,還需要將需求轉(zhuǎn)化成服務(wù),而想要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配投資者的需求,進(jìn)行客群分層是第一步。

券商中國記者了解到,最早證券行業(yè)大多按照個人投資者的資產(chǎn)規(guī)模來進(jìn)行分層分類,進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)金融時代之后,才開始按照年齡、交易行為、偏好等標(biāo)簽進(jìn)行識別,正所謂“千人千面”,現(xiàn)在則更側(cè)重客戶需求的挖掘和轉(zhuǎn)化。

不過資產(chǎn)規(guī)模依然是客群分層最明顯最直接的分界線。不止一家大型券商相關(guān)負(fù)責(zé)人透露:“由于客戶多、投顧少,一線人員不足,服務(wù)50萬以下的客戶可能不產(chǎn)生收入提成,因此50萬以上資產(chǎn)的個人投資者我們才會配備投資顧問服務(wù)?!?/p>

當(dāng)然各家券商的客戶資產(chǎn)結(jié)構(gòu)不同,注定了客群分層的區(qū)間不同,一些券商為投資者配備投資顧問服務(wù)的資產(chǎn)門檻并不是50萬,而是10萬。畢竟公開資料顯示,我國絕大部分的個人投資者股票賬戶資產(chǎn)都低于50萬。

近日,第八屆互聯(lián)網(wǎng)金融研討會提及該話題,共識是緊扣客戶需求分類的體系,才是真正實(shí)現(xiàn)“以客戶為中心”,而捕捉有效需求則可以通過數(shù)據(jù)獲取再進(jìn)行分析,然后制定最細(xì)顆粒度的工作流程,為投資者提供差異化的服務(wù)。

集約提效,擴(kuò)大服務(wù)半徑

在客群分層的基礎(chǔ)上,如何服務(wù)大眾投資者成為當(dāng)前各家券商盤活存量客戶必須突破的挑戰(zhàn),而互聯(lián)網(wǎng)金融和AI人工智能帶來了解題的新思路。

去年“9·24”行情帶動了新開戶數(shù)量暴增,剔除行情的影響,從可對比的樣本來看,券商通過線上導(dǎo)流獲客事半功倍,相對線下營業(yè)部來說,既高效又低成本。而除了新增開戶之外,券商借助互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行集約化經(jīng)營,還能盤活存量客戶,擴(kuò)大服務(wù)半徑。

通常來說,一名投資顧問服務(wù)的客戶數(shù)量上限是300人,超過部分則無暇顧及,券商通常會將這些客戶流轉(zhuǎn)到其他投資顧問手上,或者由總部進(jìn)行統(tǒng)一的集約化運(yùn)營。

記者獲悉,目前部分大型券商已經(jīng)將集約化運(yùn)營的客群設(shè)定在資產(chǎn)規(guī)模低于5萬,甚至3萬的投資者,而這部分客戶過去是在券商投顧或客戶經(jīng)理的服務(wù)半徑之外,幾乎沒有享受到除了APP交易軟件之外的其他服務(wù),現(xiàn)在則有客戶經(jīng)理添加企業(yè)微信,AI助手為其提供標(biāo)準(zhǔn)化的資訊和咨詢服務(wù)等。

實(shí)踐證明,這部分長尾客戶受益于券商的集約化運(yùn)營,交易行為有所改變,且更愿意為投顧咨詢服務(wù)付費(fèi),而提供服務(wù)的券商也能同時獲得收入。

據(jù)了解,華南一家券商利用大數(shù)據(jù)模型和AI 算力自研形成“智造+”產(chǎn)品矩陣,2024年“智造+”產(chǎn)品保有簽約客戶18萬戶,新增首次簽約客戶留存率70%,其中智能交易規(guī)模增長顯著,2024年度保有客戶簽約資產(chǎn)約40億元,同比增長82%。

組織架構(gòu)配套,考核彈性

目前來看,借助互聯(lián)網(wǎng)金融和AI人工智能對客戶進(jìn)行集約化管理的券商,都取得不錯的效果。

根據(jù)各自不同的稟賦,有的券商采用總部統(tǒng)一管理的模式,從客戶引流到落地服務(wù),都由總部主導(dǎo),這種模式適用于營業(yè)部較少且互聯(lián)網(wǎng)基因較強(qiáng)的券商。更多的券商采用總部和分公司聯(lián)動的模式,先選取創(chuàng)新定位的分公司進(jìn)行試點(diǎn),再擴(kuò)大范圍推廣至全國營業(yè)部。

目前來看,多家券商數(shù)字金融部相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,集約化運(yùn)營部分券商已經(jīng)取得成效,但還沒有在全行業(yè)推廣,原因在于存在三大難點(diǎn):

一是如何評估數(shù)字化集約運(yùn)營的效果,投資者開戶、交易、買賣產(chǎn)品等行為與行情息息相關(guān),所以需要設(shè)置對照組,才能剔除行情的影響因素,體現(xiàn)“集約降本、提質(zhì)增效”的成果。

二是組織架構(gòu)和人員配套,傳統(tǒng)的證券零售業(yè)務(wù)架構(gòu)是總部-分公司-營業(yè)部,券商總部部門只有管理和考核職責(zé),沒有直接服務(wù)客戶的權(quán)限,而數(shù)字化、集約化的經(jīng)營模式則要求更加靈活的聯(lián)動模式。

三是考核機(jī)制和利益分配,如果總部數(shù)字金融部門直接下場服務(wù),實(shí)現(xiàn)收入等KPI考核,就直接跟分支機(jī)構(gòu)變成競爭關(guān)系,造成爭奪客戶的局面,反而不利于盤活存量客戶,實(shí)現(xiàn)對客戶的全生命周期服務(wù)。因此一些券商采取的是總部團(tuán)隊不考核收入,但為分支機(jī)構(gòu)賦能,或者總部讓利,與分支機(jī)構(gòu)分成的方式進(jìn)行利益分配。

總體來看,證券行業(yè)獲取增量客戶的成本越來越高,只重視開戶考核的傳統(tǒng)經(jīng)營模式已成為過去,券商實(shí)現(xiàn)客戶的全生命周期服務(wù)除了投資顧問之外,還需要通過集約化運(yùn)營擴(kuò)大服務(wù)半徑,借助AI人工智能盤活存量客戶。

責(zé)任編輯: 戎艾茵
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