券商巧用AI盤活存量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大難點(diǎn)待解

　　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(duì)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。

（文章來源：券商中國）

(原標(biāo)題：券商巧用AI盤活存量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大難點(diǎn)待解)

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