BI+金融科技创新,探索财富管理数字化新模式
近年来,经纪业务作为证券行业的传统支柱,面临多重挑战。随着交易佣金率的下降和新增投资者规模的收缩,其收入在整个行业中的份额持续下降。同时,资本市场的对外开放迈出了更快的步伐,外资对竞争格局产生了显著的影响。在这种内外因素共同推动下,经纪业务正经历着向财富管理转型的关键时刻。
背景及挑战
从业务角度看,整个财富管理生命周期缺乏全面评价指标,无法充分了解运营效果,这可能导致难以优化策略和提升客户满意度。
- 从产品管理角度看,缺乏对产品从创建到终结的全生命周期管理,可能影响整体产品线的效益。此外,对庞大客户群体的数据画像不足,难以实现个性化的客户服务,影响了客户的满意度和忠诚度。
- 客户精准化营销分析与管理不足,也容易错失了提高客户转化率和销售额的机会。对投顾团队工作的客观评价机制不健全,可能影响整体服务水平。
- 在技术层面,业务指标口径不统一,存在歧义,临时性数据需求导致信息处理低效和误导性。决策链路不通畅,无法体现数据协同性,可能降低决策的灵活性和针对性,影响公司整体的战略执行。
解决方案总体思路
目前证券行业里普遍应用到的最具代表的金融科技技术是人工智能AI和BI大数据。证券行业是数据密集型行业,沉淀了大量客户数据,运用大数据技术和客户画像技术能够对财富管理业态数字化,进而实现精细化运营,精准营销,挖掘更多的业务机会。
思迈特积极推进经纪业务向财富管理转型,主张利用BI工具进行深度分析与管理,思迈特证券财富管理方案主要涵盖管理驾驶舱、产品分析管理、客户分析管理、营销分析管理以及投顾分析管理。这一整合模式旨在帮助证券公司搭建大数据运营管理驾驶舱、建设全生命周期的产品管理,建设统一数据分析应用平台,进而实现更为系统化和精准化的转型过程。
解决方案
图:管理驾驶舱示意图
同时,支持终端展现,这样方便于高管在各种场景下都能随时掌握经营动态,对重点客户风险提前预警及预测,高风险标的风险警示,风险防范于未然。
2.建设全生命周期的产品分析管理
产品运营人员统一填报录入,对新发行产品录入基本信息、管理费用、认购/申购费用及产品投资范围等等。同时,产品运营人员可根据条件对产品进行筛选、到期预警及波动异常预警。在产品画像上,实现对产品持仓人员变化情况、等级客户持仓分布及人员规模、持仓人员明细进行分析监控,重点关注分析客户变化、持仓趋势、等级客户规模占比等。
3.搭建客群画像及客户画像体系
搭建客户画像,实现对客户转化、签约、产品签约等全景化管理,投顾人员对管辖客户进行信息管理,比如说活动通知、产品推荐、流失挽回等。
图:客户画像示意图
4.建设客户画像实施精准化营销
根据客户特征,比如说基本信息、资产信息、交易信息、盈亏行为等进行分组营销。对客户各生命周期进行分群管理,通过客户进行智能预测,评分,自主推送短信及通知给对应投顾。根据新发行产品特征进行精准化匹配客户群,智能推荐其产品给相应客户。 5.搭建投顾人力分析管理体系
通过KPI综合看板,对投资顾问、客户经理、经纪人对KPI及管辖客群进行管理分析,重点分析业绩排名、运营客群分析、财富管理转型KPI监控。 对投资顾问、客户经理、经纪人等人力资源分析,可以分析人员数量变化、入离职情况分析等。图:人力资源管理示意图
思迈特覆盖企业数据后运营的不同发展需求,为券商公司搭建统一指标管理及元数据体系,通过建设自助分析平台,赋能业务人员快速进行数据统计分析,减少与技术的沟通成本。
典型案例
思迈特本是金融起家,经过十二年的发展,在上千个大型金融项目中不断锤炼,沉淀了完善的行业解决方案,为金融企业搭建一个“高扩展性、响应快速、业务全面”的智能BI平台。
思迈特软件也是目前拥有最多大型金融客户的国产BI厂商,国内排名前10的证券公司已覆盖7家。值得一提的是,思迈特为深圳证券交易所搭建新型数据分析平台,为深交所及证监会提供统计报表、数据可视化等在线数据分析能力,满足用户自助分析场景需要,同时支持多环境部署、用户培训、系统维护等工作,工作取得阶段性成果并获得证监会及深交所相关部门用户好评。
图:部分证券客户展示,排名不分前后
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