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隻考慮新增客戶怎麼行?第三階段AI到來,這些是券商們的新焦慮



“一人多戶”和互聯網金融兩大契機,讓近幾年佈局及時的券商能迅速吸引客戶,這種趨勢至今沒有改變,券商對新開戶的數量也永遠不會嫌多,可隻考慮“如何新增開戶”已經OUT瞭!



日前,恒泰證券總裁牛壯在“思迪信息大數據與人工智能行業峰會”上透露瞭一組數據:恒泰證券用戶從80萬新增到瞭280萬,新開戶的比例大概是91%,但傭金隻有35%來自線上,沒有產生顛覆作用。



最早嘗試給投資者畫標簽的長江證券,總裁助理兼首席金融科技韋洪波也表示,目前證券行業的存量客戶有接近1/3的用戶沒有任何交易貢獻值。



那麼問題來瞭,當新增客戶變成存量客戶,如何盤活和服務這些投資者呢?目前,這些券商都在試圖通過AI尋求新突破,來看看他們怎麼做?



恒泰證券牛壯:AI時代誕生偉大的分工



恒泰證券總裁牛壯認為,證券行業的發展走過三個階段,第一個階段是PC端服務階段;第二個階段是互聯網服務階段;第三個階段是AI時代,即大數據、雲計算、人工智能等。





恒泰證券顯然是抓住瞭第二個階段發展契機的券商之一。公司從2014年就與互聯網公司進行流量合作,網絡開戶的數量早已超過200萬,比原本80萬客戶增加瞭2倍有餘,線下網點也接近150傢。雖然客戶數量從80萬增長到280萬,新開戶占比大概是91%,但傭金收入隻有35%來自於線上,沒有產生顛覆作用。



這其中既有傭金價格戰的因素,也有行業共同的問題,那就是客戶轉化率,或者說新增客戶變成存量客戶之後的交易活躍度。



牛壯表示:“第三階段AI時代已經來瞭,金融行業最焦慮。”金融的數據是結構化的,金融的數據也是格式化的,而格式化的數據讓機器最容易學習,AI會從金融行業最先取得突破。



在他看來,AI時代誕生偉大的分工,最明顯的是服務方式的轉變,從人的服務變成數據的服務,券商的痛點需要在大數據、雲計算、AI階段進行突破。



數據收集,包括交易數據、線上交互數據、營銷數據、外部數據,而後是數據分析,再根據數據分析來創造產品服務客戶,這個數據決策的過程中每傢金融機構的決策痛點都不同。恒泰證券APP關註的邏輯包括客戶自定義、行為、使用間隔、客戶回款、流失比例等。





長江證券韋洪波:除瞭客戶分層,還要員工分層



正如牛壯所說,線上貢獻率其實並沒有那麼高,那麼如何整合線下流量則是比較大的問題。



長江證券總裁助理兼首席金融科技韋洪波,也有類似的煩惱。首先他表示,證券行業用戶有接近1/3沒有貢獻值,而證券公司的業務經營范圍是有限的,也就是說存量客戶中有大量的非活躍用戶。







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與此同時,券商維護存量客戶的成本卻一天比一天高。“這也是雙殺,渠道的費用越來越高,事實上卻根本摸不著客戶。”韋洪波說道,如何整合線下的流量,是整個證券行業在零售業務中碰到的共同問題。



記者獲悉,最早嘗試給投資者畫標簽的長江證券,正在實踐一個新嘗試,那就是除瞭通過AI給產品分層、給客戶分層之外,還給員工分層,並借此瞭解員工能力,改變考核方式。



韋洪波認為,為什麼證券行業很難在零售端做大?就是因為考核機制和應用太粗糙瞭,對客戶經理的認知模型也過於粗糙瞭。



長江證券做瞭一個試驗,構建瞭員工能力模型,這個模型包括近一年客戶活躍數、有效台中坐月子中心價格表戶率、高質量客戶占比等考核指標。



據瞭解,這個試驗一個月後,長江證券的APP覆蓋率從41%提高到瞭47%-48%,然後資產量增長瞭23%,有效戶率由13%提高到瞭17-18%。相當於通過瞭解客戶經理,改變考核指標,把存量客戶進行內部觸活瞭。





光大證券張懷強:形成數據閉環應用



光大易創CEO、光大證券互聯網金融部總經理張懷強則認為,金融科技的核心不是數據而是運營。





他表示,金融科技並不是簡單的是互聯網金融的實現,實際上是平臺化、體系華的集運營的邏輯,它的整個邏輯和傳統金融管理的思路是完全不一樣的,它的核心就在運營上。



“券商的內容服務跟不上數據分析運營的節奏”,張懷強表示金融科技邏輯內核是以用戶為中心、拉通數據,而數據覆蓋客戶、咨詢、產品、機構、行業宏觀的數據,遺憾的是內容和服務還跟不上,下一步需要真正去分析運營數據,閉環迭代。



近期,光大易創與財務管理中心在搭建體系,實行產品經理負責制。據瞭解,這個產品經理是互聯網的產品經理,還有運營經理,還有項目開發經理,還有經營財務經理。這四個經理組成小組,然後做交互設計、產品設計,然後做成閉環的運營結果。



然後再嘗試數據閉環應用,從用戶畫像、數據采集、數據分析、產品設計到用戶觸達,形成業務閉環,不斷迭代優化的。張懷強再次強調,核心思想還是數據運營。





一是標簽適配、精準營銷。





二是精確服務、主動觸達。今年光大證券將開發150個數據產品,並且分門別類。



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三是客戶轉化、業務轉化。從普通客戶到信用客戶轉化等。



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四是興趣適配、智能資訊。





五是機器學習、智能理財。





六是數據洞察、運營優化。







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