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长江证券:以客户为中心打造智能服务体系

来源:论文联盟  作者:夏淑媛 [字体: ]

长江证券:以客户为中心打造智能服务体系

  为客户提供高附加值的个性化服务已经成为券商向财富管理转型的重要路径选择。 
  2015年,中国互联网金融进入余额宝热潮之后的第二波高涨时期,A股牛市刷新7年纪录,两者叠加,带来了前所未见的情形:数千万缺乏经验的投资者涌入市场,民众投资理财需求愈发强烈。但作为市场的大多数,普通投资者却是市场参与者中最为弱势的一方,他们普遍缺乏专业知识,不能深入了解投资品种,亦无法建立具有抗风险能力的投资组合。特别是股市散户,他们往往不清楚该买什么、何时买、何时卖,经常陷入一买就套、一卖就涨的尴尬境地。在此背景下,金融与互联网行业中诞生了一系列智能服务平台。专业机构如何更加全面、透彻地了解投资者的投资倾向、投资习惯和风险偏好?普通投资者如何更有效地规避风险?带着问题,记者走进了位于北京望京园的长江证券股份有限公司互联网金融总部。 
  从客户出发重塑大众财富管理 
  对于中国证券市场现状而言,智能服务本身存在无限空间。长江证券股份有限公司互联网金融总部总经理李庚指出了证券行业客户服务目前存在的几大痛点: 
  自2007年以来,券商进入跑马圈地的黄金十年,营销队伍、营业网点和客户规模皆呈现快速增长态势。随着客户规模的提升,营业部与营销服务人员的服务水平和专业能力仍有提升空间,同质化竞争依然严重,其具体表现在:一是营销服务人员对客户投资特征和投资偏好的体察能力有待提升,与达到精确分析客户特征的标准存在一定差距;二是处于不同发展水平城市的营销人员专业水平存在差异,但客户对于券商的服务需求却同样强烈,两者之间的矛盾较难调和;三是当前券商客户中,一定规模客户处于无关系的自运转状态,服务人员的触达率较低。以上为通过智能系统方式实现客户服务的路径提供了空间。 
  在李庚看来,智能投顾的本质是服务。目前行业中一个证券公司服务人员平均要服务数百名投资者,很多普通投资者无法得到有效服务,基于这样的困境,为了提高证券公司服务客户的效率,智能投顾通过计算机提供一部分原本仅能由人工提供的服务,为客户提供精准的个性化服务。 
  在数据为王的今天,无论是客户画像还是AI辅助投资,都需要以大数据为基础,这是最基本的前提。“很多传统金融机构的互联网化路径是以账户为中心,从产品出发,而真正的互联网思维则需要从用户出发,只有以用户为中心,才能真正做到从C端出发,而证券公司最宝贵的资产正是客户的交易数据”李庚说。   iVatarGo多维度实现用户行为评估 
  今年4月,长江证券首款基于大数据的人工智能产品iVatarGo上线,通过对客户的投资行为数据、交易数据进行深度分析,对每位客户进行全面精准“画像”。通过用户画像的刻画,系统可以对用户特征进行标注、识别客户投资行为,并进一步提供相应的资讯、产品和投顾服务。 
  认识客户 
  长江证券互联网金融总部副总经理黄少贤进一步介绍,在确保客户信息资料保密的前提下,长江证券首次提取了所有正常交易客户5年来共86.7亿条交易数据,运用业内独有的量化方法评估客户的交易行为,通过亿万次计算,识别客户的投资偏好及投资能力,并为每位投资者进行标签化标注,精准“画像”,实现真正意义上的“千人千面”。 
  作为投资者,可以把这个“画像”当成一次投资能力的检查。跟体检时量身高、称体重、测血压差不多,iVatarGo检测的,主要是投资者特征、交易行为特征、投资能力、投资风格、投资策略、当前持仓等投资行为,看到结果,客户就可以大体知道自己是个什么样的投资者。 
  懂得客户 
  对iVatarGo来说,认识客户的目的是更好地“懂得”客户。在识别客户后,它就会使用数据获取、数据处理、智能分析、数据应用落地等一套工程化的方法,去理解客户的真正需求,并持续跟踪分析客户资产状况、投资行为,随时调整客户标签,力求在任何场景、任何时间都能为客户提供适当的产品和服务。同时iVatarGo还可以帮助客户发现自己的短板,进而启发客户思考自我提升的路径。“这也可以算是iVatarGo的第二大功能吧,即懂得客户”,黄少贤说。 
  坚定拥抱金融科技 
  事实上,长江证券在互联网金融领域的创新步伐一直在不断加快。据悉,长江证券2016年研发投入较为可观,研发支出主要集中于PB、股票期权、量化投资等创新业务开发、客户关系管理及服务平台建设、信息系统及业务平台升级等方面。未来,公司将进一步强化互联网技术研发投入。 
  尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》中说:“科学正逐渐聚合在一个无所不包的教条之中,也就是认为所有生物都是算法,而生命则是数据处理。智能正与意识脫钩。无意识但具备高度智能的算法,可能很快就会本文由论文联盟http://www.LWlm.COM收集整理比我们更了解我们自己。”在大数据时代,金融公司最强劲的挑战者不是来自同业,而是来自科技领域。“能用数据和科技赋能的公司才有望在同质化现状中脱颖而出,而且差距会越来越大。”李庚说。

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