2023证券数字化实践报告45页（附下载）

　　一方面券商经纪业务同质化竞争非常激烈，增长空间压缩遭遇瓶颈；另一方面随着居民收入增长，对财富管理需求日益增强。财富管理慢慢的变成了证券业务转型的共识。业内领先的券商纷纷尝试通过拓展线上渠道、优化产品组合、提升顾问能力等数字化手段增强财富管理，这其中涉及对流程、组织、系统等多方面建设。

　　扩大技术创新应用，加速AI+场景落地。过往以人工为主的工作流程及模式正迎来重塑，AI+能有效提升运营效率，成为证券数字化降本增效的有效抓手。AI+正大范围的应用在智能营销、智能投研、智能投顾、智能客服、智能运维等多个场景中。

　　财富管理业务流程与传统经纪业务流程差异明显。传统经纪业务流程以“卖方”思维为主，强调交易环节。而财富管理全流程以“买方”思维为主，强调以用户为中心。“三分投，七分顾”，用全方位的顾问服务持续运营用户，包括投前了解客户、投中提供专业投资建议、投后持续陪伴以及贯穿全生命周期的投教服务。

　　财富管理新流程对券商的能力要求也与以往不同，尤其需要数字化能力对各环节进行赋能。以客户获取环节中的客户画像为例。传统券商多采用问卷调研的方式鉴别客户风险承担接受的能力，这样的形式极易导致投资行为与实际风险偏好错配。财富管理要达到帮客户实现财富保值、增值的目的，首先就需要对客户的真实需求进行全面深入了解。这要求券商除通过问卷、沟通直接获取信息外，更要整合客户在多渠道、多平台中的资产数据，建立精准的客户画像。

　　在跨平台获取用户数据过程中，隐私计算是不侵犯用户隐私前提下的优选。以某头部券商为例，基于隐私计算的多方联合建模，以合法合规方式引入多维数据，研发出涵盖客户交易行为、金融理财产品、平台行为、人口属性等1000多个特征标签信息的智能画像标签系统。该券商APP可通过用户画像和数据挖掘，准确评估投资者风险承担接受的能力，提供合适的投资组合产品并推送合适的信息。