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。

一、背景及挑战

随着经济迅速发展，我国居民对于财富管理的需求日益旺盛，财富管理市场潜力巨大，客户投资需求呈现多样化趋势。然而，在财富管理发展过程中，仍然面临着一系列突出的业务和技术挑战。

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。

以上这些问题需要综合运用技术手段、优化业务流程、建立统一标准，以及加强内部数据协作来解决。不得不说，数字化的蓬勃发展为券商财富管理转型提供了新的思路和新的方法。

二、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。

盈析数据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，盈析数据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。

三、解决方案

1.搭建大数据运营管理高管驾驶舱

高管驾驶舱通过统一平台进行综合展示核心业务指标，并支持下钻，提供更全面分析视角。对于业务发展不理想的机构可以及时调整模式，通过数据辅助高层决策。

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。

同时，根据客户资产规模进行分类管理，从性别、区域等视角分析客户各类信息占比。

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。

对规则筛选客群进行营销跟踪，多批次数据对比，根据过往营销策略，进行对比分析、A/B测试等手段进行持续逐步优化改进，提升策略效果。

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。

盈析数据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。

证券行业发展证明金融科技已经成为证券行业的生产力和核心竞争力之一。盈析数据深耕金融+BI技术，赋能财富管理业务，优化投资者客户体验，提供差异化、个性化的资产配置及财富管理需求。这是经纪业务向财富管理转型的大势所趋，也是强力的助推器。

未来，盈析数据将继续积极拥抱金融科技技术，扩大财富管理业务场景的渗透，助力券商公司在新的竞争格局中寻找新的增长机会。