伴随中国证券业转型升级条件日趋成熟,大力发展财富管理业务和对内进行数字化重构成为券商转型的行业共识,而数字化转型已成为财富管理业务持续发展的必由之路。

为全面了解证券行业目前在财富管理数字化转型现状及挑战,并对未来发展趋势进行预测,神策数据发布证券行业财富管理数字化转型研究报告《财富管理数字化转型现状与趋势洞察》,报告提出了券商财富管理数字化转型成功的六大关键驱动力,并结合头部券商的实践经验,总结出了证券企业如何基于客户全生命周期进行精细化运营的思路和方法。

以下为报告精读,如需获取完整报告,请点击【阅读原文】。


一、财富管理已进入数据驱动的精细化运营阶段

报告指出,财富管理数字化转型已历经四个阶段,目前已进入数据驱动的精细化运营阶段,线上客户越来越多,这些客户的数据有哪些价值可以发掘,线上智能化、客户精细化运营成为这一阶段的主要课题。

图 1 财富管理数字化转型发展阶段

调研发现,近 70% 的券商认为数字化转型是公司全局的战略核心,更是有 85% 的券商将数字化转型作为财富管理业务的重要领域来看待,可见在当下数字化转型已经成为行业普遍共识。

图 2 数字化转型在企业的重要性

卓越的数字化建设是驱动券商利润水平提升的关键,数字化对财富管理的赋能,也将成为券商未来营收增长的源动力。

图 3 券商数字化建设水平与净利率的相关性分析

二、财富管理数字化转型的六大关键驱动力

通过对头部券商的转型实践研究,报告构建了评估财富管理数字化能力的六力模型,从战略规划、组织协同、产品创新、用户体验、金融科技、数据建设六大领域和 27 项具体维度来构建分析框架。

图 4 财富管理数字化转型六力模型

战略规划:数字化转型的关键路径规划是战略规划的重心。在数字化转型的战略规划上,数字化转型已经被广泛认可,当前券商应聚焦的是达成路径,尤其是处于追随者位置的券商,制定清晰的达成路径是转型的第一步。

图 5 数字化转型战略规划情况

组织协同:领军者灵活变更组织架构,设立专项团队推进。数字化转型首先要思想上转型,从组织、文化上转变思想,提高全员认知以数据为驱动力。

产品创新:一站式数字财富管理平台是成功的券商产品创新模式。一站式数字财富管理平台是以数字科技为驱动,高效、低成本为客户提供个性化资产配置服务的财富管理平台,可以一站式满足客户看资讯、查行情、做理财等服务需求。

图 6 一站式数字财富管理平台业务模式

用户体验:客户全生命周期运营体系是挖掘客户差异化价值的关键。数字化转型使业务从传统的收费型模式向注重专业服务、深化客户关系和利用网络服务等多元化模式转化,通过收集大量客户数据分析了解客户需求,提高客户满意度和黏性并获取新客户,建立完整的客户生命周期管理体系。

图 7 证券客户全生命周期运营体系

金融科技:拥有领先实践的专业服务商,有助于提升券商转型试水效率。在调研券商中,多数都在与第三方金融科技服务商进行合作,同时也希望通过加强与科技企业的合作,形成优势互补。

数据建设:数据基础能力建设决定了转型效果 。数据是数字化转型的基础,对数据质量的把控及数据应用的广度和深度直接反映了企业数字化转型的效果,是企业的核心竞争力。

三、数据建设成熟度成为券商转型成功与否的分水岭

报告指出,数据建设领域成为各阶段券商在转型六大驱动力中明显的差异点,领军者在这一关键领域的得分遥遥领先。

图 8 不同阶段券商数字化各维度表现

从转型各细分维度看,只有处于领军者的少数头部券商对数据应用、用户个性化推荐、数据分析、数据采集等数据建设领域进行了重点实施。

图 9 券商对六大领域细分维度重视度及实施情况

结合头部券商的实践经验,在数字化建设上形成了一套 Sense -> Decision -> Action ->Feedback 的数据驱动模型,简称 SDAF。

图 10 SDAF 模型

模型总结了领军者在数据建设方面的成功经验,可称为五大能力。

1. 构建全端数据采集能力。证券企业存在多个服务渠道,包括线上和线下,只有对全端数据进行完整的采集,才能建立完整的数据仓库,从而实现用户精细化运营。

2. 实现行为数据和业务数据的打通。数据价值的呈现需要将不同类型的数据进行融合,财富管理业务中,用户的行为数据和业务数据是至关重要的,将两者打通实现融合,会得到用户在不同渠道的表现,实现差异化运营。

3. 形成高质量的数据管理。转型初期券商开始接入不同的埋点,并沉淀了部分数据,但随着平台本身的迭代,多数埋点数据无法满足时效性。所以,在对数据加以治理的同时,还要对数据格式和类别进行规范,保证数据质量的可控性。

4. 强化数据分析可视化能力。在数据可视化方面,需建立清楚的指标分析体系,构建宏观的呈现形式,同时重视特定产品的针对性指标,助力快速决策与高效反馈迭代。

5. 结合业务场景进行落地应用。结合自身实际需要,不断抽象出应用场景,在数据完整基础上实现落地。

报告最后,结合对转型领军券商的前沿实践,总结了证券企业如何基于客户全生命周期进行精细化运营的思路和方法,并给出转型过程中券商应避免的风险点。

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