BI+金融科技创新，探索财富管理数字化新模式（附方案下载）

发布时间：2023-12-13      游览量：332

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背景及挑战

• 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。

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。

思迈特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，思迈特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。

解决方案

图：管理驾驶舱示意图

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

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。

图：客户画像示意图

 4.建设客户画像实施精准化营销

 5.搭建投顾人力分析管理体系

图：人力资源管理示意图

典型案例

思迈特软件也是目前拥有最多大型金融客户的国产BI厂商，国内排名前10的证券公司已覆盖7家。值得一提的是，思迈特为深圳证券交易所搭建新型数据分析平台，为深交所及证监会提供统计报表、数据可视化等在线数据分析能力，满足用户自助分析场景需要，同时支持多环境部署、用户培训、系统维护等工作，工作取得阶段性成果并获得证监会及深交所相关部门用户好评。

图：部分证券客户展示，排名不分前后

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