点击下载《证券行业互联网数字变革与发展白皮书》

摘要：过去几年,证券行业一直在经历变化。从证券经纪商向综合投行转变，从通道业务向资本中介业务转变，从零售交易向财富管理转变，依旧躲不开整个行业收入和利润连续三年的持续下滑。综观金融行业零售业务格局，银行、互联网金融、第三方财富管理机构各据一方，从功能、渠道上对券商形成全面挤压。未来两到三年，券商经纪与财富管理何以解除困境？
这次发布的白皮书由阿里云研究中心和恒生电子经过长达数月的实践分析调研后完成，包含了大量互联网技术以及人工智能、数据中台在金融证券行业的真实案例和应用模式，提出了未来证券行业向以数据为中心驱动运营的变化方向，还首次总结发布了券商互联网转型的四大路径。

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文章导读

(一)数字时代 证券行业面临“不得不变”的挑战和机遇

2018年，整体证券行业五大业务收入均下滑，同比来看，证券行业总体营收和净利润双双下滑。总体来看，证券行业的挑战主要体现在四个方面：

1、 券商正在进入正常转型阵痛期，过去行情好、高佣金率、靠牌照红利吃饭的日子一去不复返。

2、混业经营以及金融行业加大开放的背景下竞争压力巨大，以银行为首的传统金融机构全面发挥自身营业网点、客户基础、品牌信誉、产品推广等优势；互联网金融流量巨头牢牢把控住大众长尾用户；第三方财富管理结构向客户提供多元化的财富管理服务；整体券商面对更多维度的竞争和冲击。

3、大多数券商的机制过于固化陈旧，市场嗅觉和敏捷度不够，大部分券商组织架构大多数以业务牌照为中心展开，各业务版块协同作战能力不足，导致转型收效甚微。

4、最早接触互联网，却并没有抓住互联网服务及用户需求，没有真正沉淀用户，导致客户黏性不足，沉默用户数量和用户流失率指标难以优化。在今天，证券APP做得最好的并不是证券公司，而是类似同花顺、东方财富、大智慧等专业的互联网证券信息服务公司。

(二)证券行业数字智能化变革的核心：以数据为核心的精细化运营

互联网、云计算、大数据、人工智能在内的科技创新，将给传统证券行业引入了新的产业元素、竞争关系和商业模式，同时也扩大证券行业的边界，未来的证券行业将逐步进入到基于数据发展的智能运营。

券商要在未来竞争中胜出，以智能数字化的方式，建立对用户的立体认知，并在此基础上进行全域触达和基于数据的精细化运营是必然选择。智能数字化手段可以高效帮助企业设法建立和培养可识别、可运营的用户资源池，建立深度连接，形成忠实用户群，实现大众消费者关系的彻底重构。当利用数据标签针对大众用户的交易及理财需求逐渐明朗时，细颗粒度微粒化的数据流在智能分析的基础上可以大幅优化企业运营和业务流程，实现基于真实用户金融需求的精准满足，这是证券行业数字智能化变革的核心。领先的券商公司已经开始形成自己的数据文化，包括业务报表、策略效果和经营绩效全部用数据说话。具体来说，智能化数字技术将在以下几方面重新定义企业的竞争力：

1、客户认知与交互重构：重塑消费者关系，以用户为中心，深耕用户需求和体验

券商从早期的电话委托到固定网络PC再到移动互联网APP，更多的是交易委托渠道的拓展，大多数券商并未真正考虑消费者的APP体验和需求。随着近几年经纪业务收入的下滑，行业已经逐步转向以消费者用户为中心，然而准确认知并把握消费者的金融理财需求极为不易，这已经成为行业内的共识。

2、科技智能与效率提升：围绕用户突破运营效率天花板，用技术拓宽产业边界

金融证券的运营效率意味着更快的APP版本迭代，更广泛和更全面的股票信息、更有针对性的理财产品组合等。而这些效率的提升在传统的模式下难以展开，因此运营的质量、深度与时效性、工作效率产生了矛盾。

AI、大数据、云计算等技术在证券行业的应用和渗透，将直接改善营销和运营中的效率不足问题。目前多数证券行业中的企业现状，从营业部营销到产品推广、投顾咨询，都大量依赖专业人员经验，极耗费人力和时间。而数字化、智能化的基于分布式架构实现的敏捷特性可以最大程度的提升营销和运营效率。以营销、投顾、双录和客服为例，在各类技术驱动下，大量目前要求人工的场景都正逐步被机器智能化迭代。

3、数据运营和商业循环：实现基于数据的智能全循环运营

当利用数据标签针对大众用户的交易及理财需求逐渐明朗时，细颗粒度微粒化的数据流在智能分析的基础上可以大幅优化企业运营和业务流程，实现基于真实用户金融需求的精准满足，这是证券行业数字智能化变革的核心。

与数据相对应的，是企业需要进行的一系列中后台的改造，实现智能化数据解析结果的共享和面向各业务部门的数据整合。这是证券行业智能数字化变革的重要基础。

4、产业联合与生态创新：突破产业限制，联合第三方生态，实现跨产业共荣

除了企业自身的数字化创新和转型以外，在产业和技术快速变化的今天，产业合作，生态对接已经成为主流趋势，无论是跨领域合作、跨平台合作，还是金融产品、投研资讯的创新，证券行业未来一定是生态共荣。

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