券商業務轉型別光盯著大數據_數據分析師

通過數據分析提高銷售水平和服務質量，是券商未來發展的重要手段。在券商業務轉型的過程中，大數據的作用毋庸置疑。但很多具體業務，只需要小數據即可滿足要求，大數據提供總體概況，小數據則提供實時、特定信息，能更準確地滿足客戶需求。

　　滬深A股市場“一人一戶”的全面解禁，給投資者帶來了更多選擇權，使得原來被券商捆綁的客戶在賬戶選擇方面有了更多主動權，這也在倒逼券商通過降低傭金來挽留客戶。目前，多數券商已把傭金率降至了萬三左右，更有券商給出萬二的傭金率。根據滬深交易所網站的交易費用一覽表，滬深交易所目前需要收取萬分之0.696的證券交易經手費，萬分之0.2的證券交易監管費，深市需收取萬分之0.255過戶費，而滬市收取過戶費標準為成交面值的千分之六。以深市為例，這些基本費用即達到萬分之一點一五一。而券商還需向滬深交易所繳納席位費和交易單元費用，還需將工作人員費用、固定資產折舊費用、客戶經理提成費等各種經營費用計算在內。以此估算，業內萬三的傭金率水平，讓券商幾乎失去了盈利空間。在當前的大牛市行情下，成交量大增，通過以量補價，還可保證券商經紀業務的正常收入，一旦行情回落，交易量萎縮，以經紀業務收入為主要來源的券商就將遭受嚴重打擊。

　　在傭金率降低的過程中，券商現在唯一的出路就在加快推進經紀業務轉型，將傳統的經紀業務打造成綜合的財富管理業務。資本中介業務將更多為機構投資者以及高凈值客戶服務，為他們提供優質的投融資服務，如融資融券業務、即將合法的代客理財業務等，券商在依靠規模實力獲得廉價資金的同時，轉而依靠多元化、專業化的投資賺取利差。券商提供個性化服務的基礎，是他們所擁有的數據資源，包括客戶的基本資料、交易記錄、無結構化的新聞和文本、以及隱含在社會媒體和網絡中的消費者信心和商業情緒等信息，所有核心都為券商深入了解客戶提供了更為量化的支撐。百度[微博]、騰訊、阿里巴巴[微博]等互聯網公司之所以能在互聯網金融方面對金融業造成沖擊，很大程度上是由于他們擁有的海量用戶，這些用戶的留痕數據對互聯網公司的未來發展將發揮極為重要的作用?？梢灶A見，未來發展優異的券商，一定是圍繞數據構建組織并恪守數據驅動型決策承諾的公司。眼下，券商以客戶為中心的管理改革已經起步，在以“以客戶為中心”的理念指導下，通過分析客戶的消費行為與模式，提高客戶的轉化率，開發出不同的產品以滿足不同客戶的市場需求，實現精細化管理和差異化競爭。由于不同的客戶投資存在不同的偏好需求，客戶經理可以根據客戶需求的多樣化和數據分析情況，通過差異化服務，為客戶特別是高凈值客戶打造量身訂制的服務，增強客戶黏性和減少客戶流失，提高客戶的忠誠度。

　　為適應大數據時代的新環境，不少券商已經開始搭建大數據平臺，采用數據驅動的方法以針對性的服務降低風險，提高業績。他們通過收集、存儲、管理和分析大數據集，整合公司內外部海量數據資源，識別關鍵業務，給客戶提供更好的決策。通過數據挖掘、數據管理和數據分析的手段，為券商在風險控制、業務創新和客戶的精細化管理方面提供決策依據，幫助券商在高頻交易、小額信貸、精準營銷等領域加速推進。同時利用實時和非實時的計算分析能力，為券商提供全周期的低成本高性能的商業智能平臺支持。

　　在券商業務轉型的過程中，大數據的作用毋庸置疑。但對于很多具體業務來講，只需要小數據即可滿足要求，小數據是包含非常具體屬性的數據集，用來確定當前狀態和條件，它可通過大數據集生成。大數據提供了總體概況，而小數據則提供了實時、特定信息。小數據是根據客戶的特定需求，有針對性地找出能給客戶提供決策支持的客觀依據，從而達到服務客戶的目的，小數據的存在對于促進券商業務的發展、更加準確地滿足客戶需求具有非常重要的作用。不同于大數據，小數據是利用現有的資源，券商可以通過數據了解客戶投資需求和偏好、以及他們對于某投資行業的看法等，通過分析客戶的反饋，提高服務質量，還可以通過數據資源來分段和精選客戶。對于小數據利用價值的提升，將使得券商可以高效地利用現有資源，避免了購買大數據處理機器所帶來的財力超支。

　　以客戶關系管理為例來說明小數據的應用價值，客戶關系管理是券商用來管理他們當前客戶和潛在客戶的系統，該系統為券商提供了中心化存儲、查看和組織客戶信息的場所，能夠有效地幫助客戶經理更高效地服務客戶。比如，通過客戶關系管理數據的梳理、分析、研究，決策者能制定出在目前情況喜愛最為合適的方案，告知券商能夠獲取最高潛在收益的方向所在等。

　　此外，在營銷服務方面，針對產品、服務、客戶洞察的精細化和個性化，券商從客戶數據著手挖掘核心信息，從數據中提取客戶價值等核心信息并細分，再做精準營銷、個性化的處理，然后針對客戶營銷策劃和營銷行動。通過研究細分群體的潛在投資偏好和需求，打包服務產品，組裝成套餐，提供不同細分客戶群體的解決方案，積極應對因傭金率降低而造成的壓力。通過這些服務，可以改善券商的服務，提高客戶滿意度，進而提升利潤，增強競爭力。

　　毫無疑問，通過數據分析提供銷售水平和服務質量，是券商未來發展的重要手段。依此標準衡量，目前我國券商對于數據的分析和利用仍然處于較為低級的階段，券商應充分利用數據資源，在做好大數據的基礎上，提取出具有鮮明特征且有價值的小數據，挖掘其中蘊含的客戶信息及交易信息，獲取有價值的客戶信息，幫助公司降低運營成本、提高運行效率，并及時調整公司定位。