当前，证券零售业务正处在数字化转型升级的十字路口，外部面临代理买卖证券及基金净收入下降的困境，内部受到粗放式运营模式和传统考核机制的掣肘。新增获客成本越来越高，证券行业进入了利用AI盘活存量的时代，开展集约化、精细化运营成为各家券商零售业务的战略转型方向。
多家券商零售及数字金融部负责人在近日举办的第八届互联网金融研讨会上，分享了各自利用客群分层运营、扩大服务半径覆盖长尾客户、总部与分公司联动等打法。一个直观的变化是，过去50万资产以上的投资者才可能得到投资顾问的服务，而现在通过AI等数字化工具，5万甚至3万以上资产的投资者也能获得咨询和投资建议。
客群分层，有效需求转化
证券行业的零售经纪业务，正在告别原本粗放式的发展模式，进入数字化集约运营时代。集约经营，意味着精细化、差异化，需要捕捉客户的有效需求，还需要将需求转化成服务，而想要实现精准匹配投资者的需求，进行客群分层是第一步。
券商中国记者了解到，最早证券行业大多按照个人投资者的资产规模来进行分层分类，进入互联网金融时代之后，才开始按照年龄、交易行为、偏好等标签进行识别，正所谓“千人千面”，现在则更侧重客户需求的挖掘和转化。
不过资产规模依然是客群分层最明显最直接的分界线。不止一家大型券商相关负责人透露：“由于客户多、投顾少，一线人员不足，服务50万以下的客户可能不产生收入提成，因此50万以上资产的个人投资者我们才会配备投资顾问服务。”
当然各家券商的客户资产结构不同，注定了客群分层的区间不同，一些券商为投资者配备投资顾问服务的资产门槛并不是50万，而是10万。毕竟公开资料显示，我国绝大部分的个人投资者股票账户资产都低于50万。
近日，第八届互联网金融研讨会提及该话题，共识是紧扣客户需求分类的体系，才是真正实现“以客户为中心”，而捕捉有效需求则可以通过数据获取再进行分析，然后制定最细颗粒度的工作流程，为投资者提供差异化的服务。
集约提效，扩大服务半径
在客群分层的基础上，如何服务大众投资者成为当前各家券商盘活存量客户必须突破的挑战，而互联网金融和AI人工智能带来了解题的新思路。
去年“9·24”行情带动了新开户数量暴增，剔除行情的影响，从可对比的样本来看，券商通过线上导流获客事半功倍，相对线下营业部来说，既高效又低成本。而除了新增开户之外，券商借助互联网进行集约化经营，还能盘活存量客户，扩大服务半径。
通常来说，一名投资顾问服务的客户数量上限是300人，超过部分则无暇顾及，券商通常会将这些客户流转到其他投资顾问手上，或者由总部进行统一的集约化运营。
记者获悉，目前部分大型券商已经将集约化运营的客群设定在资产规模低于5万，甚至3万的投资者，而这部分客户过去是在券商投顾或客户经理的服务半径之外，几乎没有享受到除了APP交易软件之外的其他服务，现在则有客户经理添加企业微信，AI助手为其提供标准化的资讯和咨询服务等。
实践证明，这部分长尾客户受益于券商的集约化运营，交易行为有所改变，且更愿意为投顾咨询服务付费，而提供服务的券商也能同时获得收入。
据了解，华南一家券商利用大数据模型和AI 算力自研形成“智造+”产品矩阵，2024年“智造+”产品保有签约客户18万户，新增首次签约客户留存率70%，其中智能交易规模增长显著，2024年度保有客户签约资产约40亿元，同比增长82%。
组织架构配套，考核弹性
目前来看，借助互联网金融和AI人工智能对客户进行集约化管理的券商，都取得不错的效果。
根据各自不同的禀赋，有的券商采用总部统一管理的模式，从客户引流到落地服务，都由总部主导，这种模式适用于营业部较少且互联网基因较强的券商。更多的券商采用总部和分公司联动的模式，先选取创新定位的分公司进行试点，再扩大范围推广至全国营业部。
目前来看，多家券商数字金融部相关负责人表示，集约化运营部分券商已经取得成效，但还没有在全行业推广，原因在于存在三大难点：
一是如何评估数字化集约运营的效果，投资者开户、交易、买卖产品等行为与行情息息相关，所以需要设置对照组，才能剔除行情的影响因素，体现“集约降本、提质增效”的成果。
二是组织架构和人员配套，传统的证券零售业务架构是总部-分公司-营业部，券商总部部门只有管理和考核职责，没有直接服务客户的权限，而数字化、集约化的经营模式则要求更加灵活的联动模式。
三是考核机制和利益分配，如果总部数字金融部门直接下场服务，实现收入等KPI考核，就直接跟分支机构变成竞争关系，造成争夺客户的局面，反而不利于盘活存量客户，实现对客户的全生命周期服务。因此一些券商采取的是总部团队不考核收入，但为分支机构赋能，或者总部让利，与分支机构分成的方式进行利益分配。
总体来看，证券行业获取增量客户的成本越来越高，只重视开户考核的传统经营模式已成为过去，券商实现客户的全生命周期服务除了投资顾问之外，还需要通过集约化运营扩大服务半径，借助AI人工智能盘活存量客户。
排版：汪云鹏
校对：廖胜超
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