导读
现如今的证券行业，金融产品同质化严重、金融客户需求多样化且流失率严重。证券公司如何持续提升核心价值和竞争力在竞争中长期立于不败之地？且看，证券公司N种大数据分析业务场景的深度解析，通过大数据分析来淘金留住客户，挖掘商机。
2016年4月26日，首届“上海市证券同业公会主题沙龙”在全国金融中心——上海环球富豪东亚酒店隆重举行。本次沙龙由上海市证券同业公会主办，北京永洪商智科技有限公司（以下简称“永洪科技”）作为合作嘉宾单位受邀参会，同时本沙龙也吸引了近百名国内证券行业的优秀企业代表参与。
上海市证券同业公会主题沙龙现场
本次大会以“大数据技术在证券行业的运用及发展趋势”为主题，上海市证券同业公会副秘书长桂华况首先在沙龙上发言，同时，与会嘉宾深入剖析了证券行业数据分析的痛点，分享了大数据技术在证券行业运用的经验与心得，探讨了证券行业大数据分析应用的最佳实践。
上海市证券同业公会副秘书长桂华况现场发言
来自永洪科技的高级咨询顾问胡星昱在会上指出，相对于其他行业的数据，证券行业具有数据质量高、数据价值大、可定位性好等特点。证券公司拥有大量的客户交易数据，这些数据包括客户资产、持股时间、交易频率等信息。通过数据分析，证券公司可以细分客户类别，根据类别为客户提供差异化服务；可以对实时行情、财务报告、经济信息、新闻等衍生数据进行分析；可以对产品/投资品信息、头寸/交易信息、交易对手数据、评级数据等参考数据进行分析；也可以分析曲线、差价、波动信息、相关性分析等经过加工后产生的数据。
随着移动互联网、物联网、云计算技术的快速发展和社会对于大数据的逐渐重视，大数据从概念逐渐走向应用。互联网金融企业在过去的几年里快速发展，对传统金融行业造成了严重冲击。互联网金融企业之所以能发展壮大，很大程度上依赖于大数据和云计算技术，能够动态了解客户的多样化需求，改善传统金融的信息不对称问题，推出满足客户个性化需求的金融服务。
永洪科技高级咨询顾问胡星昱现场发表演讲
胡星昱表示，针对证券行业数据分析需求，使用永洪科技的一站式大数据分析平台，能够帮助证券企业实现多种数据分析业务场景，包括：
1、将多样性分析应用到投资者数据中
可以更清晰的了解客户，通过综合分析客户的交易记录、行为记录、住所信息、言语内容和交友情况，依据更准确的分析结果了解客户的风险承受能力、风险偏好、为人信誉等各种情况，适配客户适当性，根据客户特性推荐最适合的产品。
2、将相关性分析应用到投资者数据中
近些年部分证券公司通过对客户资料和交易记录、行情数据的综合数据分析和挖掘，即分析各种投资者的相关性，通过相关性分析做客户分群，以达到为客户提供既有标准化又有个性化的服务，这种情况也是多种多样的。
例如，分析流失客户的行为特征进而采取挽留行动；分析高亏损客户的行为特征进而采用一定的投资咨询服务的改进；分析客户行为与投资风格变换的关系进而设计合适的产品，客户群体的财经浏览信息、自选股信息的变化；分析判读客户群体的焦点是否从股票转移到了固定收益类产品；分析客户产品购买行为与客户其他数据的关系（基本资料、浏览行为等等），设计相应的产品提供给类似客户群体。
3、实时营销
可以根据客户的实时状态进行营销，比如市场进入调整，客户倾向把权益类资产权重降低,更多配置泛固定收益类资产。
4、交叉营销
可以支持不同业务或产品的交叉推荐，如通过数据分析发现某客户的资金经常在保证金账户和银行托管账户间转换，同时炒股和购买银行理财，则证券公司可以加大资管产品的营销力度，实现交叉销售，甚至可以把客户更多的资金从银行端吸入进来。
5、个性化推荐
可以根据某类型客户的独特偏好进行服务或者提供个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广。
6、客户生命周期管理
可以支持客户生命周期管理，包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如通过构建客户流失预警模型，有效降低流失率。证券公司可以对流失率等级前30%的高净值客户予以调佣、发售高收益产品、加强投顾跟踪服务等方式予以挽留。
胡星昱建议，面对大数据时代的运营挑战，证券公司应在战略层面建立“数据驱动型”发展模式，完善数据运营体系，在战术层面通过从构建用户画像到精准营销再到运营优化，逐步提升核心价值和竞争力。结合永洪科技的一站式大数据分析平台，证券行业可以得到强大的大数据分析技术支撑与服务支持，帮助证券企业提高数据化运营能力，从数据中寻找客户需求，挖掘潜在商机。
