券商业务转型别光盯着大数据_数据分析师

通过数据分析提高销售水平和服务质量，是券商未来发展的重要手段。在券商业务转型的过程中，大数据的作用毋庸置疑。但很多具体业务，只需要小数据即可满足要求，大数据提供总体概况，小数据则提供实时、特定信息，能更准确地满足客户需求。

　　沪深A股市场“一人一户”的全面解禁，给投资者带来了更多选择权，使得原来被券商捆绑的客户在账户选择方面有了更多主动权，这也在倒逼券商通过降低佣金来挽留客户。目前，多数券商已把佣金率降至了万三左右，更有券商给出万二的佣金率。根据沪深交易所网站的交易费用一览表，沪深交易所目前需要收取万分之0.696的证券交易经手费，万分之0.2的证券交易监管费，深市需收取万分之0.255过户费，而沪市收取过户费标准为成交面值的千分之六。以深市为例，这些基本费用即达到万分之一点一五一。而券商还需向沪深交易所缴纳席位费和交易单元费用，还需将工作人员费用、固定资产折旧费用、客户经理提成费等各种经营费用计算在内。以此估算，业内万三的佣金率水平，让券商几乎失去了盈利空间。在当前的大牛市行情下，成交量大增，通过以量补价，还可保证券商经纪业务的正常收入，一旦行情回落，交易量萎缩，以经纪业务收入为主要来源的券商就将遭受严重打击。

　　在佣金率降低的过程中，券商现在唯一的出路就在加快推进经纪业务转型，将传统的经纪业务打造成综合的财富管理业务。资本中介业务将更多为机构投资者以及高净值客户服务，为他们提供优质的投融资服务，如融资融券业务、即将合法的代客理财业务等，券商在依靠规模实力获得廉价资金的同时，转而依靠多元化、专业化的投资赚取利差。券商提供个性化服务的基础，是他们所拥有的数据资源，包括客户的基本资料、交易记录、无结构化的新闻和文本、以及隐含在社会媒体和网络中的消费者信心和商业情绪等信息，所有核心都为券商深入了解客户提供了更为量化的支撑。百度[微博]、腾讯、阿里巴巴[微博]等互联网公司之所以能在互联网金融方面对金融业造成冲击，很大程度上是由于他们拥有的海量用户，这些用户的留痕数据对互联网公司的未来发展将发挥极为重要的作用。可以预见，未来发展优异的券商，一定是围绕数据构建组织并恪守数据驱动型决策承诺的公司。眼下，券商以客户为中心的管理改革已经起步，在以“以客户为中心”的理念指导下，通过分析客户的消费行为与模式，提高客户的转化率，开发出不同的产品以满足不同客户的市场需求，实现精细化管理和差异化竞争。由于不同的客户投资存在不同的偏好需求，客户经理可以根据客户需求的多样化和数据分析情况，通过差异化服务，为客户特别是高净值客户打造量身订制的服务，增强客户黏性和减少客户流失，提高客户的忠诚度。

　　为适应大数据时代的新环境，不少券商已经开始搭建大数据平台，采用数据驱动的方法以针对性的服务降低风险，提高业绩。他们通过收集、存储、管理和分析大数据集，整合公司内外部海量数据资源，识别关键业务，给客户提供更好的决策。通过数据挖掘、数据管理和数据分析的手段，为券商在风险控制、业务创新和客户的精细化管理方面提供决策依据，帮助券商在高频交易、小额信贷、精准营销等领域加速推进。同时利用实时和非实时的计算分析能力，为券商提供全周期的低成本高性能的商业智能平台支持。

　　在券商业务转型的过程中，大数据的作用毋庸置疑。但对于很多具体业务来讲，只需要小数据即可满足要求，小数据是包含非常具体属性的数据集，用来确定当前状态和条件，它可通过大数据集生成。大数据提供了总体概况，而小数据则提供了实时、特定信息。小数据是根据客户的特定需求，有针对性地找出能给客户提供决策支持的客观依据，从而达到服务客户的目的，小数据的存在对于促进券商业务的发展、更加准确地满足客户需求具有非常重要的作用。不同于大数据，小数据是利用现有的资源，券商可以通过数据了解客户投资需求和偏好、以及他们对于某投资行业的看法等，通过分析客户的反馈，提高服务质量，还可以通过数据资源来分段和精选客户。对于小数据利用价值的提升，将使得券商可以高效地利用现有资源，避免了购买大数据处理机器所带来的财力超支。

　　以客户关系管理为例来说明小数据的应用价值，客户关系管理是券商用来管理他们当前客户和潜在客户的系统，该系统为券商提供了中心化存储、查看和组织客户信息的场所，能够有效地帮助客户经理更高效地服务客户。比如，通过客户关系管理数据的梳理、分析、研究，决策者能制定出在目前情况喜爱最为合适的方案，告知券商能够获取最高潜在收益的方向所在等。

　　此外，在营销服务方面，针对产品、服务、客户洞察的精细化和个性化，券商从客户数据着手挖掘核心信息，从数据中提取客户价值等核心信息并细分，再做精准营销、个性化的处理，然后针对客户营销策划和营销行动。通过研究细分群体的潜在投资偏好和需求，打包服务产品，组装成套餐，提供不同细分客户群体的解决方案，积极应对因佣金率降低而造成的压力。通过这些服务，可以改善券商的服务，提高客户满意度，进而提升利润，增强竞争力。

　　毫无疑问，通过数据分析提供销售水平和服务质量，是券商未来发展的重要手段。依此标准衡量，目前我国券商对于数据的分析和利用仍然处于较为低级的阶段，券商应充分利用数据资源，在做好大数据的基础上，提取出具有鲜明特征且有价值的小数据，挖掘其中蕴含的客户信息及交易信息，获取有价值的客户信息，帮助公司降低运营成本、提高运行效率，并及时调整公司定位。