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大数据平台赋能客户服务应用与实践
发布来源: 深圳证券业协会 发布时间:2020-07-13

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【编者按】

      为进一步提升深圳证券经营机构金融科技应用能力,总结金融科技的最新成果,展望后续金融科技的发展方向,促进行业金融科技健康发展,助力先行示范区建设,我会将通过金融科技专栏征文活动,对优秀作品进行展示,呈现全景式的深圳辖区证券公司以金融科技立司的途径,供同行借鉴。


大数据平台赋能客户服务应用与实践


作者:张楚明  龚友


大数据平台证券行业发展现状


 

随着移动互联网的高速发展,客户的生活方式、获取信息、交互方式等都已经发生了根本性变化。随着客户行为习惯的改变,以移动互联网为主,网点实地服务为辅的模式成为商业模式主流。为客户创造长期价值的源泉来自于差异化竞争,未来,金融机构将成为数据技术机构,数据处理能力将决定公司核心竞争力。大数据、人工智能、云计算和区块链在金融科技方面的作用越来越突出,行业都在不断加大投入,因大数据在公司数字化转型中扮演了重要角色,行业很多公司都开始选择自主研发的道路,人才的竞争也越来越白日化。在数据为王的时代,数据是核心,券商对大数据和人工智能的重要性早有统一的认识,也在这方面做了一些尝试,比如广发贝塔牛是券商首个推出的智能投顾产品,随后智能客服、智能诊股等陆续出现,包括语音助手、超级电波、iVatarGo等。


大型券商的核心竞争力在于有丰富的产品交易和较强的投研能力,而且行业集中度越来越高,投资咨询服务将成为券商之间竞争的重要战场,未来券商经纪业务将通过差异化的金融服务和金融产品重新分化。在此分化过程中,大数据和人工智能可在关键领域提升公司核心竞争力,实现弯道超车,主要体现以下几个方面:


1、金融产品:在客户特征分析和市场定位基础上,引入有针对性的产品,实现精准营销,通过产品画像对营销活动效果分析,不断提升产品质量和营销转换率;


2、金融服务:在客户画像基础上,实现客户的价值挖掘和场景挖掘,提供主动服务和标准化服务,减轻投顾人员的负担。服务形式包括入口级服务和智能机器人语音服务;服务内容包括智能投顾、智能客服、智能诊断、个性化资讯服务以及关键时刻MOT服务等;


3、业务转型:公司经营仪表盘逐步建立公司数字化运营体系,实现数字化运营,助力营业部向轻型营业部转型;


4、公司品牌:实现大数据核心技术的自主研发及专利申请,塑造公司的高科技形象,迅速提升公司的品牌定位,通过对投顾、客户经理和客服人员的画像和效能评估,不断提升专业化服务水平;


5、财富管理:在客户画像和产品画像基础上,实现投资策略和资产配置智能推荐,包括大类资产配置等,在实现财富管理的同时,做好全面风险管理。


华泰证券和广发证券在大数据应用方面实施落地较早,华泰证券在客户分析以及客户全生命周期运营上效果比较显著。广发证券已经完成对客户的深度分析,包括建立客户的指标体系和标签体系,以及在此基础上的精准营销和资产配置,现正建立公司统一的资讯中心。


国泰君安大数据发展路径总体可以分为三个阶段,第一阶段是大数据平台建设,从2014年开始大数据平台建设,第二年大数据平台开始上线运行;第二个阶段是花了四年的时间做数据内容建设,包括客户画像、精准营销、数据化运营、以及数据治理等数据产品和服务;第三阶段是进一步完善数据的维度,开放大数据的能力,最终实现大数据的普惠化、实时化和智能化。 

国信证券和第一创业证券大数据起步也比较早,落地的场景也比较多,主要采用自研+外购的模式,采取该模式可以节省大数据的研发人力投入,在数据规模不大和场景不太复杂的情况下既可快速解决业务难题,也能有效控制成本投入。与同业相比,长城大数据虽然起步晚,但基础打的牢,核心功能全部实现自研,具有明显的后发优势。


长城证券大数据平台介绍



在大数据发展方向上,很多中小券商目前还没有清晰的发展思路,运作方式上大都采用传统的外包方式,虽然也有一些人工智能功能,但只能达到一定程度的自动化,还无法真正实现智能化,最大的缺陷是无法从根本上解决企业内部数据孤岛的问题,无法发挥数据的价值,无法自主掌控项目质量和进度。大型券商已走出第一步,并不断加快在大数据和人工智能方面的战略布局,不断加大自主研发投入,抢占金融科技制高点,中小券商的节奏要相对缓慢一些。长城证券调研了证券行业和互联网公司大数据平台现状、技术架构、人员配置以及上层的数据应用服务场景,经过两年多的努力取得了丰硕的成果。


大数据整体包含数据平台、业务模型、应用平台三个层面,通过建立数据→数据平台→数据挖掘→数据运营→推动产品和服务优化升级的闭环体系,实现端到端流程的全流通,长城证券大数据平台定位如下:


1、建立统一数据的存储和运算平台,完成数据集中存储,从物理层面解决数据孤岛、多个副本、以及数据不一致的问题;


2、建立数据字典、数据质量、数据标准,以及数据资产管理,在解决数据准确性和唯一性的基础上,把数据作为公司核心资产,真正管理起来;


3、建立公司信息高速公路,让数据流转起来,如流计算平台、批处理平台、从而实现快速响应客户需求并及时提供个性化服务;


4、为上层应用提供场景化平台,如数据挖掘平台(机器学习)、风控平台、量化交易平台等。


随着终端的数据埋点、各业务场景数据的接入、以及外部如行情、资讯等数据接入,数据体量会迅速增长,建立统一的平台不仅能整体提升公司各业务系统的性能,而且还可以减少各业务之间重复的系统建设费用问题。


长城自主研发的公司级大数据平台,解决了海量数据存储和计算的问题,可面向全公司提供统一的海量数据存储、离线分析、实时分析以及复杂事件处理等服务,其技术架构如下:

 

长城大数据平台已经完整落地,目前已经具备如下能力:


1、组件丰富:集成30多个主流开源大数据组件,覆盖行业主流离线和实时计算组件,集群已达到几十个节点的规模;


2、实时计算: storm、Spark streaming实时处理引擎,满足毫秒级延迟业务场景,全面支撑风控预警,实时预测等业务;


3、数据安全:多租户使用模式,网络层,登录层,资源层,组件层多方层进行数据隔离,保证数据安全;


4、系统可靠性:数据节点分布式部署,三节点备份,控制节点主从热备,单节点异常不会导致数据丢失,不影响集群业务。


同时,大数据平台所需要的配套能力,包括数据接入、任务调度、数据高速公路、以及数据中台API服务也都已经实现自主研发,其中:


1、数据接入:支持多种数据格式和多种数据接入方式,包括读配置表采集、断点续传和批量配置等。目前每天稳定接入近两千张表,包括不限于接入集中交易、两融、期权、OTC和运营平台等;


2、任务调度:支持多种任务调度方式,包括定时调度、依赖关系调度、接入对账和任务重跑;


3、数据高速公路:为了让数据充分流转起来,以对客户的行为能够快速响应和服务,建立公司级数据高速公路,使得各业务系统的数据能够实时同步到大数据平台,但同时又不增加核心交易网段带宽的压力;


4、数据中台:采用业界主流的容器编排框架K8S和微服务框架Spring Cloud,自主搭建了长城数据API服务平台,通过容器化微服务架构和标准化RESTful接口,提供低延迟、高吞吐和高可靠的数据服务,能够大大降低前台业务查询使用数据的门槛。


长城证券大数据平台的应用和价值



在大数据平台基础之上,长城证券数据应用也得到了蓬勃发展,积极为业务赋能,管理增效。


(一)客户画像

自主研发基于大数据平台的实时客户画像系统,包括客户的实时资产、账户盈亏分析、客户业务办理积分以及潜在商机识别等。已经支持A股(包括创业板、科创板)、 ETF、可转债、LOF基金,场外产品支持公募、私募、收益凭证、资管计划等资产和盈亏计算。并在在客户画像和产品画像基础上,进一步利用大数据进行绘画客户,为业务部门提供精准营销能力,为营销人员提供客户关于权益类产品购买意愿评分模型,为客户理财商城的用户提供“猜你喜欢”板块。

 

(二)管理驾驶舱

长城自主研发的管理驾驶舱一期主要围绕经纪、资管、投行、自营四大核心业务,打破数据孤岛,动态展示公司经营情况,为公司领导和运营人员提供风险提示和决策参考。二期升级改版,并同步上线了人事资源管理板块和资管产品信息管理板块。其中人事资源管理板块可以帮助公司各级管理者全方位了解人才队伍的现状,有助于提升公司组织效能。资管产品信息管理板块可以帮助资管部门全面掌握资管产品情况,实时监控产品规划变化,优化产品结构,提升信息化支撑能力。 



(三)开户无断点服务

通过实时监测开户全流程,不仅可以分析客户开户过程中流失的环节以及流失的原因,而且能针对分析情况,及时调度客服挽回流失客服。截至目前,开户断点服务已为公司挽留了开户过程中21%的流失客户,挽留客户数近千人,每天挽留客户数均保持在营业部前10名。

 

(四)客户行为实时分析

长城自主研发的炼金术APP和营销活动都已完成数据埋点,可实现客户行为数据的实时采集和分析。通过可视化看板实时了解app活跃情况、用户使用时长和不同版本用户留存情况,评估APP功能效果和内容热度,以及每次营销活动的参与情况和活动效果,评估不同广告位对推广效果的影响,评估渠道推广引入新用户质量,进而把控渠道拉新的“量”与“质”。通过数字化运营,辅助产品和运营决策,进而改进产品体验和提升客户转换率。


总结和展望



今后,长城证券一方面将会进一步持续完善大数据平台建设。在数据治理的基础上,进一步提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力,破除数据壁垒,化解信息孤岛。结合业务发展需要,不断发现和创造公司数据价值,打造客户画像、产品画像、客群分析、账户诊断、精准营销、数字化运营、大数据风控等系列产品矩阵,创新公司业务发展模式,健全公司数据驱动决策的经营模式,提升公司数据资产价值。充分利用区域优势,探索“同态加密”、“多方计算”、“联邦学习”等数据安全技术开展数据共享和融合。


另一方面,随着大数据应用的价值越来越凸显,在迈进大数据驱动的过程中,我们也发现除了券商自身数据外,海量政府数据无法进行共享是一个巨大的痛点。政府拥有海量信息数据,涉及政务、交通、气象、金融、土地等众多领域,具有非常广泛的应用需求,因此,在政府和企业之间建立合作,完全发挥大数据分析和挖掘的作用,两者的合作可以形成优势互补,将双方的资源盘活,各取所需,更加充分地挖掘数据中蕴含的价值。以大数据为核心,加强政企数据对接,将会催发和衍生出来极其丰富多样的的创新应用场景,如商业模式创新、智能对接精准营销、产业链整合的创新等。








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