從“選擇題”到“必答題”，六大觀察看券商分支機構IT投入打法實踐

財聯社7月25日訊（記者 林堅）證券行業正處於數字化轉型的關鍵時期。作爲證券行業服務客戶的前沿陣地，券商分支機構的信息技術投入與應用情況備受關注。也就在近日，中證協在行業內啓動券商分支機構信息科技工作專項調研，再度讓業界目光聚焦到券商在分支機構信息科技建設、運維、安全等方面的實踐經驗與痛點。

分支機構目前在信息技術投入方面的進展如何，又有哪些痛點？財聯社記者就相關問題，對多家券商進行了深入採訪。綜合來看，目前已有的最新進展至少有六個方面。

一是信息技術投入持續增加，創新應用亮點頻現，但整體投入轉化效果收益並未達到井噴。多家受訪券商表示，近年來不斷加大對分支機構信息技術建設的資源傾斜，以提升運營效率、優化客戶體驗。其中，關鍵的投入主要用於升級硬件設施、優化網絡架構以及開發定製化的業務系統。

二是2025年以來，AI、大數據、區塊鏈等技術在證券業務的各個環節加速滲透，智能投研、智能風控、客戶服務等場景的數字化變革不斷深化。比如大數據分析技術在分支機構的客戶畫像、精準營銷等方面得到了廣泛應用。通過對客戶交易數據、行爲數據的深度挖掘，券商能夠更精準地把握客戶需求，爲客戶提供個性化的投資建議和服務。

三是在數字化轉型戰略的驅動下，各券商分支機構在信息技術應用方面展現出不同的特色。一些券商注重打造數字化服務平臺，通過整合線上線下資源，爲客戶提供一站式的金融服務體驗。還有部分券商則聚焦於利用信息技術提升風險管理能力，通過建立風險預警模型和實時監控系統，對分支機構的業務風險進行全方位、實時化的監測和預警。

四是券商在人工智能技術的佈局上各有側重，並在分支機構逐步推廣應用。一些大型券商憑藉雄厚的技術實力和資源優勢，積極開展人工智能技術的自主研發和創新應用。部分中小券商則選擇與科技企業合作，藉助外部技術力量推動人工智能技術在分支機構的落地應用。

五是線上線下服務的融合是數智化轉型的關鍵環節，爲了平衡技術應用與人性化服務，券商採取了多種措施。包括在智能系統的設計中，注重提升服務的人性化體驗，加強線下服務的數字化賦能，提升線下服務效率和質量。券商還通過開展線上線下融合的客戶活動，如線上直播講座、線下投資沙龍等，爲客戶提供多元化的服務體驗，進一步增強客戶黏性。

六是券商希望通過AI技術提升客戶體驗、降低服務成本，而數智化轉型需要大量的資金投入，如何在分支機構的投入分配上實現成本與效益的平衡，是券商面臨的重要課題。多家受訪券商表示，在資金分配上，會綜合考慮分支機構的業務規模、發展潛力、市場定位等因素，制定差異化的投入策略。

特色化數字化服務打造競爭優勢

在數字化轉型過程中，各券商分支機構也注重結合自身稟賦和特色，打造差異化的數字化服務，以提升市場競爭力。一些具有區域優勢的分支機構，通過深入挖掘當地客戶需求和市場特點，推出具有地方特色的數字化服務產品。還有一些分支機構依託母公司的業務優勢和品牌影響力，在數字化轉型中突出專業特色。

比如國元證券通過總部牽頭課題研究、系統建設，再向分支機構落地推廣，有了比較全面的佈局，其中有五個探索值得關注：

長江證券也給出了自己的探索。公司在分支機構的賦能方面核心推進基於“AI+HI”的長江龍客戶服務務體系。長江龍客戶服務體系主要從員工、客戶、產品三方面進行推進：長江龍客戶服務體系在完成底層算法及數據治理後，

國泰海通互聯網分公司上海青浦分公司的成立，標誌着國泰海通互聯網業務從“分散經營”轉向“集中運營”，通過集約團隊、統一經營、專業分工，打造“獲客、服務、轉化、運營”的價值閉環，大幅提升互聯網獲客水平，拓展創新收入第二增長曲線，推動財富管理數字化轉型。公司從戰略高度推進，創新組織架構設計，配置專業團隊，構建面向未來的互聯網組織及運行機制。

數字化轉型與分支機構定位深度融合

不難發現，越來越多券商分支機構更加註重功能性，圍繞財富端、投行端以及機構業務端等不同定位，數字化轉型的精細化滲透與賦能也各有側重。

對於以財富管理爲主要定位的分支機構，數字化轉型主要聚焦於提升客戶服務體驗和財富管理能力。通過引入智能投顧系統、大數據分析工具等，爲客戶提供個性化的資產配置方案和精準的投資建議。同時，利用數字化營銷手段，拓展客戶渠道，提升客戶黏性。

在投行端，分支機構的數字化轉型主要體現在項目管理的信息化和智能化。通過建設投行項目管理系統，實現項目進度跟蹤、文檔管理、風險控制等業務流程的數字化，提高項目管理效率和質量。此外，利用大數據和人工智能技術，對行業動態、企業財務數據等進行分析，爲投行業務決策提供數據支持。

而對於機構業務端的分支機構，數字化轉型則側重於加強與機構客戶的數字化對接和服務。通過搭建機構客戶服務平臺，實現交易指令的快速處理、資金清算的自動化以及信息共享的實時化，提升機構客戶的服務滿意度。

深度匹配不同分支機構的獨特定位與稟賦國元證券給了自己的答案。公司正在打造以“智能中樞”爲核心的賦能體系。一方面，構建“場景化智能知識引擎”，賦能精準決策與高效執行。通過建立聯合運營、合規、風控等方面的智能知識庫引擎，融合AI大模型能力，實現業務問題的語義理解與精準匹配；另一方面，驅動“人才與組織能力升級”，夯實差異化競爭基礎。爲全公司範圍內的知識共享、經驗複用和持續創新提供強大支撐，爲公司內部的業務學習、技能培訓、人才培養和管理運營的提質增效提供平臺保障。

其中，大數據技術在分支機構客戶服務中的應用，爲客戶需求的精準挖掘提供了有力支持。通過對客戶交易數據、行爲數據、偏好數據等多維度數據的收集和分析，券商能夠深入瞭解客戶需求，爲客戶提供更加精準的服務。

國金證券方面就提到，公司就通過構建詳盡的客戶畫像，結合行爲金融學理論細分客戶羣體，以此深度洞察客戶需求；再基於客戶的各類需求研發多維需求適配模型，實現精細化圈客；最後結合客羣特徵設計個性化服務及產品適配方案，持續優化客戶體驗。

打通線上線下一體化服務

在數字化轉型進程中，線上線下業務拓展與智能服務構建是分支機構的新打法關鍵，這體現在打通了線上線下一體化服務。

東方證券就提到，公司通過落實E網通辦，實現線上業務應辦盡辦的目標。在數字化建設中，秉承O2O的方針，在面向全體客戶的新業務建設中線上線下同步推進，以標準化產品服務客戶。而在部分個性化場景下，通過對客戶數據精準分析，爲客戶提供線上個性化服務。通過打通展業系統，分支投顧實時掌握客戶信息，實現線上線下一貫化服務客戶。

值得關注的是，尤其是在財富管理數智化轉型中，智能投顧系統已成爲券商分支機構提升服務能力的重要手段。多家受訪券商表示，從客戶接受度來看，隨着投資者對金融科技認知度的提高，智能投顧系統逐漸被客戶所接受。包括國元證券等正在準備上線智能投顧系統。

東方證券目前已打造了面向未來基於人工智能大模型的“智能投顧服務平臺”。該平臺將整合本地知識庫、結合公共領域知識和金融數據庫，爲客戶提供場景化、個性化、專業化的在線投顧服務。具體而言，平臺將精準捕捉客戶需求，即時迴應投資諮詢，自動定製市場行情資訊，快速生成產品配置方案。平臺將通過東方贏家APP、企業微信、小程序等渠道爲客戶提供7*24小時陪伴服務。

AI在客戶服務、投資決策、風險控制全流程的應用

不少業內人士研判，未來分支機構數字化轉型將從“渠道遷移”向“智能決策”升級，AI將深度參與客戶服務、投資決策、風險控制等全流程。從採訪情況來看，多家券商在這方面已取得積極進展。

在客戶服務方面，智能客服系統已成爲券商分支機構的標配。通過自然語言處理、機器學習等技術，智能客服能夠快速理解客戶問題，並提供準確、及時的解答。部分券商還在此基礎上，引入情感分析技術，根據客戶的語言情緒判斷客戶需求，提供更加個性化的服務。例如，當客戶在諮詢中表現出焦慮情緒時，智能客服會自動轉接人工客服，由專業人員爲客戶提供更貼心的服務。

比如2018年國元證券建設的智能客服系統，利用人工智能技術快速、自動處理低技術含量的重複提問，有效節約了客服人力、提高了客戶提問的響應速度。到了2025年，公司又正在構建一個支持智能化擴展的新一代信創智能客服系統，新增智能IVR、靜默坐席、質培一體化、預測式外呼等特定業務功能模塊，並引入大模型技術能力，拓展智能客服助手、智能質檢、智能陪練及智能知識庫等創新應用場景，預計今年年底至明年年中，逐步實現具體智能化場景的功能落地。

在客戶服務方面，長江證券主要以長江龍客戶服務體系爲主進行深耕。在長江龍客戶服務體系針對客戶進行了分級分層，利用AI（新質生產力）+HI（心智生產力）兩方面的能力對不同層級、不同類型的客戶提供服務。原則就是基礎的、流程化的服務由AI（智能算法）執行，個性化的服務由HI（分支員工）執行。

具體而言，主要利用AI的方式爲存量客戶提供標準化的服務內容、服務終端及服務方式。例如通過企業微信、公司交易APP長江e號爲存量客戶推送標準化的行業資訊、營銷活動等內容，並根據客戶行爲形成營銷線索由分支機構員工進行下一步的人工服務。同時爲員工匹配AI智能問答工具，提升員工的專業性和服務效率。

在投資決策領域，AI技術的應用也日益廣泛。智能投研平臺通過對海量數據的分析和挖掘，爲投資顧問提供市場趨勢預測、行業研究報告、個股推薦等智能化服務，輔助投資顧問做出更科學的投資決策。同時，部分券商還利用AI算法爲客戶生成個性化的投資組合方案，根據客戶的風險偏好、投資目標等因素，動態調整資產配置比例，提高投資組合的收益風險比。

東方證券方面，客戶服務場景應用方面，東方證券公司加快前沿人工智能技術對業務的賦能，聚焦智能風控、智能投研、智能投顧、智能營運等金融領域的典型應用場景，以場景智能體（Agent）爲核心載體，通過構建靈活可擴展的交互式技術框架，推動人工智能在多維度業務場景中的規模化落地與數據價值釋放。

在風險控制方面，AI技術同樣發揮着重要作用。通過建立風險預警模型，利用機器學習算法對市場數據、客戶交易數據進行實時監測和分析，及時發現潛在的風險隱患。例如，當系統監測到某客戶的交易行爲出現異常波動，且與歷史交易模式不符時，會自動發出風險預警，提醒分支機構的風控人員進行進一步覈實和處理。

處理好成本的平衡問題

對於業務規模較大、市場活躍度高的分支機構，會加大信息技術投入，以支持其業務的快速發展和創新。例如，在一些經濟發達地區的分支機構，券商會優先投入資金建設高性能的交易系統、智能化的客戶服務平臺，以滿足客戶對高效、便捷服務的需求。而對於業務規模較小、處於培育期的分支機構，則會在保障基本業務需求的前提下，適度控制投入規模，注重投入的效益產出。

同時，券商也越來越注重信息技術投入的長期效益。不再僅僅關注短期的成本節約，而是從提升業務競爭力、拓展市場份額、增強客戶黏性等長期價值創造的角度來評估投入的合理性。例如，通過投入資金建設數字化營銷平臺，雖然短期內可能無法直接帶來顯著的經濟效益，但從長期來看，能夠有效提升分支機構的營銷效率和客戶轉化率，爲業務的持續發展奠定基礎。

爲了降低信息技術投入成本，券商採取了多種成本控制方法。一方面，在硬件設備採購方面，通過集中採購、與供應商建立長期合作關係等方式，爭取更優惠的採購價格。同時，合理規劃硬件設備的更新換代週期，避免過度投資和資源浪費。

另一方面，在軟件研發和運維方面，積極推進自主研發和開源技術的應用。通過自主研發部分關鍵業務系統，不僅可以降低軟件採購成本，還能更好地滿足分支機構的個性化業務需求。此外，廣泛採用開源技術框架和工具，減少對商業軟件的依賴，降低軟件授權費用。

此外，一些券商還通過優化運維管理流程、引入自動化運維工具等方式，提高運維效率，降低運維成本。例如，某券商利用自動化運維工具實現了對分支機構網絡設備、服務器等硬件設施的遠程監控和自動化巡檢，大大減少了人工運維工作量，降低了運維成本。

東方證券介紹道，爲確保科技投入與業務規模相匹配，公司參照Gartner提出的“RGT（Run-Grow-Transform）模型”，綜合衡量各類投入水平、優化科技資源配置，有效提升資源利用率。此外通過精心設計網點輕型化改造方案，公司優化了網點信息系統架構，引入SDWAN等新型網絡管理技術，已落實網點輕型化改造131家。同時，公司積極利用東方智連沙箱、天守、桌面管理工具等新技術，提高員工互聯網電腦安全防護基線。