观远BI场景应用证券篇：数据驱动业务精细化决策，从洞察到行动的全链路赋能

在金融科技快速发展的今天，证券行业面临着客户需求多样化、市场竞争加剧以及监管要求趋严等多重挑战。如何有效利用数据资产，实现业务的精细化分析与决策，成为证券机构突围的关键。

观远数据作为现代化BI引领者之一，凭借多年在金融领域的深耕实践，打造了一套覆盖数据采集、分析、应用全链路的解决方案，助力证券行业客户实现从 “数据洞察” 到 “业务增长” 的价值跃迁。

在近期由金融咨询网主办的华东地区证券业IT微沙龙上，观远数据金融行业专家向与会嘉宾分享了该方案的应用场景，深入探讨证券机构如何通过BI工具实现业务精细化分析与决策，以及AI浪潮下，观远数据与先进证券机构的全新业务提效方法论与技术探索，为更多券商实现数据驱动的业务可持续增长赋能。

一、证券行业数据应用痛点：从 “表面可视化” 到 “深层价值挖掘” 的需求进阶

在数字化转型浪潮中，证券行业正面临前所未有的挑战。一方面，市场波动加剧，客户需求日益多样化；另一方面，传统数据分析工具的局限性逐渐显现，无法快速响应业务需求。

✦  市场波动加剧，客户需求多样化：证券市场的快速波动和客户需求的多样化，使得传统数据分析工具难以满足业务需求。例如，如何快速判断客户资产价值、如何精准营销高净值客户，成为业务人员的核心痛点；

✦  传统数据分析工具的局限性：传统BI工具多以固定报表为主，依赖IT部门开发，响应速度慢，无法满足业务人员的实时需求。业务人员需要更敏捷、更智能的工具来快速获取数据洞察；

✦业务链路复杂，难以挖掘数据价值：证券业务涉及客户分层、营销分析、决策支持等多个环节，数据链路复杂，难以形成闭环管理。如何通过数据分析提升业务效率、优化营销策略，成为亟待解决的问题。

与此同时，伴随着证券行业从 “产品导向” 转向 “客户导向”，券商机构在数据分析层面也有了新的需求和机遇。

✦  客户深度洞察：结合持仓交易数据、行为数据、文本数据（如客服对话、研报阅读），精准识别客户需求与潜在价值，实现 “千人千策” 的个性化服务；

✦  实时决策支持：通过实时数据监控与智能预测，快速调整业务策略。例如，当某类产品赎回率异常升高时，系统自动触发风险预警并推荐应对方案；

✦  全链路闭环管理：构建 “数据采集 - 分析洞察 - 行动执行 - 效果复盘” 的闭环，确保每一次决策都能基于数据反馈持续优化。

二、观远数据证券行业解决方案：全链路赋能业务精细化运营

在上述背景下，如何通过数据驱动实现业务精细化分析与决策，已成为证券行业转型的核心命题。观远数据认为，证券机构发挥数据价值需聚焦两大核心目标：

• 战略落地：通过构建覆盖全业务链的数据分析体系，实现对公司战略目标的实时监测与动态调整。例如，针对资管业务，可追踪资产配置效率、产品收益表现；针对财富管理，可分析客户资产增长、产品销售策略效果，确保战略执行可见、可溯；

• 运营效率提升：聚焦业务场景化，赋能一线团队快速响应市场变化。通过客户分群分层管理、营销效果追踪、风险实时监控等功能，解决传统 BI“数据滞后、分析僵化” 的问题，让数据真正成为业务增长的驱动力。

基于证券行业的两大核心目标，观远数据综合制定了一套科学的精细化分析解决方案驱动券商客户业务提升，覆盖从前期多维度评估到价值分析再到决策触达的完整智能营销闭环链路。

一方面，观远数据为证券机构搭建了覆盖全业务线的指标体系，支持从公司级 KPI 到分支机构、产品、客户经理的多层级穿透分析，为用户提供全局指标监控与价值评估。另一方面，系统支持自定义预警规则，当指标波动超过阈值自动向管理层推送预警信息，结合历史数据对比与同业对标，提供初步归因建议，辅助决策加速。

在价值分析层面，观远数据可以精准洞察客户需求。于观远数据而言，客户价值分析是证券业务的核心环节，观远数据通过多维度指标体系，帮助机构精准评估客户价值。

• 创收价值评估 ：量化客户的历史创收贡献，包括普通交易佣金、信用交易佣金、公募/私募产品佣金等；

• 购买力评估 ：通过资产规模、交易行为等数据，判断客户是否有高净值潜力；

• 产品适配度评估：基于客户行为数据，评估客户对不同产品的适配度，为精准营销提供支持；

• 潜在意图洞察：结合客户行为数据与交易数据，识别客户的潜在需求，如理财需求、新产品购买意向等。

同时，基于客户资产规模、交易活跃度、产品偏好等多维数据，帮助用户进行客户分群分层与价值挖掘。通过构建 “客户价值分析模型”，将客户划分为不同群体。针对每类客户，提供差异化的运营策略：

• 高净值客户：聚焦资产配置优化，通过 “持仓风险评估”、“产品收益对比” 等功能，为其定制个性化投资组合；

• 潜力客户：基于交易行为分析，识别其兴趣点（如偏好 ETF 或港股），精准推送相关研报与产品信息；

• 沉默客户：通过持仓变化、客服历史对话等数据，挖掘唤醒契机，例如产品到期提醒、市场行情异动通知。

完成以上两个流程后，即完成了智能营销闭环链路中很重要的前置环节。而完成从 “数据洞察” 到 “精准触达”这一步，观远数据则针对证券营销场景，构建了 “商机洞察 - 策略生成 - 效果追踪” 的闭环解决方案：

• 商机挖掘：结合客户持仓数据、交易行为、市场舆情（如研报评级、行业动态），通过机器学习算法识别高潜力客户与潜在需求。例如，当客户持仓的某只股票连续多日下跌，系统自动触发 “风险提示 + 调仓建议” 的营销线索；

• 策略生成：基于预设的营销模板与客户分群标签，自动生成个性化触达话术（如短信、微信、电话脚本），支持按客户风险偏好、沟通历史调整内容；

• 效果复盘：实时追踪营销活动的转化率、客户留存率、交易提升效果，通过归因分析优化策略，形成 “数据驱动营销” 的良性循环。

三、Beyond BI：搭建“让业务用起来”的一站式数据分析平台

伴随着物联网、大数据、人工智能等新兴科技方兴未艾发展的大背景下，证券公司需要更为精准、更为智能的BI工具来辅助日常业务，观远数据面向数据分析部门和业务部门提供了两大主要产品——助力券商自助分析的敏捷BI和增强分析的Chat BI，可丝滑应用于经营分析、证券业务、风控、客户运营、财务等多个关键场景。

（一）敏捷BI自助分析：让业务人员 “用数据说话”

在日常经营中，业务人员常面临指标波动、客户流失等问题，基于风险管控的诉求，其他部门可能会随时随地要求提取某些数据以进行归因。观远数据支持通过智能化归因分析能力，快速定位问题根源，帮助业务人员从多维视角快速获取和洞察数据规律。

• 维度归因：通过多维度拆解，快速定位指标波动的原因，如地区、渠道、产品等；

• 指标归因：基于历史数据与算法模型，分析指标异常的原因，提供针对性的解决方案；

• 一键生成归因报告：系统自动分析并生成归因报告，帮助业务人员快速定位问题并采取行动。

（二）ChatBI：自然语言驱动的智能分析助手

在AIGC技术兴起的大背景下，企业渴望得到更高效、更直观、响应速度更快的BI工具，以实现“人人都能分析数据”的目标，观远数据融合大模型技术，打造 “ChatBI” 智能分析助手，很好的弥合了传统BI反应效率不足这一瓶颈，并实现 “问数 - 问知 - 问策” 的三级能力进阶：

✦  L1 问数：支持自然语言查询数据，自动解析用户问题（如 “上周沪深300 成分股交易佣金前5的营业部有哪些？”），快速返回查询结果并生成可视化图表，解决传统 BI“取数难、操作复杂” 的问题；

✦  L2 问知：基于知识库与推理模型，提供归因分析与报告解读。例如，当用户询问 “本月两融业务规模下降原因”，系统自动拆解维度（如客户资质、市场利率、政策影响），生成归因报告，定位关键因素（如某区域客户授信通过率下降20%）；

✦  L3 问策：未来将进一步实现 “智能决策建议”，结合历史策略效果与实时数据，为业务人员推荐最优行动方案（如针对某类客户的产品定价调整、营销资源分配），真正成为 “数据决策的智能伙伴”。

在数据治理与集成层面，如何打破数据孤岛，提升数据质量成为了各行业用户无法回避的难题。针对证券机构数据分散（涉及交易系统、客服系统、第三方数据源）的问题，观远数据提供一站式数据治理解决方案：

• 数据整合：支持对接各类数据源（关系型数据库、API、文件等），通过 ETL 工具与数据湖技术，实现多源数据的清洗、转换与统一存储；

• 指标管理：建立标准化指标体系，避免 “数据口径混乱” 问题，例如统一 “客户资产”、“交易佣金” 等核心指标的计算逻辑，确保跨部门分析一致性；

• 数据质量监控：通过自动化校验规则（如完整性、准确性、及时性），实时监测数据异常，生成数据质量报告，为数据应用奠定坚实基础。

在多终端覆盖与移动化应用方面，观远数据同样支持PC、移动端（APP、微信小程序）、大屏等多终端访问，满足不同场景的数据分析需求：

• 管理层：通过 “移动驾驶舱” 随时查看核心指标，支持手势交互与离线浏览，即使在外出差也能掌控业务全局；

• 一线团队：通过手机端快速查询客户详情、营销线索，利用 “智能报表” 功能生成客户专属报告，提升服务响应速度；

• 会议室/展厅：通过大屏可视化方案，动态展示业务全景，助力战略汇报与客户演示。

观远数据所提出的“Beyond BI ”理念，是以先进产品为底层技术支持，搭载一整套精细化分析解决方案，共同构成了观远数据完整的一站式精细化分析平台。于证券行业而言，可助力券商通过闭环管理，实现从洞察到行动的全流程优化。例如，在传统流程中，从数据分析到策略执行可能需要1-2周时间，且缺乏效果追踪，而观远数据通过系统自动生成结论与策略，可以将时间高效缩短至实时。

四、典型案例：观远数据助力证券机构突破增长瓶颈

目前，观远数据在证券行业已积累了丰富的实践经验，服务券商覆盖大型传统证券、跨境互联网、头部资管等多种类型，服务客户包括广发证券、国投证券、老虎证券、中信金控、雪球等头部金融机构，覆盖资管、财富管理、客户服务等众多核心业务场景。其解决方案不仅满足了证券机构对数据可视化、报表自动化的基础需求，更通过智能分析与大模型技术，帮助客户挖掘数据深层价值，实现业务的精准施策。

某大型传统证券×观远数据

✍️ 核心痛点：分支机构缺少取数途径、缺少业务自助分析工具、业务场景不好用、数据文化氛围弱。

💡 解决方案：

• 一站式数据服务和分析平台：基于数据底座，携手观远数据建设了一站式数据服务和分析平台，让分支机构用户可以通过拖拉拽的方式取数，并实现数据分析、指标可视化、报表开发等自助服务；

• 业务场景数智化：实现分支机构员工按角色/场景提供各种数据服务，以及为中后台部门提供绩效考核、业务运营指标、营销圈群、用户洞察、管理会计报表、研发效能分析等各类数据应用；

• 数据文化运营：启动工作坊和技能大赛，在工作中锻炼和培养员工使用数据和工具的专业技能，推动各部门配置数据分析岗位，健全数据驱动型企业的人才梯队。

某跨境互联网机构×观远数据

✍️ 核心痛点：部署周期漫长导致项目上线周期久、数据清洗效率低下、业务人员上手速度慢。

💡 解决方案：

• 满足私有化部署需求：观远数据一站式智能分析平台支持多种部署方式，能够满足该券商私有化部署需求，保障企业数据安全；

• 提供开箱即用的SaaS BI产品：可以极大程度缩短部署周期，让项目上线时间缩短1/3~1/5，适应快速变化的业务速度；

• 智能ETL大大提升员工上手率：能够让不懂代码的业务人员自己上手整理并清洗数据，只需要通过简单的拖拉拽动作，就能零代码实现行列与字段的转换、筛选与清洗等；

• 降低业务人员使用门槛：助力用户穿透数据血缘，看到每一个看板、ETL、数据集之间的关联，降低业务人员使用门槛，令其能高效完成数据处理工作。

某大型投资交易企业×观远数据

✍️ 核心痛点：交易产品的运营非常依赖社区流量，但其流量路径跨产品，数据源十分复杂。

💡 解决方案：

• 数据部门全局监控分析：通过观远BI将整个流量到交易路径还原，包括用户从哪些位置进入到达核心页面PV/UV，再从流量到下游的转化率，最后产生购买行为的转化率等，助力业务部门建立起一个全景的数据视野；

• 跟进数据分析转化，及时调整运营策略：利用观远BI，及时的监控和分析关键环节的数据和转化情况。

五、展望未来：从 “数据分析” 迈向 “智能决策” 新未来

数据是证券行业的核心资产，而数据分析能力则是解锁资产价值的关键钥匙。观远数据证券行业解决方案，不仅提供工具与技术的迭代升级，更致力于构建 “数据思维 - 分析能力 - 业务落地” 的完整体系。从战略层的全局监控到业务层的精准执行，从传统 BI 的效率提升到 ChatBI 的智能决策，观远数据正通过持续创新，引领证券行业迈向 “精细化分析决策” 的新未来。

在证券行业数字化转型的浪潮中，观远数据始终以 “让业务用起来，让决策更智能” 为使命，通过技术创新与行业深耕，帮助客户打破数据壁垒，释放数据价值。未来，观远数据将继续与更多证券机构携手，共同谱写数据驱动业务增长的新篇章！