国外亚洲成av人片在线观看,热99re久久精品这里都是精品,天堂网在线最新版www,国产成人av区一区二区三,51久久成人国产精品麻豆

在金融行業(yè)，尤其是證券領(lǐng)域，AI大模型的應(yīng)用也在逐步探索中。本文將深入探討AI大模型在券商用戶運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用前景，從獲客、激活、留存、收入到推薦的全流程，分析如何通過AI技術(shù)優(yōu)化用戶運(yùn)營(yíng)策略，提升用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)效率。

AI大模型正在迅猛發(fā)展，參數(shù)規(guī)模飛速躍升，推理訓(xùn)練成本不斷下降，AI大模型在醫(yī)療、教育、辦公、媒體創(chuàng)意領(lǐng)域已開始普遍的應(yīng)用，人們都開始相信它在未來將成為如同電力、網(wǎng)絡(luò)一般的重要基礎(chǔ)設(shè)施。

在金融行業(yè)里，具備戰(zhàn)略遠(yuǎn)見與資本實(shí)力的銀行已率先布局AI人才爭(zhēng)奪——從工行、建行等國(guó)有大行，到招行等股份制銀行，乃至成都銀行等城商行，都已在今年啟動(dòng)系統(tǒng)性的AI人才招聘計(jì)劃。從當(dāng)前招聘的方向來看，銀行的AI人才布局主要在智能投顧、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、客服等方面。

圖1：AI人才招聘計(jì)劃

與銀行相比，證券公司AI應(yīng)用的場(chǎng)景有異有同，證券公司的場(chǎng)景主要在研報(bào)生成、智能投顧和風(fēng)控合規(guī)幾個(gè)方面。其中，研報(bào)撰寫因高度依賴文本處理能力，與大語言模型的技術(shù)特性最為契合，已成為普及率最高的應(yīng)用方向。

但在證券公司的用戶運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，AI的應(yīng)用仍處于探索階段，多數(shù)機(jī)構(gòu)還處在傳統(tǒng)的人工化或是數(shù)字化營(yíng)銷的范式。然而，“引客、活客、轉(zhuǎn)化”的用戶運(yùn)營(yíng)對(duì)證券公司來說一直至關(guān)重要。如何借助AI能力重構(gòu)客戶旅程、提升運(yùn)營(yíng)效能，實(shí)現(xiàn)用戶運(yùn)營(yíng)的能力的跨越式提升呢？

從問題說起：AARRR模型下券商用戶運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)狀

AARRR模型由硅谷的風(fēng)險(xiǎn)投資人戴夫·麥克盧爾在2007年首次提出，此后在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始廣泛使用，是“用戶運(yùn)營(yíng)”中普遍使用的運(yùn)營(yíng)模型。該模型從獲客、激活、留存、收入、推薦5個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)用戶運(yùn)營(yíng)的各步驟進(jìn)行了劃分。

圖2：AARRR漏斗

1. 獲客（Acquisition）

對(duì)證券公司來說，獲客階段的目標(biāo)是客戶開戶。當(dāng)前券商經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)的客戶獲取主要依托四大主流模式：銀證合作、電話營(yíng)銷、客戶經(jīng)理人脈拓展及互聯(lián)網(wǎng)廣告投放。

各類模式在實(shí)踐過程中呈現(xiàn)出差異化特征：銀證合作渠道具有客戶基數(shù)大的優(yōu)勢(shì)，但實(shí)際在客戶開戶后，參與投資交易的客戶占比較低；電話營(yíng)銷模式以活動(dòng)拓客或渠道資源為主要線索來源，其效能受制于電話線索質(zhì)量與呼出轉(zhuǎn)化率的效果，具有明顯的人力密集型特征；客戶經(jīng)理人脈拓客模式在質(zhì)量上具備優(yōu)勢(shì)，但其業(yè)務(wù)增長(zhǎng)高度依賴從業(yè)人員個(gè)人資源稟賦，存在人力疊加成本高、規(guī)?；瘡?fù)制難度較大的瓶頸；互聯(lián)網(wǎng)廣告投放遵循流量購(gòu)買邏輯，通過搶占搜索排名、頭部投資平臺(tái)合作等，在互聯(lián)網(wǎng)人口增長(zhǎng)階段及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)早期曾有過較大的紅利，但伴隨流量成本的持續(xù)攀升、營(yíng)銷內(nèi)容過于同質(zhì)化的問題，該模式也面臨成本過高、收益倒掛的壓力。

2. 激活（Activation）

激活的目標(biāo)是客戶首次關(guān)鍵動(dòng)作，關(guān)鍵動(dòng)作指客戶直接產(chǎn)生價(jià)值的動(dòng)作，包括入金、股票交易、購(gòu)買基金等。

券商當(dāng)前仍由客戶經(jīng)理承擔(dān)主要激活職責(zé)，通過一對(duì)一溝通引導(dǎo)新客完成首次操作。該模式雖能建立人際信任，但受限于服務(wù)半徑，往往僅能覆蓋客戶經(jīng)理自主開發(fā)的客群，導(dǎo)致大量非客戶經(jīng)理自主開發(fā)關(guān)系的客戶缺乏系統(tǒng)的激活引導(dǎo)。另一方面，在激活的方式上，不同渠道來源的客戶，激活他們的產(chǎn)品應(yīng)有一定差異性，例如銀證合作客戶傾向通過固收產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)首次入金，而互聯(lián)網(wǎng)渠道客戶更易被智能選股工具激活。但在執(zhí)行層面，券商尚未建立渠道特征與激活策略的標(biāo)準(zhǔn)化匹配機(jī)制，仍依賴客戶經(jīng)理基于經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行個(gè)性化適配。由于各機(jī)構(gòu)和人員的營(yíng)銷能力存在差異，經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的激活效果難以實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展。

3. 留存（Retention）

留存的目標(biāo)是客戶在券商的資金留存和交易客戶留存。

一方面是客戶的自主留存，客戶基于個(gè)人投資動(dòng)機(jī)（如長(zhǎng)期資產(chǎn)配置需求）、市場(chǎng)行情波動(dòng)（牛市資金沉淀效應(yīng)）、熱點(diǎn)資訊刺激（主題投資機(jī)會(huì)）等因素自主調(diào)整持倉(cāng)結(jié)構(gòu)，形成自然留存。另一方面是員工的主動(dòng)營(yíng)銷，客戶經(jīng)理通過推薦特定金融產(chǎn)品或交易策略，引導(dǎo)客戶資金停留于公司賬戶內(nèi)。

這在市場(chǎng)較好時(shí)較為適用，但在行情向下時(shí)流失較高。同時(shí)也因?yàn)獒槍?duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)偏好、交易習(xí)慣進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)需求依賴人工經(jīng)驗(yàn)，服務(wù)的顆粒度較為粗放。過于依賴“人”的服務(wù)也會(huì)受限于人效和人數(shù)，使公司的整體規(guī)模擴(kuò)張受到制約。

4. 收入（Revenue）

證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)長(zhǎng)期以來高度依靠交易傭金與融資融券息差等通道型收入，此類業(yè)務(wù)模式在過去數(shù)十年間一直占據(jù)核心地位。盡管行業(yè)已普遍認(rèn)知到向財(cái)富管理轉(zhuǎn)型的必然性——尤其是買方投顧等客戶需求導(dǎo)向型業(yè)務(wù)。但在實(shí)踐層面，針對(duì)服務(wù)能力建設(shè)的戰(zhàn)略性投入仍顯滯后：以投資顧問服務(wù)、資產(chǎn)配置研究為代表的專業(yè)服務(wù)起步較晚、人員培養(yǎng)路徑較長(zhǎng)；面向買方投顧模式的資源投入相對(duì)不足；智能化服務(wù)體系的構(gòu)建速度尚未匹配客戶對(duì)個(gè)性化、實(shí)時(shí)化投資建議的期待。

尤其是業(yè)務(wù)的宣導(dǎo)及服務(wù)過程中，價(jià)值傳遞高度依賴一線員工的主觀能動(dòng)性，當(dāng)客戶經(jīng)理受限于服務(wù)能力（如精力分配、專業(yè)素養(yǎng)）而未能主動(dòng)推介時(shí)，大量中長(zhǎng)尾客戶實(shí)際上處于服務(wù)盲區(qū)，既不了解券商可提供的多元化產(chǎn)品矩陣，亦無法感知智能化工具帶來的決策支持價(jià)值。這種”服務(wù)供給”與”客戶認(rèn)知”的分離狀態(tài)，也成為制約業(yè)務(wù)收入結(jié)構(gòu)升級(jí)的掣肘。

5. 推薦（Referral）

推薦是指老客戶介紹新客戶。線下端主要依賴客戶經(jīng)理通過人際傳播開展轉(zhuǎn)介紹，線上渠道則普遍缺乏系統(tǒng)化的裂變運(yùn)營(yíng)。盡管少數(shù)具備資源協(xié)同優(yōu)勢(shì)的券商如保險(xiǎn)系券商較早布局社交裂變營(yíng)銷，曾實(shí)現(xiàn)客戶規(guī)模快速增長(zhǎng)，但在監(jiān)管對(duì)”營(yíng)銷贈(zèng)品須與證券業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)”的要求出臺(tái)后，傳統(tǒng)裂變激勵(lì)手段（如實(shí)物禮品、通用積分）的有效性顯著削弱。

當(dāng)前行業(yè)正積極探索合規(guī)框架下的創(chuàng)新路徑，例如將投教課程、智能工具體驗(yàn)券等證券關(guān)聯(lián)權(quán)益設(shè)計(jì)為裂變激勵(lì)標(biāo)的，以平衡監(jiān)管要求與用戶吸引力。

AI大模型的幾類應(yīng)用方向

?AI大模型是指具有海量參數(shù)和復(fù)雜架構(gòu)、 用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)的模型，其經(jīng)歷了單語言預(yù)訓(xùn)練模型、多語言預(yù)訓(xùn)練模型和多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型等發(fā)展階段。通常基于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)，具備更強(qiáng)的泛化能力。按照應(yīng)用方向分類主要有以下幾類：

1. 自然語言處理（NLP）

自然語言處理（NLP）大模型是讓機(jī)器能夠執(zhí)行文本理解、信息提取、自動(dòng)翻譯、情感分析等任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)的自然交互。

主要應(yīng)用在對(duì)話、文本生成、翻譯、信息抽取和總結(jié)上。NLP大模型的問題是在缺乏真實(shí)世界依據(jù)的情況下，有可能會(huì)生成虛假或誤導(dǎo)性內(nèi)容，即“幻覺”。同時(shí)推理能力依賴于數(shù)據(jù)，不像人一樣具備常識(shí)。

2. 多模態(tài)（文本+圖片+視頻+音頻）

多模態(tài)大模型是一種能夠同時(shí)處理和理解不同類型數(shù)據(jù)（如文本、圖片、視頻、音頻等）的 AI 模型，能執(zhí)行跨模態(tài)任務(wù)，比如圖文理解、視頻生成、語音識(shí)別合成等。

它的特點(diǎn)是“跨越”，可以通過文字自由創(chuàng)造、超越一般的單一模態(tài)只能閱讀文字或只能聽音頻的功能。在處理語音信息時(shí)，即便有口音、噪音這種相對(duì)復(fù)雜的情況也能識(shí)別；處理視頻信息時(shí)，也從過去只能分析單幀視頻到理解整個(gè)視頻。主要問題是生成結(jié)果不穩(wěn)定、計(jì)算成本高，在對(duì)圖片理解的準(zhǔn)確性上也還有待提升。

3. 搜索及代碼生成

搜索及代碼大模型是指專門用于信息檢索和代碼生成的大型人工智能模型。它們基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型，結(jié)合搜索引擎、代碼語料庫(kù)和特定優(yōu)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效的信息查詢、精準(zhǔn)代碼補(bǔ)全和自動(dòng)化編程支持。

AI大模型的搜索可以在搜索問題或關(guān)鍵詞之后直接告訴答案而不是像過往只提供與搜索詞有關(guān)的網(wǎng)頁(yè)讓用戶自己尋找答案。

代碼生成大模型是使編程更高效的大模型，可以幫助補(bǔ)全代碼、修復(fù)錯(cuò)誤、優(yōu)化性能。能提高開發(fā)效率，減少重復(fù)勞動(dòng)，但依然依賴于人工的檢查判斷。

4. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化

強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化大模型是專門用于自動(dòng)化決策、策略優(yōu)化和長(zhǎng)期規(guī)劃的 AI 模型。它們廣泛應(yīng)用于機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛、智能交易、工業(yè)調(diào)度等場(chǎng)景，使 AI 具備類似人類的決策能力。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是讓AI練習(xí)“試錯(cuò)”的學(xué)習(xí)，通過讓AI獎(jiǎng)勵(lì)或是懲罰的方式，讓AI自己探索最優(yōu)的策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化大模型可以用于自動(dòng)決策、策略優(yōu)化、量化交易、機(jī)器人控制等，它擅長(zhǎng)在沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的環(huán)境中找到最優(yōu)解，甚至可以超越人類的直覺和經(jīng)驗(yàn)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求極高、計(jì)算成本高、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，而且對(duì)訓(xùn)練環(huán)境的依賴很強(qiáng)。

5. 知識(shí)圖譜大模型

知識(shí)圖譜大模型結(jié)合了知識(shí)圖譜與大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型，用于增強(qiáng) AI 邏輯推理、知識(shí)存儲(chǔ)和問答能力。它在信息檢索、智能問答、推薦系統(tǒng)、自動(dòng)推理等任務(wù)中起著關(guān)鍵作用。

知識(shí)圖譜是一種用結(jié)構(gòu)化方式存儲(chǔ)和表示知識(shí)的AI大模型，它通過“實(shí)體”和“關(guān)系”構(gòu)建出一個(gè)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，讓機(jī)器像人類一樣能夠理解和推理信息。比如A是B的母親，B是C的父親，知識(shí)圖譜可以推理出A是C的奶奶。知識(shí)圖譜可以多模態(tài)地融合和結(jié)構(gòu)化地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，適合資料或?qū)I(yè)知識(shí)類的搜索問答，在構(gòu)建成本以及知識(shí)的泛化上存在一定的局限。

如何用AI大模型解決券商用戶運(yùn)營(yíng)的問題

為實(shí)現(xiàn)AI大模型在證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，整體框架設(shè)計(jì)可分為以下四個(gè)層次，逐層遞進(jìn)，確保技術(shù)落地與業(yè)務(wù)目標(biāo)的精準(zhǔn)匹配。

圖3：架構(gòu)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)層是基礎(chǔ)，提供支撐AI大模型、應(yīng)用及業(yè)務(wù)目標(biāo)所需要的所有數(shù)據(jù)。包含用戶、內(nèi)容、行為、交易四類數(shù)據(jù)，總結(jié)下來就是誰、看了什么、做了什么、買了什么。用戶是誰（用戶的靜態(tài)信息，如身份信息）、看了什么（用戶選擇和消費(fèi)的信息，如資訊、研究報(bào)告、視頻、股票分析等）、做了什么（用戶的操作、交互過程，如點(diǎn)擊了什么、瀏覽了什么、停留了多久）、買了什么（實(shí)際的買賣決策，以及由買賣決策計(jì)算出的數(shù)據(jù)，如交易頻率等）。

AI大模型層處理數(shù)據(jù)并生成智能決策，它在數(shù)據(jù)層之上，通過調(diào)用數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一處理、清洗和整合等預(yù)處理后，將某類特征的數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集后訓(xùn)練和優(yōu)化，找到數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，繼而用于應(yīng)用層的預(yù)測(cè)和決策。

應(yīng)用層是AI大模型結(jié)果在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的落地，它本身不做運(yùn)算而是向AI大模型層發(fā)出指令和調(diào)取結(jié)果，AI大模型層再通過應(yīng)用層的指令抽取底層的數(shù)據(jù)庫(kù)后運(yùn)算，在運(yùn)算獲得應(yīng)用層指令的結(jié)果后，將結(jié)果輸出給應(yīng)用層，應(yīng)用層使用指令結(jié)果觸達(dá)客戶，最后再用觸達(dá)的數(shù)據(jù)結(jié)果反饋給數(shù)據(jù)層，為AI大模型層提供更多的數(shù)據(jù)用于后期的模型優(yōu)化，形成一個(gè)自動(dòng)的提升循環(huán)。

業(yè)務(wù)目標(biāo)層作為戰(zhàn)略層，給應(yīng)用層制定目標(biāo)，應(yīng)用層的動(dòng)作需要圍繞目標(biāo)開展，影響AI大模型的運(yùn)算和優(yōu)化方向，讓AI在訓(xùn)練時(shí)緊緊圍繞業(yè)務(wù)目標(biāo)開展。同時(shí)根據(jù)AI層和應(yīng)用層反饋的情況適時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)目標(biāo)，比如AI層發(fā)現(xiàn)直播比文章帶來的開戶效果更好，在業(yè)務(wù)目標(biāo)上就應(yīng)增加對(duì)直播的投入，保證業(yè)務(wù)方向正確。

業(yè)務(wù)目標(biāo)層、應(yīng)用層、AI大模型層、數(shù)據(jù)層形成一個(gè)自上而下以及自下而上的雙循環(huán)，不斷優(yōu)化形成閉環(huán)。

基于AARRR模型的理論框架，并依托五類AI大模型的技術(shù)支持，本研究將進(jìn)一步圍繞用戶運(yùn)營(yíng)全流程的現(xiàn)狀及問題提出優(yōu)化路徑。

1. 獲客階段

獲客作為證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)的首個(gè)環(huán)節(jié)，通過AI大模型的應(yīng)用，可在獲客效率、投放素材與成本控制三個(gè)維度實(shí)現(xiàn)突破：

（1）獲客效率優(yōu)化

在獲客過程中，客戶經(jīng)理會(huì)獲得大量的客戶線索，為了讓線索具備更高的轉(zhuǎn)化效率，首先可基于知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建AI智能體，整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（包括客戶線索來源渠道、點(diǎn)擊的物料信息等），構(gòu)建精準(zhǔn)的潛在客戶畫像，分析出客戶的可能開戶興趣點(diǎn)。如通過新客禮包廣告點(diǎn)擊進(jìn)來的客戶，在營(yíng)銷時(shí)重點(diǎn)帶給客戶送福利的感覺。

再通過AI智能體替代客戶經(jīng)理或呼叫中心完成基礎(chǔ)的客戶聯(lián)絡(luò)任務(wù)，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化算法持續(xù)優(yōu)化溝通策略，提升客戶轉(zhuǎn)化率。

（2）獲客物料優(yōu)化

獲客的物料普遍由員工自己撰寫、錄制完成，結(jié)合AI大模型技術(shù)，可以依托NLP（自然語言處理）與多模態(tài)大模型技術(shù)，生成兼具專業(yè)性與吸引力的圖文、視頻等獲客物料，滿足多樣化營(yíng)銷需求。如現(xiàn)在在教育領(lǐng)域廣泛運(yùn)用的數(shù)字人技術(shù)，只需要一個(gè)人的形象，加上AI大模型撰寫腳本，即可在一日內(nèi)生成多個(gè)視頻。

在AI大模型生成內(nèi)容后，券商可通過在社交短視頻平臺(tái)建立多個(gè)賬號(hào)構(gòu)建矩陣化的運(yùn)營(yíng)策略，以“高頻更新”與“規(guī)?；采w”的方式，突破平臺(tái)算法限制，最大化獲取平臺(tái)流量，增強(qiáng)券商的品牌知名度與客戶觸達(dá)效果。

（3）獲客成本控制

在投放時(shí)，NLP大模型可以基于用戶畫像與行為數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵詞偏好，優(yōu)化廣告文案與創(chuàng)意，提升點(diǎn)擊率與轉(zhuǎn)化效果。通過AI算法實(shí)時(shí)分析投放數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整出價(jià)策略與目標(biāo)人群選擇，實(shí)現(xiàn)廣告投放ROI最大化，有效控制獲客成本。

通過上述策略，AI大模型的應(yīng)用不僅能夠提升證券業(yè)務(wù)獲客效率與物料質(zhì)量，還能顯著降低獲客成本，為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)提供可持續(xù)的技術(shù)驅(qū)動(dòng)。

2. 激活階段

激活階段的核心目標(biāo)在于引導(dǎo)客戶的首次關(guān)鍵動(dòng)作，提升客戶對(duì)證券產(chǎn)品和服務(wù)的持續(xù)關(guān)注度，具體策略可從服務(wù)半徑拓展與智能服務(wù)策略兩個(gè)維度展開：

（1）服務(wù)半徑拓展

券商的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)客戶，普遍分為員工自主開發(fā)的建立掛接關(guān)系的客戶和自主開戶、未與員工掛接關(guān)系的客戶。對(duì)于員工自主開發(fā)的客戶，可以通過知識(shí)圖譜技術(shù)分析客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，為銷售人員提供精準(zhǔn)的個(gè)性化服務(wù)材料，提升客戶互動(dòng)效率與滿意度。比如員工開發(fā)的高凈值客戶，知識(shí)圖譜配合NPL可以向其介紹公司適合合格投資者的金融產(chǎn)品和一些特定服務(wù)。對(duì)無員工掛接關(guān)系的客戶，利用NLP技術(shù)分析用戶興趣偏好，推薦通用型或個(gè)性化內(nèi)容引導(dǎo)其完成關(guān)鍵動(dòng)作。

（2）智能服務(wù)策略

針對(duì)不同渠道的客戶，基于AI技術(shù)分析用戶的行為數(shù)據(jù)（如開戶渠道、進(jìn)入APP后的瀏覽記錄等），推薦與其興趣匹配的資訊及研究報(bào)告。還可以使用NLP技術(shù)生成通用型的開戶“新朋友歡迎指南”，以及差異化的不同渠道、不同畫像的客戶使用不同激活工具和產(chǎn)品，比如面對(duì)銀行渠道客戶或是中老年客戶用固收、貨幣類產(chǎn)品作為激活。

通過上述策略，AI大模型的應(yīng)用能夠有效提升用戶在激活階段的體驗(yàn)，增強(qiáng)其對(duì)證券產(chǎn)品和服務(wù)的興趣與依賴，為后續(xù)留存與轉(zhuǎn)化奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3. 留存階段

提升用戶留存率的要點(diǎn)在于通過AI技術(shù)持續(xù)監(jiān)測(cè)用戶行為，并實(shí)施精準(zhǔn)的干預(yù)策略，達(dá)到資金留存和交易客戶留存的目標(biāo)。具體可從被動(dòng)策略、主動(dòng)策略及流失預(yù)警三個(gè)方面展開：

（1）被動(dòng)策略

被動(dòng)策略是指客戶被動(dòng)地接受券商的服務(wù)。券商使用NLP的大模型識(shí)別用戶瀏覽的財(cái)經(jīng)內(nèi)容，通過分詞、情感分析等技術(shù)解析用戶瀏覽的財(cái)經(jīng)資訊、研報(bào)、投顧分析等內(nèi)容，提取關(guān)鍵詞，再結(jié)合券商的知識(shí)圖譜模型，將用戶的行為與更大的金融概念體系關(guān)聯(lián)，比如瀏覽寧德時(shí)代的用戶，系統(tǒng)將其標(biāo)記為“新能源興趣者”，未來在新能源相關(guān)的財(cái)報(bào)、行業(yè)動(dòng)態(tài)發(fā)布時(shí)，AI向這個(gè)客戶賦予更多的推薦權(quán)重。再結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI大模型，不斷調(diào)整推薦策略，減少點(diǎn)擊率低、閱讀時(shí)長(zhǎng)短的內(nèi)容推薦，從而提高用戶體驗(yàn)，提高客戶的留存。

（2）主動(dòng)策略

如果用戶為主動(dòng)需要券商服務(wù)，可以結(jié)合基于知識(shí)圖譜構(gòu)建智能搜索系統(tǒng)，提升財(cái)經(jīng)內(nèi)容檢索的精準(zhǔn)度與效率。也可構(gòu)建答疑的智能體機(jī)器人，既可以讓客戶自主互動(dòng)答疑使用，也可在員工端使員工快速查詢以便回答客戶問題。通過NLP技術(shù)支持自然語言查詢，幫助用戶快速獲取所需信息，提高客戶的互動(dòng)率與滿意度。

（3）流失預(yù)警及干預(yù)

為了防止客戶資金流失，可結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化大模型預(yù)測(cè)用戶可能流失的時(shí)間點(diǎn)并且結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)制定干預(yù)措施。利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型找到關(guān)鍵特征，計(jì)算出關(guān)鍵特征與用戶流失的概率，再通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化的方式干預(yù)并優(yōu)化。比如AI計(jì)算出大盤下跌10%時(shí)，過去70%的客戶都選擇賣出并不再買入，流失率變高，強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化模型就可提前在市場(chǎng)大跌5%的時(shí)候向用戶推送避險(xiǎn)內(nèi)容。?

通過上述策略，AI大模型的應(yīng)用能夠有效提升用戶留存率，降低流失風(fēng)險(xiǎn)，通過為用戶提供所需的產(chǎn)品服務(wù)帶給其優(yōu)質(zhì)的體驗(yàn)，從而增強(qiáng)用戶對(duì)券商的長(zhǎng)期依賴與信任。

4. 收入階段

收入階段需要解決關(guān)鍵的問題是向買方投顧轉(zhuǎn)型，由“產(chǎn)品導(dǎo)向式”營(yíng)銷轉(zhuǎn)為“客戶需求導(dǎo)向式”，提高公司整體的投資顧問服務(wù)質(zhì)量、增加金融產(chǎn)品的觸達(dá)及轉(zhuǎn)化率，增強(qiáng)客戶的認(rèn)知，促使客戶主動(dòng)選擇適合他們的產(chǎn)品。

（1）提高投顧能力和工作效率

NLP和知識(shí)圖譜大模型可以幫助投顧處理投研工作，同時(shí)結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化可以為客戶生成智能化的投資建議。假設(shè)一個(gè)具備投顧資格和能力的員工需要服務(wù)500個(gè)客戶，結(jié)合AI大模型就可以更快捷自動(dòng)生成對(duì)客戶的資訊解讀、持倉(cāng)調(diào)倉(cāng)建議，而員工只需要精細(xì)化服務(wù)最重要的客戶。

（2）了解客戶需求

為了讓客戶更好地理解產(chǎn)品，找到他們需要的金融產(chǎn)品?？墒褂盟阉鞔竽Ｐ汀?qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化理解用戶的金融需求。比如客戶搜索“利率對(duì)基金的影響”，系統(tǒng)可以判斷客戶對(duì)債券基金有興趣，接著在生成觸達(dá)客戶的素材時(shí)，通過AI發(fā)現(xiàn)什么樣的形式更容易打動(dòng)客戶，喜歡短視頻的推短視頻，喜歡圖文的推圖文。利用這樣的方式，既推了用戶感興趣的產(chǎn)品、也講述清楚了產(chǎn)品。既提升了投顧的專業(yè)度，也降低了客戶的理解門檻，讓買方投顧轉(zhuǎn)型真正落地，推動(dòng)收入階段的升級(jí)。

5. 推薦階段

在推薦階段，券商要促進(jìn)老客戶邀請(qǐng)新客戶的意愿和效率，同時(shí)符合合規(guī)要求。

（1）設(shè)計(jì)活動(dòng)及識(shí)別關(guān)鍵用戶

在活動(dòng)設(shè)計(jì)時(shí)，通過多模態(tài)模型生成有吸引力的活動(dòng)宣傳材料（如圖文、視頻等），增強(qiáng)活動(dòng)觸達(dá)效果?；谥R(shí)圖譜與NLP技術(shù)，分析用戶社交關(guān)系與影響力，識(shí)別高價(jià)值的關(guān)鍵客戶（如活躍用戶、意見領(lǐng)袖等）。針對(duì)關(guān)鍵客戶制定專屬推薦激勵(lì)策略，最大化其傳播效果與轉(zhuǎn)化率。

（2）強(qiáng)化學(xué)習(xí)及決策優(yōu)化持續(xù)優(yōu)化推薦人群

AI 大模型在工作中如果發(fā)現(xiàn)“高凈值客戶的朋友更容易開戶”，而“年輕客戶更愿意分享但轉(zhuǎn)化率低”，那么在未來可以調(diào)整策略，針對(duì)高凈值客戶推與其高端投資權(quán)益有關(guān)的推薦計(jì)劃，年輕客戶用更輕量級(jí)的社交裂變方式。

為了驗(yàn)證哪種類型的獎(jiǎng)勵(lì)更有吸引力，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合A/B test，不斷測(cè)試調(diào)整。在吸引轉(zhuǎn)化的獎(jiǎng)勵(lì)上：如果AI發(fā)現(xiàn)A客戶喜歡 ETF 投資，那么權(quán)益就更傾向于“ETF 投資課程和傭金折扣”，B客戶關(guān)注短線交易，AI則可定向地推送“短線交易策略”轉(zhuǎn)化；在轉(zhuǎn)化的路徑上，依然可以通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合A/B test的方式分析用戶的裂變行為，找出是直播間還是朋友圈分享的效果更好。通過上述策略，AI大模型提升推薦階段的效果，實(shí)現(xiàn)用戶裂變式增長(zhǎng)與品牌影響力的擴(kuò)大。

6. 合規(guī)保障

合規(guī)是證券業(yè)務(wù)開展的核心前提，也是業(yè)務(wù)發(fā)展的底線。AI大模型技術(shù)的應(yīng)用具備顯著的創(chuàng)新性，因此在業(yè)務(wù)開展中，合規(guī)管理更需得到高度重視。基于AARRR模型，核心流程可歸納為數(shù)據(jù)獲取、內(nèi)容生產(chǎn)、推送營(yíng)銷、交易轉(zhuǎn)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)均需建立完善的合規(guī)風(fēng)控機(jī)制，確保業(yè)務(wù)開展符合監(jiān)管要求。

（1）數(shù)據(jù)獲取的合規(guī)性

數(shù)據(jù)獲取需要遵守《個(gè)人信息保護(hù)法》，確保客戶數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理合法，在AI使用客戶數(shù)據(jù)之前，需要獲得客戶的明確授權(quán)，對(duì)一些敏感的數(shù)據(jù)，還應(yīng)當(dāng)加密存儲(chǔ)，限制AI的訪問權(quán)限。

（2）內(nèi)容生產(chǎn)的合規(guī)性

所有通過AI大模型生成的內(nèi)容（如投研報(bào)告、市場(chǎng)分析等）必須經(jīng)過專業(yè)合規(guī)人員審核，確保內(nèi)容符合法律法規(guī)與監(jiān)管要求，避免不符合合規(guī)要求的內(nèi)容傳播。

（3）推送營(yíng)銷的合規(guī)性

在內(nèi)容推送過程中，需確保推薦內(nèi)容與用戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力等客戶風(fēng)險(xiǎn)適當(dāng)性相匹配，避免不當(dāng)推薦引發(fā)的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)；鑒于AI大模型可能出現(xiàn)的幻覺問題，更需要清晰告知客戶推送依據(jù)（如基于用戶行為數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)等AI判斷），并提供客戶獨(dú)立的決策空間，避免算法黑箱問題，保障用戶的知情權(quán)與選擇權(quán)。

（4）交易轉(zhuǎn)化的合規(guī)性

AI預(yù)測(cè)與推薦策略有可能引起用戶的過度交易，在風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)管理上，需設(shè)置合理的交易頻率閾值，避免因過度交易導(dǎo)致的用戶損失或市場(chǎng)波動(dòng)；避免AI利用信息不對(duì)稱或算法優(yōu)勢(shì)進(jìn)行市場(chǎng)操縱，維護(hù)市場(chǎng)秩序與用戶權(quán)益。

（5）算法管理的合規(guī)性

AI大模型的算法貫穿整個(gè)運(yùn)營(yíng)流程，其合規(guī)管理需嚴(yán)格遵循國(guó)家《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，確保算法設(shè)計(jì)具備公平性、倫理性、透明性和可解釋性，秉持向上向善的理念，契合主流價(jià)值導(dǎo)向。

通過上述合規(guī)性保障措施，AI大模型技術(shù)的應(yīng)用能夠在提升業(yè)務(wù)效率的同時(shí)確保業(yè)務(wù)合規(guī)，為客戶提供安全、透明的服務(wù)。

結(jié)語

AI在券商用戶運(yùn)營(yíng)中具有強(qiáng)大的應(yīng)用潛力，但在實(shí)際落地過程中一定會(huì)有諸多的挑戰(zhàn)：在技術(shù)場(chǎng)景結(jié)合方面，“AI大模型要賦能業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)要反哺AI大模型”的雙向循環(huán)，確保技術(shù)與數(shù)據(jù)能夠充分支撐業(yè)務(wù)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)；其次是在人機(jī)責(zé)任劃分上，AI大模型能夠代替人類做海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算，做出自動(dòng)化和智能化的決策，但在合規(guī)性要求較高的證券領(lǐng)域，仍然需要人去把控專業(yè)判斷、合規(guī)風(fēng)控、用戶信任的問題。第三，在合規(guī)展業(yè)上，需要完全遵守政策和監(jiān)管要求，保護(hù)投資者的利益，避免誘導(dǎo)客戶，確保信息真實(shí)、準(zhǔn)確、完整，避免對(duì)投資者產(chǎn)生誤導(dǎo)性影響，切實(shí)維護(hù)市場(chǎng)秩序與客戶權(quán)益。

券商傳統(tǒng)的用戶運(yùn)營(yíng)主要依賴總部的數(shù)字化團(tuán)隊(duì)或是一線客戶經(jīng)理的經(jīng)驗(yàn)，隨著AI大模型技術(shù)逐步完善，券商財(cái)富管理業(yè)務(wù)將實(shí)現(xiàn)智能化、個(gè)性化和自動(dòng)化，推動(dòng)券商財(cái)富管理的發(fā)展從“人工經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”，推動(dòng)營(yíng)銷模式從“產(chǎn)品導(dǎo)向”轉(zhuǎn)向“客戶需求導(dǎo)向”。

面向未來，做好現(xiàn)在。