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数据|神策数据发布《财富管理数字化转型现状与趋势洞察》报告 深入调研证券行业( 二 )


金融科技：拥有领先实践的专业服务商 ， 有助于提升券商转型试水效率 。 在调研券商中 ， 多数都在与第三方金融科技服务商进行合作 ， 同时也希望通过加强与科技企业的合作 ， 形成优势互补 。
数据建设：数据基础能力建设决定了转型效果 。 数据是数字化转型的基础 ， 对数据质量的把控及数据应用的广度和深度直接反映了企业数字化转型的效果 ， 是企业的核心竞争力 。
三、数据建设成熟度成为券商转型成功与否的分水岭
报告指出 ， 数据建设领域成为各阶段券商在转型六大驱动力中明显的差异点 ， 领军者在这一关键领域的得分遥遥领先 。
数据|神策数据发布《财富管理数字化转型现状与趋势洞察》报告 深入调研证券行业
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不同阶段券商数字化各维度表现
从转型各细分维度看 ， 只有处于领军者的少数头部券商对数据应用、用户个性化推荐、数据分析、数据采集等数据建设领域进行了重点实施 。
数据|神策数据发布《财富管理数字化转型现状与趋势洞察》报告 深入调研证券行业
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券商对六大领域细分维度重视度及实施情况
结合头部券商的实践经验 ， 在数字化建设上形成了一套Sense->Decision->Action->Feedback的数据驱动模型 ， 简称SDAF 。
数据|神策数据发布《财富管理数字化转型现状与趋势洞察》报告 深入调研证券行业
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SDAF模型
模型总结了领军者在数据建设方面的成功经验 ， 可称为五大能力 。
1.构建全端数据采集能力 。
证券企业存在多个服务渠道 ， 包括线上和线下 ， 只有对全端数据进行完整的采集 ， 才能建立完整的数据仓库 ， 从而实现用户精细化运营 。
2.实现行为数据和业务数据的打通 。
数据价值的呈现需要将不同类型的数据进行融合 ， 财富管理业务中 ， 用户的行为数据和业务数据是至关重要的 ， 将两者打通实现融合 ， 会得到用户在不同渠道的表现 ， 实现差异化运营 。
3.形成高质量的数据管理 。
转型初期券商开始接入不同的埋点 ， 并沉淀了部分数据 ， 但随着平台本身的迭代 ， 多数埋点数据无法满足时效性 。 所以 ， 在对数据加以治理的同时 ， 还要对数据格式和类别进行规范 ， 保证数据质量的可控性 。
4.强化数据分析可视化能力 。
在数据可视化方面 ， 需建立清楚的指标分析体系 ， 构建宏观的呈现形式 ， 同时重视特定产品的针对性指标 ， 助力快速决策与高效反馈迭代 。
5.结合业务场景进行落地应用 。
结合自身实际需要 ， 不断抽象出应用场景 ， 在数据完整基础上实现落地 。
报告最后 ， 结合对转型领军券商的前沿实践 ， 总结了证券企业如何基于客户全生命周期进行精细化运营的思路和方法 ， 并给出转型过程中券商应避免的风险点 。
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关于神策数据
神策数据是专业的大数据分析平台服务提供商 ， 致力于帮助客户实现数据驱动 。 目前 ， 神策数据深耕证券行业化 ， 积累了国泰君安证券、海通证券(600837,股吧)、华泰证券(601688,股吧)、中国银河证券、广发证券(000776,股吧)、申万宏源(000166,股吧)证券、国信证券(002736,股吧)、安信证券、东方证券、中银国际证券、招商基金、嘉实基金(博客,微博)、财通证券、富途证券、老虎证券、汇添富基金、广发基金等付费客户 ， 具备专业的金融科技服务和客户成功经验 。
同时 ， 神策数据不仅提供大数据相关咨询、完整解决方案及智能产品 ， 如神策分析、神策用户画像、神策智能运营、神策智能推荐等 ， 还为客户全面提供指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务 。
（责任编辑：李显杰 ）


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