证券经纪AI问数方案——用自然语言驱动数据洞察
1.背景
在证券行业利润空间缩窄、佣金收入下降的背景下，精细化运营和敏捷决策成为券商转型的关键。然而，传统BI工具门槛高、效率低，业务人员需反复导出数据手动分析，难以满足快速变化的市场需求。
2. AIChat的三大核心价值
1）降低用数门槛：通过自然语言交互，业务人员无需熟悉复杂字段，直接提问即可获取数据和分析结果。
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3）扩展用数半径：覆盖客户管理、交易分析、产品运营、区域绩效全场景，助力从数据沉淀到价值兑现。
3.三步构建智能分析能力
1）数据模型：基于业务战略搭建数据模型。
2）模型与知识库：整合行业知识和向量指标库，让AI“懂业务”。
3）智能问数平台：统一企业分析入口，为不同角色提供个性化数据应用。
4.模型介绍
该模型是一个面向证券客户服务的多维分析体系，核心围绕客户资产管理、投顾服务、交易行为三大业务场景构建。
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客户管理：高净值客户数、资产规模区间客户数、TOP10客户资产变化、客户持有产品类型及持仓
交易分析：不同投顾产品类型签约客户数、交易量下降的原因
产品运营：购买金额最多的TOP10产品、客户数量增长
时间趋势：高客数量走势、每个月签约客户数、客户数环比增长
5. 场景示例
头部客户分析：一键查询资产规模Top 10客户的交易动态，对比资产变化并生成对比图。
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业务场景 | 问句示例 | |
客户管理 | 客户分群管理 | 2024年10月14日，100万-150万资产客户的数量有多少？ |
客户资产趋势监控 | 2024年各月高客数量走势，按月末时点为准，用线图展示。 | |
客户持仓结构分析 | 2024年10月15日，100万-200万资产客户有哪些，他们持有产品的类型及持仓多少？ | |
客户生命周期管理 | 2024年1月峰值资产>100万的客户，在2024年10月14日总资产合计有多少？ | |
客户活跃度分析 | 2024年5月10日-16日高净值客户的总资产和活跃人数（交易次数>0） | |
交易分析 | 交易分析 | 为什么2024年5月份交易数量下降了？ |
投顾业务追踪 | 2024年基金投顾签约了多少个客户？以线图形式展示每个月的汇总情况 | |
产品运营 | 产品参与度分析 | 2024年5月参与ETF交易的客户数量增长了多少个？ |
产品热度排名 | 2024年5月7日个人投资者购买金额最多的品种名称前10名 | |
区域绩效 | 区域客户增长分析 | 2024年10月15日，哪个分公司的高净值客户最多，列出这个分公司的客户明细 |
6. 立即体验
进入AIChat体验中心，模型选择“证券经纪业务主题”，开启高效分析之旅！
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