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。

2）提升用数效率：自动化生成报表、归因分析和可视化图表，告别Excel手工操作，秒级响应业务需求。

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。

1）模型结构概览

维度表（描述业务属性）：

• 产品维度：品种名称、金融产品一二级分类名称、证券类型等

• 客户维度：客户所属机构（营业部名称、分公司名称）、客户属性标签（风险评级、会员等级、客群偏好等）

• 日期维度：支持按年、季、月、日等多粒度分析。

事实表（记录业务行为）：

• 客户资产事实表：记录账户类型、资产状态、交易市场等实时资产动态。

• 投顾签约事实表：跟踪签约金额、产品代码、支付方式等投顾服务数据。

• 资产交易费用分类明细表：涵盖交易金额、手续费、汇率等交易成本明细。

典型指标：

资产规模、交易记录数、当日盈亏、峰值资产等。

2）模型能回答哪些问题

• 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。

问句①：2023年末资产规模最高的Top 10的客户在2024年的资产情况，交易金额，交易次数 

问句②：诸个客户对比一下，看看他们的资产变化情况

问句③：作图

证券头部客户场景_字幕版.mp4

• 高净值客户分析：灵活筛选不同资产区间的客户数量及明细，精准支撑营销策略。

问句①：资产在100万-150万的高净值客户的数量有多少个？

问句②：100万到200万呢？

问句③：这些客户的资产分别是多少呢？

02证券高净值客户场景-重点版.mp4

• 客户交易分析：快速定位5月交易量下降原因，并联动分析广州分公司高净值客户明细。

问句①： 2024年各月交易量。

问句② ：为什么5月份交易数量下降了？

问句③ ：2024年5月，广州分公司高净值客户有多少个？

问句④： 列出他们的明细。

03证券客户交易场景-重点版.mp4

• 更多场景问句推荐：

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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