D证券公司机构客户服务数字化转型的研究
摘 要
随着证券信息技术的不断发展，以大数据和人工智能为代表的金融科技在证券领域被不断的应用，也引领了整个证券行业的数字化转型。证券公司的机构业务面对的都是高价值客户，这些客户对服务的专业性要求极高；证券公司机构客户服务的数字化转型能提高公司服务水平，实现数据驱动服务，引导组织自主演进，创造业务增值，优化服务资源配置，创新服务新模式等。
本文从国内外金融数字化的现状出发，指出了数字化转型对证券客户服务的重要性。随后，文章对金融数字化转型的相关概念和理论进行了阐述，涉及了客户关系管理，客户关系管理系统和数字化客户服务等内容，为接下来的客户服务问题的分析和解决提供了理论基础。文章第三四章的问题分析和解决部分对D证券公司机构客户服务中存在的问题进行了分析，指出D证券公司在机构服务中面临着整体服务数字化水平不高、缺乏服务式创新和对客户的不了解几个根本性问题。本文为了解决这些问题，引入了多种分析模型和方法策略， 解决策略将围绕客户服务这个中心，以金融科技为基础，进行数字化体系和服务模式的创新，通过在客户大数据的基础上建立起一站式数字化平台和数字化可持续发展生态模型来确保数字化转型的展开。
本文通过理论结合实践的方式，采用了提出问题、分析问题和解决问题的思路，从数字化体系的建立，服务模式的创新和客户服务大数据等前沿技术的应用等方面深入到D证券公司机构客户服务数字化转型的过程中，帮助企业明确机构客户服务建设的重点和方向。同时，也希望此研究能对企业数字化转型，尤其是证券机构客户服务数字化转型有一定的指导意义。
关键词：
客户服务、金融科技、数字化转型
目 录
摘 要 I
目 录 V
第1章 绪论 1
1.1研究背景和意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究意义 1
1.2国内外研究现状 1
1.2.1国外金融数字化研究现状 2
1.2.2国内金融数字化研究现状 3
1.2.3国内外研究评述 7
1.3研究内容与方法 8
1.3.1研究内容 8
1.3.2研究方法 10
1.4本文研究创新点 10
第 2 章 相关概念和理论 11
2.1数字化转型 11
2.1.1数字化转型概念 11
2.1.2证券数字化转型特点 11
2.1.3证券数字化转型的发展趋势 13
2.2客户关系管理理论 14
2.2.1客户关系管理 14
2.2.2顾客满意度 15
2.2.3客户生命周期 17
2.2.4企业竞争战略 18
2.3客户关系管理系统 19
2.3.1客户关系管理系统概念 19
2.3.2客户关系管理系统功能结构 19
2.3.3客户关系管理系统发展趋势 21
2.4数字化客户服务 22
2.4.1数字化客户服务概念 22
2.4.2数字化客户服务特点 22
2.4.3数字化客户服务和价值创新 23
2.5本章小结 23
第3章 D证券公司机构客户服务现状分析 25
3.1D证券公司机构业务基本情况 25
3.1.1D证券公司概况 25
3.1.2D证券公司组织结构 26
3.1.3D证券公司机构业务介绍 27
3.1.4D证券公司数字化历程 28
3.2D证券公司机构客户服务问题提出 29
3.2.1机构客户及服务需求 29
3.2.2D证券公司机构客户服务现状 31
3.3D证券公司机构客户服务问题分析 32
3.3.1D证券公司机构客户及其服务诉求 32
3.3.2D证券公司机构客户服务中存在的问题 33
3.3.3D证券公司机构客户服务问题及数字化转型 34
3.4本章小结 38
目 录
第4章 D证券公司机构客户服务数字化转型策略 39
4.1数字化服务体系创新策略 39
4.1.1D证券公司服务数字化转型的主要影响因素 39
4.1.2D证券公司数字化服务体系模型支撑 39
4.1.3构建D证券公司数字化服务体系转型策略 42
4.2数字化服务模式创新策略 46
4.2.1D证券公司数字化服务模式的主要创新点 46
4.2.2D证券公司数字化服务模式转型分析 47
4.2.3构建以数字化服务模式创新为主题的数字化转型策略 49
4.3数字化决策能力创新策略 51
4.3.1机构客户服务的主要指标 51
4.3.2D证券公司数字化服务决策模型 52
4.3.3构建以客户服务决策能力创新的数字化转型策略 63
4.4本章小结 66
第5章 D证券公司机构客户服务数字化转型的保障措施 67
5.1数字化服务转型的技术保障 67
5.1.1技术保障方案 67
5.1.2技术保障的实现 69
5.2数字化服务转型的其它体系保障 72
5.2.1其它体系保障方案 72
5.2.2其它体系保障的实现 74
5.3数字化服务转型的组织和人才保障 76
5.3.1组织和人才保障方案 76
5.3.2组织和人才保障的实现 77
5.4本章小结 78
第6章 总结与展望 81
6.1 总结 81
6.2 展望 81
参考文献 83
致 谢 87VIII
第1章 绪 论
1.1研究背景和意义
1.1.1研究背景
证券机构客户服务数字化转型是建立在金融科技之上，以客户为中心，通过在金融领域的不断应用与革新，对客户的需求不断满足并快速的更新迭代，使整个传统金融业的服务体验与运营模式都带来了巨大的改变[1]。通过服务质量的提升，寻求企业的差异化经营，以此转型升级，提高服务水平，是我国证券公司不断发展壮大的出路[2]。
数字化时代，消费者对消费金融产品和服务的要求日益升级，大数据、人工智能、数字孪生等新兴技术的发展，也在不断推动服务体验的变革[3]。通过科技，我们可以把实体对象及其活动在计算机系统中建立逻辑模型，在虚拟世界中实现物理世界的数字李生，从而将商业问题和企业经营过程等进行量化，变成数字问题，再通过演绎和归纳等手段加以优化重组，找到解决方案[4]。
1.1.2研究意义
（1）理论意义
D证券公司机构客户服务数字化转型涉及到了客户关系管理及系统、企业管理信息系统、企业情报分析及战略管理等诸多理论。同时，此研究具有对机构客户服务如何数字化转型进行指导的理论意义。此研究也是诸多理论在的在D证券公司机构客户服务领域的首次尝试性融合创新，也是对课堂理论知识和实际相结合的探索和深入。
（2）现实意义
本文以D证券公司机构客户服务中遇到的实际问题为出发点，对其服务中存在的根本问题进行了分析。研究围绕数字化转型和客户价值这个中心，提出了以绩效为导向、精益化服务、快速响应及一站式金融服务平台为主体的一整套解决方案。实践表明，数字化转型能很好的解决当前机构客户服务中存在的一些问题，提升了机构客户的服务效率，打造具有D证券公司特色的机构客户服务模式。同时，本文也为企业客户服务的数字化转型提供了一些参考意义。
1.2国内外研究现状
1.2.1国外金融数字化研究现状
（1）全球金融数字化历程
国际金融机构在数字化转型道路上起步得很早，有些已取得了显著成绩或已成功逆袭[5]。2017年，全球市值排名前10的公司中，高科技企业占7席。美、英、德、日等发达国家纷纷推出支持数字经济发展的国家战略[6]。
金融数字化主要经历了三个阶段。80年代的信息化的转型。90年代移动支付的出现，主要表现在网络化转型。2011年后全面进入了金融数字化历程，主要以大数据、人工智能、区块链等新兴技术的崛起为标志[1]（图1-1）。
图1-1 国际金融行业数字化发展示意图[1]
（2）全球金融数字化投入
全球数字化投入逐年攀升，金融科技的投入在近十年里基本上保持在年增长50%的年增长率，全球金融科技投资在2014年有高速的增长，在2015年达到了顶峰。2015年全球金融科投资笔数达到了1255次，而2015年后，全球资本市场对金融科技的投资热情有所减弱（图1-2）[7]。
2图1-2 全球风投机构对金融科技公司的投资情况[7]
（3）全球金融数字化现状
数字化3.0时代，金融数字化技术被应用到金融投资和服务领域的方方面面
（表1-1），并已经取得了很大的效益。
表1-1 全球数字化应用领域代表[8]
金融机
构 应用技
术 主要领域
摩根大通 人工智能 2019年7月，推出智能投顾产品You Invest，可根据投资者的风险承受能力、投资目标和目标期限来推荐投资组合，并且可以实时监控市场
行情，产品价值等因素的变动，并自动调整投资组合。
区块链 2019年2月，推出加密数字货币摩根币（JPM Coin），用于即时结算
客户间的支付交易。
摩根士丹利 人工智能 2017年12月，推出数字投资平台Access Investing,面向投资者提供千人千面的投资顾问服务。
大数据 自2010年起开始使用Hadoop技术搭建基础架构，高效处理结构化非结 构化数据，
实现为投资者提供投资组合分析和风险动态监控的功能。
高盛集团 人工智
能 自动交易程序取代人工交易，交易员由600名缩减至2名。
区块链 2018年11月，成为首批使用区块链结算系统CLSNet的公司。
1.2.2国内金融数字化研究现状
（1）国内金融数字化历程
我国证券行业在信息技术经历了以交易无纸化为重点的电子化阶段、以业务线上化为重点的互联网证券阶段，目前正处于向数字化转型阶段[8]。我国数字经济也呈现快速发展势头，2017年数字经济规模达27.2万亿元，约占GDP的1/3，移动支付、网络购物、共享经济等新业态新模式发展居世界前列，涌现出一批具有国际竞争力的龙头企业[6]。
（2）国内金融数字化投入
近3年，证券行业IT资金投入和从业人员分别增加了17% 和22%[6]。自2017 年以来，证券行业对信息技术的投入力度呈稳步增长之势，累计投入达550.42 亿元。其中，2019年我国证券行业的信息技术投入达205.01亿元，同比增长10.49%，占2018 年度营业收入的比重为8.07%，较上年提高2.03个百分点（图
1-3）[6]。
图1-3 我国证券行业信息化投入[8]
证券行业和保险、银行相比也有很大的差距。据统计，2019年度，98家证券公司中信息技术投入额在1亿元以下的有46家，占比为47%，其中有17家信息技术投入额在5000万元以下[8]。据有关数据显示，2019年我国银行业、保险业的信息技术投入分别为1730亿元、330亿元，是证券行业信息技术投入的8.44 倍、1.61倍（图 1-4）[8]。
（3）国内金融数字化现状
证券领域数字化应用主要集中在投资者画像、智能客服、精准营销、智能运维等方面。在证监会的引导支持下，中信证券、国泰君安证券、华泰证券等多家头部券商正在加大数字化投入，并积极与科技企业开展战略合作，着力深化大数据、云计算、人工智能等技术在不同业务场景的应用，依托数字技术提升企业运营效能和服务水平[9]。
4
图1-4 我国证券业投入和保险银行的对比[8]
（4）国内金融数字化展望
在经历了以单机应用为主要特征的数字化阶段(数字经济 1.0)以及以互联网应用为主要特征的网络化阶段(数字经济 2.0)后,当前全球数字经济发展正在进入以大数据驱动为主要特征的智能化阶段(数字经济 3.0),人工智能、大数据、云计算、区块链等产业发展日益蓬勃[10]。区块链是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式[11]。
数字货币发展有助于数字经济提质增效、实现普惠共享[10]。资产数字化正是算法与数据综合应用的典范，通过技术手段保障原生数据的可信是资产数字化的根本要求，数字资产的流通环节也需要各种技术的支撑以保证其安全、高效、协同、可控等[12]（图1-5）。
证券
传统金融VS
数字交易
图1-5 数字钱包[12]
智能金融将人工智能技术与金融业务逻辑深度融合，依托无处不在的数据信息和不断增强的计算模型，洞察客户的各类金融需求，重构金融生态价值链，协助决策部门拓展金融服务的广度和深度[13]。
智能金融在人脸支付、量化投资、智能风控、智能客服、智能理赔、智能投顾、金融大脑等业务领域的兴起，将更好的融入客户服务,智能时代伴随而来的无人银行、无人营业厅等概念也在将逐步兴起，智能金融将极大的改变人们的生活习惯。
借助金融科技的普及，一方面可以解决我国传统金融服务供给不足的问题、另外一方面借助互联网、人工智能等技术的高速发展推动了更多的科技人才和先进技术入驻到金融领域，正因为这些条件为普惠金融、数字金融、智能金融提供了基础[14]。
证券行业的金融科技发展历经了三个阶段[15]：第一个阶段是1990年，以刚刚兴起的计算机、电话通讯和卫星通讯等技术代替人工完成交易的过程为代表。第二阶段是在2000年左右，以互联网和移动设备进行线上的交易过程称之为金融科技2.0时代。根据Venture Scanner的数据，从2010年到2019年底(我们称之为“金融科技革命”的时期)，超过1655亿美元流入金融科技公司[16]，证券金融科技正式迈入了3.0科技赋能的时代（图1-6）。
图1-6 证券金融科技发展历程[15]
金融科技3.0在证券行业可广泛使用在各个业务场景中（如图1-7，1-8）， 如：智能投资、智能营销、智能选股、智能客服、数字化运营、全面风险管理等。6图1-7 金融科技在证券行业中的使用
1.2.3国内外研究评述
从对国内外研究文献的整理不难发现，国内外金融数字化上的投入越来越大，应用领域也越来越广，全球金融数字化转型的趋势不可避免，金融数字化转型呈现出如下的研究趋势：
从相关理论研究来看，国外金融数字化步伐较早，理论体系完善，金融科技和客户关系相关理论都较早诞生于国外，国外论文的数量也较多，理论和实践结合的也比较早。但随着国内互联网技术的发展，大数据人工智能等前沿技术的兴起，数字经济、数字货币、长尾理论和普惠金融等概念的不断的提出，对传统金融行业的数字化转型的研究起到重要的推动作用，数字化的成败决定了金融改革的成败。
从应用特点上来看，近年来国内外金融数字化的投入越来越大，国内外的许多知名企业已将数字化转型应用到金融投资的许多领域，客户服务主要以客户分析和综合金融领域最为普遍。国内，随着互联网金融的发展，普惠金融的概念不断的提出，数字化转型不断的进入到银行和保险领域，智能投顾、智能化运营和综合金融平台等智能化应用不断推出。
从金融数字化趋势来看，全球金融领域数字化技术飞速发展，目前正在向数字化、智能化、精细化等方向金融科技3.0时代转型，但证券领域还处于数字化转型的初期，广大中小型券商还处于信息化阶段，思维模式僵化，在资源和头部券商不对称的情况下，数字化转型的发展潜力巨大。
证券客户服务领域数字化转型主要体现在技术模式上，从数字化驱动体系和数字化服务模式上进行改革本身便是一次创新，客户服务数字化转型除了需要重视前沿技术的运用外，更需要在思维模式、数字化客户服务体系、服务模式上进行改革，利用科技的力量来减少成本，提升效率并最终体现在客户服务。
1.3研究内容与方法
1.3.1研究内容
本文从D证券公司机构客户服务过程中存在的问题出发，对引起问题的根本原因进行分析、直到拿出最终方案解决问题的传统思路来展开。文章主要分成以下几个部分：
第一章为绪论，主要介绍了国内外证券行业数字化发展历程以及数字化在金融业行业的现状和本文的研究内容和方法等。
第二章为理论基础支持部分，本章对数字化机构客户服务过程中主要涉及的理论进行了描述，为后续D证券公司机构客户服务中的存在问题的分析和解决提供了一个有力的理论支撑。
第三章为问题描述，对D证券公司机构客户服务中存在的几个关键问题进行了分析，提出了数字化建设在D证券公司机构客户服务中的必要性。
第四章为本文的关键，将围绕这些问题提出了通过数字化体系和服务模式的建设，利用大数据和人工智能来进行精准智能化服务，并整合内部资源建立起一站式数字化服务平台等方式来完成机构服务数字化转型的目标。
第五章则对是对数字化转型的保障措施进行了阐述，并对比了方案前后的效果提升，并对数字化转型的持续化和生态系统进行了说明。
第六章则是对本文的展望，对D证券公司机构客户服务数字化转型研究中的前景和不足进行了阐述。
综上所述，本文按照提出问题、分析问题和解决问题的三个步骤来组织内容，具体的框架如图1-8所示。
8图1-8 论文基本框架
1.3.2研究方法
（1）文献调查研究
本文采用了文献调查研究方法，在阅读和整理了大量的国内外金融数字化和客户服务相关文献的内容后，给出了符合逻辑的结论和理论依据。
（2）实证研究
通过对D证券公司机构客户服务中数字化转型理论的研究，提出了数字化转型在证券机构客户服务方面的策略。
（3）竞争情报研究
使用SWOT和定标分析等竞争情报分析方法，对D证券机构客户服务数字化转型的必要性进行了论证，并以此作为数字化转型理论上的依据。
（4）定量分析
采用相关变量、聚类、逻辑回归等定量分析模型，对客户服务相关的数据进行分析，建立了客户价值度、满意度和流失率等变量之间的分析模型。
（5）SPSS软件工具研究
利用SPSS工具对相关数据进行探索，并利用SPSS相关性、KS聚类、逻辑回归等大数据方法进行建模，最终获得科学的客户分析结果。
1.4本文研究创新点
本文根据证券机构客户服务中的一些特点，提出了利用数字化转型来提升客户服务的效率和质量，从而为企业节省了大量的成本，文中的主要创新点如下：
（1）证券客户服务的体系建设创新
本文提出了以证券数字化客户服务的体系创新为基础，通过数字化订单和数字化评价体系来的双重驱动模式来实现持续交付的客户服务体系的创新。
（2）证券客户服务的服务模式创新
本文提出了通过数字化驱动、智慧平台以及数字化自演组织为模型的新型数字化客户服务模式创新，以此来提升客户服务的质量和竞争力，从而为证券机构客户服务的数字化转型提供了参考。
（3）证券客户服务的智慧金融创新
本文创新性的将大数据和人工智能等前沿科技纳入到证券客户服务领域，推动智慧金融和普惠金融的发展，实现技术赋能和精细化客户服务。
第 2 章 相关概念和理论
2.1数字化转型
2.1.1数字化转型概念
数字化转型概念最早源自国外，美国麻省理工学院斯隆管理学院的数字化经济计划首席研究科学家George Westerman认为，数字化转型是企业利用技术来彻底改变企业的运营效率，经营业绩，为公司决策提供可靠的依据[17]。
图灵奖获得者、结构化编程语言(Pascal)之父Nicklaus wirth曾提出一个著名公式： “程序=算法+数据结构”。这个公式深刻地揭示了程序的本质特征，如果将其扩展至更为广泛的业务流程，该公式完全可以修正为“金融业务=算法+数据”[12]。
数字化营销是客户关系管理和大数据挖掘的整合体。本质上,数字化营销是指商业银行“以客户为中心”,开展和实施基于BDM的客户获取、客户保持、客户维护和客户挽留等CRM行为[18]。
数字化转型的四大支柱是客户体验转型，业务流程改造，业务模式转型和组织转型。数字化转型涉及对新的数字技术的使用和开发，从根本上改善关键业务运营，产品，流程，业务模型，组织结构和管理概念[19]。
数字经济时代，客户服务的数字化转型刻不容缓，迫在眉睫。只有加快数字化转型，深刻适应社会产业转型发展的内在要求，客户服务才能助力企业数字化运营转型发展，才能不断增强企业核心竞争力，才能实现以数字化服务转型推动企业高质量发展的目标[20]。
2.1.2证券数字化转型特点
证券数字化转型的特点主要包含了数据、人机、资源和演进四个部分，如
（图2-1）。
11
（1）数据赋能（图2-2）
图2-1 数字化转型特征
现代企业决策方式和传统上有很大的不同,企业往往通过对已有数据的分析来为生产或制造来提供有力的决策支持(图2-2)，智慧企业实现数据在自动化设备、信息化系统与人之间的自由有序流动，并通过数据-知识-智慧的跃迁实现数据资源为企业赋能，为设备运行、经营管理等提供科学决策和精准执行[21]。
（2）人机协同
数据基础数学模型客户反馈
图2-2 数据赋能
数字化转型的发展方向逐步向智能化转变，人机协同在这个过程中便成了其中一环。人将与各类智能机器系统在认知学习、分析决策、知识交流、自主执行等方面实现深度交互迭代，共同提升企业整体智慧能力[21]。
（3）最优配置
通过数字化、智能化技术的广泛应用，企业将全面、准确掌握内外部的大数据信息，并通过智慧化的分析、决策、执行体系，对企业资源配置进行持续动态调优，从而更高效更精准的满足客户需求，构建企业竞争新优势[21]。
（4）自主演进
通过大数据驱动的持续学习、纠错和演进迭代，实现企业智慧能力的持续提升，从而帮助企业能够随着内外环境变化和目标调整而自主寻优，动态调整业务、组织和资源配置，实现企业持续成长[21]。
2.1.3证券数字化转型的发展趋势
证券数字化转型发展趋势主要向通道服务化、交易移动化、业务综合化、个性差异化、服务数字化 。（1）通道平台化
图2-3 证券数字转型的发展趋势
证券公司逐渐由传统通道业务向提供专业化、综合化、一体化的服务平台转型，客户服务的重心也由散户转向高净值客户[22]。
（2）交易移动化
移动端的发展导致近年来移动端的业务量越来越大，证券交易移动化趋势越来越明显，并且其交易占比越来越高。
（3）业务综合化
金融机构业务合作之所以能带来范围经济，通过提供“一站式”服务增加收入、通过分散金融商品降低风险、市场支配能力及统领地位的提升等[23]。
（4）个性和差异化
从证券公司的角度看，实施差异化战略能够有效回避正面碰撞和竞争，树立在市场细分领域的主导地位；从客户的角度看，差异化竞争给客户带来的利益非常明显，在不断促使产品完善的同时能够满足客户多样化的需求[24]。
（5）服务专业化
人口结构变迁与金融资产的转移，要求更精准的数字化决策和数字化服务，客户对数字化决策工具要求也越来越高。
（6）金融科技化
上世纪 90 年代，美国就提出了融合词FinTech，由英文单词Finance（金融） 和Technology（科技）组合而成。金融科技指的是已经被金融机构内化了的用于提升效率、降低成本、服务客户的科学技术[15]。在国外，Chishti et al把金融科技定义为中小科技公司，且这类公司专门以金融领域的需求为导向，不断根据金融领域的需求来开发新的产品和服务，例如从事支付业务的 Pingit公司和Tranfer Wise 公司[25]。Ma和Liu（2017）把金融科技定义为一系列技术的组合，且这种技术组合广泛影响着金融支付、融资以及货币运行[26]。
证券数字转型化主要涵盖了信息化、数字化、智能化三个阶段（图2-4）， 目前数字化转型正朝数字金融、智能金融、全业务场景数字化平台等高端数字化场景迈进。智能
数字
信息
图2-4 证券数字化转型的发展趋势特点
2.2客户关系管理理论
2.2.1客户关系管理
客户关系管理(CRM)在国内外都已经得到了广泛的研究和应用，其理论基础来源于西方的市场营销理论[27]，客户关系管理作为一种管理理念，起源于西方的市场营销理论，是20世纪80年代在美国产生和发展起来的。随着大数据人工智能等前沿科技的使用，目前的CRM已发展到3.0阶段，更加的智能和贴近客户触点，能更好的提升客户的满意度。整个发展过程中，随着外部环境的变化发展， CRM的思想逐步从以产品为中心到以市场为中心，最后到以客户为中心[28]。
客户关系管理系统可以很好的维护客户和商家之间的关系，通过CRM可以传递客户价值和满意度。建立持久客户关系的关键是创造卓越的顾客价值和满意。满意的顾客更容易成为忠诚的顾客，并为公司带来更大的生意份额[29]。
2.2.2顾客满意度
自20世纪90年代以来，顾客价值(Customer Value，CV)已成为西方营销学者和企业家共同关注的焦点领域，被视为竞争优势的新来源(Woodroff，1977)[30]，顾客价值强调利用其自身的优势向目标顾客提供优异的顾客高感知价值，从而维系企业和顾客的关系。
（1）顾客感知价值
顾客感知价值（customer-perceived value）是指客户对其产品价值的感知和评价，客户感知价值和商家的理解是有偏差的，顾客常常不能“准确”或“客观” 地判断价值，他们依照感知价值行事[29]。
（2）企业判定价值
根据著名的帕累托／齐普夫分布一80／20法则，人们通常用这个法则来说明20％的关键客户可以带来80％的收益[31]。即20%的优质客户提供了80%的利润。大部分企业把重点集中在大客户关系管理上，分忽视了那20%的小客户
（图2-5）。
技术正在将大规模市场转化成无数的利基市场[31]，长尾理论在互联网时代尤其明显，随着技术的进步，渠道足够宽广，成本下降，当客户群体足够大的时候，这些看似利润不高并且被忽略的市场，却可以达到超出预期的利润增长点。（3）顾客满意度
图2-5 客户价值模型
客户满意度是客户认知的企业产品和服务是否达到其自身期望的一个综合性的评价，ShethJN 和HowardJA（1969）认为顾客满意主要体现在心理层面，是一种舒适的心理状态，但如果报酬不等于期望的报酬，顾客就会产生不满，导致满意度降低[29]。
满意度是对产品或服务表现以及产品或服务本身的评价；给予（或正在给予）与消费满意度相关的幸福水平，包括低于或超过满足水平是一种心理体验， 大多数研究表明，高水平的顾客满意产生高水平的顾客忠诚，进而产生更好的公司业绩[29]。Cardozo认为提高客户的满意度能增强客户再次购买的行为，并不会转换其它产品[32]，客户的满意度是客户忠诚度的基础，而客户忠诚度的提升会使其再次购买该企业的产品并乐意推荐给他人购买，企业的市场占有率就变大，利润也因此变大。
客户价值需要我们从企业、客户两者相互的多个视角来看待这个问题，以客户满意为中心的客户关系管理衍生出三个基本理念，即客户价值理念、关系价值理念和信息价值理念，如(图2-6)[33]。
图2-6 客户价值、关系价值、信息价值三者之间的关系[33]
（4）获取顾客价值
科特勒(1994)提出让渡价值理论，客户让渡价值=客户总价值．客户总成本。Gale(1994)[34]将客户价值理论研究的思想变迁过程描述为客户满意提升客户忠诚， 客户忠诚提升客户价值，并得到广泛认同。
和客户建立良好的客户关系会使客户感觉开心，以此可以获取顾客价值。同时，愉快的客户体现可以使其保持忠诚，并乐于向其它客户推荐其产品和服务。研究表明，不同的满意程度也可以使客户在忠诚度上有着很大的不同。即使与完全满意只有细微差别，也可能导致忠诚度的显著降低。于是，客户管理的目标不仅仅是创造顾客满意，而是顾客愉悦（图2-7）[29]。
16
图2-7 客户满意度与忠诚度的关系[29]
有好多种方法可以获取客户价值，比如：通过留住客户来实现客户价值，建立好良好的客户关系同样能获取客户价值和提升其客户份额（customer share）。为了增长顾客的份额，公司想方设法为当前顾客提供多样化的产品和服务，或者用交叉销售和增值销售向现有顾客营销更多的产品和服务[29]。
客户关系管理的最终目标是产生高额的顾客权益[35]。顾客权益（customer equity）是企业现有和潜在顾客的终身价值的贴现总和。因此，它可以衡量企业顾客基础的未来价值。显而益见，企业的有价值的顾客越忠诚，其顾客权益就越高
[29]。
公司应该谨慎地管理顾客权益和盈利之间关系（图2-8），应把顾客视为资产，需要管理和使之最大化，但并非所有顾客，甚至不是所有忠诚的顾客都是好的投资。2.2.3客户生命周期
图2-8 企业顾客忠诚度和盈利的关系[29]
Dwyer，Schurf和Oh(1987)指出，交易双方关系存在着生命周期的特征，生命周期的理论可以运用到客户关系的研究中，因此，提出客户关系生命周期的概念，即客户生命周期（图2-9）[36]。国内学者通常将客户生命周期划分为考察期、形成期、稳定期和退化期四个阶段[37]。
图2-9 客户生命周期与利润关系[37]
考察期：考察期是生命周期的起点，通常是双方互相了解的这个阶段，考察期间利润不会很大，但是对客户潜力进行评估的阶段。
形成期：在形成期双方已有了解，利润处于快速增长期，企业需要加大投入，提升公司形象，培养公司的忠诚度。
稳定期：这个阶段利润处于一个稳定状态，客户关系比较稳定，稳定期应该进行业务创新，拓展服务范围，营销创新等来延缓进入退化期。
退化期：在这一阶段客户关系进入疲惫状态，客户生命周期容易就此中止， 企业需要加强客户关系维护，如果客户关系维护不好，任何阶段都可直接进入退化期间。
2.2.4企业竞争战略
上世界 80 年代，美国学者波特在《竞争战略》一书中提出了五种决定企业竞争强度和企业利润率的竞争力，即现存企业的竞争、新进入者的障碍、买方的谈判能力、供方的谈判能力、替代产品或服务的威胁[38]，即波特五力法。
迈克尔.波特提出的外部环境分析和战略制定是最为重要和广泛使用的模型
[39]，波特指出战略的核心，也是竞争情报的前提，是企业为了获得竞争优势，需
要对产业结构和环境进行政治、经济、社会、技术分析，即PEST分析法。
竞争战略需要执行对对手和环境的分析，从竞争情报的分析和运用后对自身的竞争战略进行调整。
（1）了解对手
了解企业的对手情况，以便决定是采取何种战略。
（2）了解环境
企业需要自上而下的进行环境的识别和分析，在特定的环境下采用合适的战略来取得竞争的优势地位。
（3）自身条件
企业做出正确决策的前提除了对手和环境外，还必须清楚的了解其自身的条件，只有在知此知彼的前提下再有可能做出正确的决策。
在以上三点客观环境的基础上，企业可以利用一系列的工具来做进一步的分析，并获取最终的正确决策。SWOT分析法从企业内外部等多个纬度来分析，最终选择出最终的战略方案。定标比超分析法以不具有优势的情况下，将自身的情况对标行业或对手，进行比较分析，不断的提升，并最终获取市场竞争力。
2.3客户关系管理系统
2.3.1客户关系管理系统概念
CRM系统就是通过计算机软件和技术为企业建立数据库，并且对数据进行整理、收集、分析，了解客户需求，进行客户关怀，改善企业与客户之间的关系， 然后为客户提供个性户、专业化和差异化的服务，提高客户价值，提高客户满意度、忠诚度和认同感，降低企业成本，提高企业运营效率，最终实现客户与企业的共赢[40]（图2-10）。
图2-10 客户关系管理定义[40]
2.3.2客户关系管理系统功能结构
（1）系统特征
通过信息化手段对目标客户的数据进行特征化处理（图2-11，引用D证券公司内部分类模型图例），主要包括了数据清洗、数据预处理和模型训练三部分， 这是客户数字化的前提条件。
图2-11 数据特征处理示意图
客户关系管理系统通常有如下几个特征[41]：
客户关系管理以顾客为中心提供一对一的服务互动，帮助解决客户问题。使用数据仓库技术来聚合交易信息，整合方案信息并提供关键性能指标。机会管理帮助建立销售预测模型来指导未来销售管理能力。
（2）系统功能
客户管理系统主要表现在对已有或潜在的客户进行了解、关怀和满意度跟踪等，对客户进行分类管理等，服务管理功能充分利用计算机和互联网来实现服务管理高效，最终实现“千人千面”的个性化服务。同时，客户管理系统对销售的产品进行跟踪，提供客户反馈通道，实现服务的自动化，并且和呼叫中心集成， 通过高效的服务来提升顾客的满意度。
客户关系管理的指导思想就是理解并分析客户的需求，通过系统化地实施客户业务，实现客户的个性化服务，最终达到维护企业与客户间关系的目的， 从而为企业带来更大的利润[42]。市场管理功能通过CRM可以实现将营销活动全生命周期进行计划、执行、跟踪和分析等。营销和销售管理功能通过对市场和顾客的了解、分析和建模，能实现类似精准营销并且制定更为正确的营销计划，拓宽渠道，从而提升市场占有率。CRM系统中主要有营销、销售和服务等三大核心功能，涉及到和客户之间的交互，是企业业务开展的重点，主要模块和功能介绍如下（表2-1）[40]：20
表2-1 CRM模块的主要功能[40]
主要模块 目标 主要功能
[40]
销售模块 [40]
帮助解决管理层管理销售业务 [40]
进行额度管理、销售力量管理和地域管理
[40]
营销模块 对市场营销活动加以计划、执
[40]
行、监视和分析 可以使营销部门及时跟踪活动的效果，执
[40]
行和管理多样的、多渠道的营销活动
[40]
客户服务模块
[40]
提高业务流程自动化并加以优化 可以实施服务自动化、现有客户管理、潜
[40]
在客户管理、客户反馈管理、客户关怀
[40]
呼叫中心模块 利用电子通讯设备促进销售、营
[40]
销和服务 服务自动化、销售自动化、营销自动化、
[40]
提高服务水平、提高运营效率
[40]
电子商务模块 建立稳定而合身的系统，保持企
[40]
业在市场竞争中的地位 电子商店、电子营销、电子支付、电子货
[40]
币与支持、电子支持
（3）数据处理
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合， 用于支持管理决策(Decision Making Support)[43]。
数据库营销是指企业通过收集来的客户信息建立营销数据库，通过对数据的建模分析，预测不同客户的需求和消费行为，从而对产品进行精准定位，针对性地对不同客户采取不同的营销策略[44]。
数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、帮助企业预测未知结果，揭示信息的内在关联性，为企业增加收入、降低成本，使企业处于更加有利的竞争地位[45]。
2.3.3客户关系管理系统发展趋势
国内的CRM市场从2000年以来经历了如下的三个阶段（图2-12）：以产品为中心亿元级市场以方案和最佳实践为中心几十亿元市场
以业务价值和数字化转型为中心的百亿元级市场
图2-12 国内CRM市场发展阶段[46]
CRM3.0时代企业主要从功能、业务、行业、交付管理、组织适配、运营效
率和业务价值评估、数字化技术、版本演进构建CRM模型[46]（图2-13）。
2.4数字化客户服务
图2-13 CRM3.0模型[46]
2.4.1数字化客户服务概念
数字化客户服务就是通过互联网通讯技术和多媒体技术来实现传统的客户服务的交互，数字化客户服务可以轻松跨越地域的界线的范畴，使客户服务获得无限的延伸，客户都可以通过此方式获得更加高效的服务，服务商也可以将客户服务以低廉的成本扩展到地理范围之外，数字化对客户服务的影响是革命性的。
从狭义上来讲，数字化服务就是以网络为基础并通过互联网传递的服务[47]。从广义上来讲，数字化服务就不再仅仅是数字空间中的服务，它是通过信息
的交流为顾客提供更好的体验。数字化服务已经成为集电子、信息、通信、知识、管理和经济为一体的交叉性和复合型的崭新学科，越来越受到人们的关注
[47]。
2.4.2数字化客户服务特点
传统服务和数字化服务的主要特征对比如表2-2所示。
表2-2 传统服务和数字化服务的特征对比[48]
特征 数字化服务 传统服务
服务接触 面对显示屏 面对面
可得性 任何时候 标准工作时间
销售地点 在家中 到服务现场
市场区域 全世界 当地
环境 电子界面 实体环境
竞争差异性 方便 个性化
隐私 匿名 社会交互
2.4.3数字化客户服务和价值创新
企业除了可以变革现有产品或重新界定顾客问题后创造全新产品之外，还可以变革现有的顾客关系，即在现有顾客关系基础上取消、降低、加强、添加某些关系属性，与这些顾客建立全新的顾客关系[47]。
针对数字化服务的可接近性、服务传递的时效性以及互动性的特点，价值创新主要有六类创新点（如图2-14）[46]，具体可以从增加服务的功能属性、构建数字化服务平台和降低顾客交易成本等方面来考虑。
2.5本章小结
图2-14 数字化服务创新途径[46]
本章阐述了对证券数字化转型起支撑作用的理论和方法，主要涉及了数字化转型相关的概念理论以及客户关系管理相关理论，本章的研究要点为：
（1）介绍了数字化转型的概念特点、发展趋势以及应用场景，着重描述了证券数字化转型特点和其发展趋势，明确了什么是证券数字化转型。
（2）证券客户服务同样隶属客户服务理论，其理论明确了客户服务数字化转型中的目标，包括了提升客户满意度、进行客户生命周期管理、以及为了获取顾客价格的企业竞争战略等。
（3）介绍了客户关系管理系统，客户服务数字化转型技术重点便是CRM 系统，着重描述了客户关系管理系统的概念、功能结构和发展趋势等内容。
（4）介绍了数字化客户服务理论，描述了数字化客户服务的相关概念、特点和如何利用数字化客户服务进行价值创新，是全文客户服务数字化的指导。
第3章 D证券公司机构客户服务现状分析
3.1D证券公司机构业务基本情况3.1.1 D证券公司概况
D证券公司总部及注册位于经济发达的长三角地区，注册资本金30亿元。公司下属北京、上海、深圳、南京等18家分公司，拥有140家证券营业网点，下设D 创投、D创新和D香港三家全资子公司，控股D基金、D期货和D新加坡。目前拥有全部证券类业务牌照，其中主营业务为经纪及财富管理业务、投资银行业务、投资与交易业务、资管及基金管理业务、信用交易业务。公司连续四年在全国券商分类评级中被评为A类A级券商。2020年上半年度，公司总利润133亿元，净利润额较去年增长158%，公司主要利润点在投资与交易业务，占营收比超过60%左右（表3-1）。
表3-1 D证券公司近4年财务状况
主要财务指标 2016年 2017年 2018年 2019年
净利润（万元） 148,664.97 76,743.42 41,169.97 106,108.03
负债总额（万元） 4,931,178.56 5,366,426.02 4,796,848.02 6,243,796.12
销售总额（万元） 358,136.74 277,232.85 277,614.05 326,824.91
利润总额（万元） 191,595.52 99,149.07 42,864.72 136,738.80
所有者权益合计（万
元）
148,664.97
2,029,107.57
1,970,623.08
2,052,568.88
纳税总额（万元） 94,470.67 0 115,516.22 120,526.45
资产总额（万元） 6,910,627.57 7,395,533.58 6,767,471.10 8,296,365
主营业务收入（万元） 358,136.74 277,232.85 277,614.05 326,824.91
2020年上半年公司的业务营收主要来自于投资和交易业务，其次还有23%的营收来源于传统的经纪和财富管理业务，投行业务点D证券公司总营收的14%， 资管和信用交易业务最近几年一直业绩不佳（表3-2，图3-1）。表3-2 D证券公司2020年上半年度利润构成
按行业 收入(万元) 成本(万元) 利润(万元) 毛利率 利润占比
资管及基金管理业务 19209 22609 -3400 -17.70% -2.55%
信用交易业务 39832 40617 -786 -1.97% -0.59%
投资与交易业务 171757 83846 87911 51.18% 66.05%
投资银行业务 44902 24207 20695 46.09% 15.55%
经纪及财富管理业务 82258 49142 33116 40.26% 24.88%
合并抵销 56 -29 85 152.25% 0.06%
公司总部及其他 914 5431 -4516 -494.02% -3.39%
图3-1 D证券公司行业利润占比
3.1.2D证券公司组织结构
D证券公司组织架构如图3-2所示，机构业务主要由机构业务部负责，属于主经纪商业务的范畴，下设基金运营服务、机构业务拓展和金融产品开发三个二级部门，机构业务部是机构客户的触点部门，负责承揽机构相关业务。
26图3-2 D证券公司组织架构图
D证券公司信息技术总部负责数字化转型的内容展开，其组织架构如下图
（图3-3）所示。
图3-3 D证券公司信息部门现有组织架构
3.1.3D证券公司机构业务介绍
D证券公司机构业务目前主要包括了产品代销、交易通道、租用托管、清算托管、算法交易研究和技术支持、研究咨询等服务，主要还是通过服务来实现盈利或通过服务来吸引专业投资者利用D证券公司的交易通道来交易，以此赚取佣金的经纪业务服务模式。
（1）私募基金综合托管业务
综合托管业务是D证券公司机构业务的重点业务，主要为私募基金等高净值专业投资者等提供交易通道和相关软硬件支持，包括融资融券、募集资金、清算服务等一站式综合金融服务。
证券主经纪商业务需要为机构客户提供一站式的服务、技术平台和资金服务，涉及到证券公司机构业务、风控合规、信息技术多个部门的协同服务，托管客户对服务的专业性、差异化服务、服务创新性要求极高。
证券主经纪商业务是公司机构业务的聚焦重点，从基础服务、孵化扶持等多方面提供服务，根据资产管理机构发展的需求进行了相应的布局，并借助机构集聚区的地缘优势积极拓展客户资源。
（2）服务外包业务
服务外包业务主要接受基金托管人委托通过向机构基金管理机构提供如清算、登记、估值、净值发现等服务，帮助客户实现专业运营的目标，同时也可以使机构能专注于投资本身，服务外包通过收取服务费用来实现赢利。
3.1.4D证券公司数字化历程
D证券公司数字化历程和行业方向是一致的（图3-4），整个行业从97年开始才逐步的由传统的报盘方式切换到利用信息系统来进行交易系统，并由2000年左右开始了集中交易的网上交易方式，随着智能机的发展，东吴证券2017年左右也推出了“东吴秀财APP”手机端及大数据平台，并且成立了金融实验室和数字化决策小组，从公司层面进行了数字化转型之路。
（1）传统交易方式
图3-4 D证券公司的数字化历程
1997年之前，可以称为传统交易时代，比如通过电话和场内报盘，到后来的卫星报盘系统，这一时代还不能称之为证券的信息时代，D证券公司也和行业一样，用传统方式来提供服务。
（2）互联网的应用
1997年是行业的信息化元年，随着互联网的应用，整个行业一下进入了网络时代，D证券公司也开始了信息化的建设，投入了很大的资源在机房和人员的建设上，并且从外部引入了网上报盘系统，提升了客户服务效率。
（3）技术和业务赋能
随着市场的竞争越发激烈，传统的营业厅为主体，通道为核心的服务方式已逐渐失去竞争力，而大数据、人工智能、区块链等新技术的发展，影响了整个行业，整个行业逐步进入了数字化时代。
D证券公司也在公司战略层面成立了金融实验室、大数据服务中心和数字化决策小组，由公司领导直接进行管理决策，提出了“技术赋能”和“技术前置”的概率，正式开始了由技术赋能向数字化改革之路。
（4）金融数字化转型
D证券公司数字化转型的终点是要从利用数字化在组织架构、交付流程、服务体系、创新模式和数字化平台等各个方向进行创新，要从技术赋能阶段正式进行的数字驱动业务的全新数字化时代。
3.2D证券公司机构客户服务问题提出
3.2.1机构客户及服务需求
（1）客户需求和企业服务匹配
D证券公司于2014年12月获得了私募基金综合托管业务，可以为私募基金管理人提供包括交易和资金相关的综合业务。2015年的股灾后，证监会的清理配资和规范第三方接口，为券商的综合托管业务带来了发展机遇。
如今，私募综合托管及其外包业务从原本的前瞻性业务，到如今券商的业务蓝海，目前已成为各大券商的战略性目标，私募基金托管业务主要为私募高净值用户提供一站式服务、技术平台和资金服务，涉及到证券企业多部门的协同服务，对服务的专业性、服务创新性要求极高。
D证券公司机构客户始终是公司客户关系管理的重点，D证券公司专门成立了由机构部门领导挂帅，多部门协同的服务产品项目化的组织模式，从硬件投入、基础服务、孵化扶持等多方面发力，试图提供具有D证券公司特色的机构客户服务模式。
D证券公司服务模式下，业务部门占主导位置，信息技术部门被划分为支撑部门，所有服务模式都按跨职能型服务的模式来展开，极大的限制了技术对业务赋能和创新。信息技术部门内部又按职能人为划分成研发、规划、运维和基础保障等各职能，提高了跨团队沟通和交互的成本，客户服务的质量比较低下，同时D证券公司数字化水平也不高，这些现状导致了机构业务的开展不是很顺利。
（2）数字化建设和目标分析
D证券公司机构客户服务数字化程度较低，除了基本的通道建设比较重视之外，客户服务相关的系统缺失。在机构客户服务方面主要还是靠人海战术，在这其中营业厅销售人员是机构业务的重要客户触点，内部依靠OA、邮件和即时通信等传统手段进行沟通，客户工具也主要是利用三方提供的公版软件，缺乏专门有针对性的客户服务的相关系统，尤其是CRM系统的缺失在一定程度上影响了客户服务的质量，数字化工具的缺失使客户服务只能覆盖营业厅范围内的有限客户群体。
随着金融科技的发展，大数据、云技术、区块链和人工智能等前沿技术越来越多的在证券行业落地，D证券公司内部也进行了一系列的数字化改革。D证券公司通过合作开发和自主研发了许多数字化系统，极大的提升了用户体验和服务质量，也逐步在向实现着公司数字化转型的目标前进，公司正在三个方向进行数字化转型的尝试，试图打造具有D证券公司机构客户服务特色的数字化新局面。
首先，数字化转型需要重塑科技内涵、优化组织结构，在战略层面进行改革，在战略层级的指引下，明确数字化改革的方向。
其次，数字化转型需要探索业务价值、解析应用场景，只有富有前瞻规划才能确保数字化改革的正确性，明确技术改革最终还是需要服务于业务，数字化改革需要向具有业务价值和应用场景的方向转换。
最后，数字化改革还需要扩展数据内涵外延、打造创新科技基石，只有明确数据驱动的前提下，借助于金融科技来实现机构客户服务的数字化转型（图3- 5）。
图3-5 数字化现状分析
3.2.2D证券公司机构客户服务现状
D证券公司在证券行业处于中游水平，始终跟不上头部券商的脚步，在佣金本来已经下降严重的情况下，高净值客户不断被头部券商所挖走，更是令情况雪上加霜，当务之急要么进行服务转型，以增强客户黏度，要么另辟蹊跷，以客户数量的增长来减少高净值客户流失带来的利润下降问题。
在私募基金托管领域，D证券公司起步并不算太晚，投入也不可谓不多，两个交易所托管机房也相继投入使用，新一代柜台系统也成功上线，用户体验不断提升，可是为何在私募服务领域却和头部券商的差距越来越大。其主要是服务效率问题，以客户引入流程而言，其周期为头部券商的3-4倍，随着数字化水平和线上服务的推出，D公司还在依靠营业厅、人海战术、手工和纸质文档流程和电话服务等贯穿了客户服务的整个生命周期。
（1）外部服务流程分析
D证券公司机构服务主要涉及到对外流程和对内流程，其中外部流程（图3- 6）主要是业务人员和客户之间的交互沟通。机构服务内部的工作流程（图3-7） 主要由机构业务部门的相关责任人来发起公司内部流程和沟通，整个客户服务的流程是相当复杂的。
外部流程主要从客户的接洽到正式运营往往需要一个月甚至更长的时间，主要面临的问题是服务状态的不透明，客户在提交资料和运行对接中缺乏明确的指导，并且服务流程比较冗余。由于机构专业客户接受过其它券商的服务，会在试用的过程中经常性的和其它券商进行对比，发现差距和不满后中途退出或者带着情绪配合的情况时有发生。
（2）内部服务流程分析
图3-6 D证券公司机构业务外部流程
机构客户服务的内部流程非常的冗余和缺乏标准化，通常依赖OA和微信进行内部沟通，缺乏电子流程，职能型的组织架构也使得跨部门之间的沟通效率不高，服务意识不高，并且内部服务人员往往只是兼职和被动的响应流程，缺乏创新意识，各部门的处理方式都不相同，会嵌套子流程，并且流程状态不透明，使得了内部服务流程相当的冗长。
图3-7D证券公司综合托管业务内外部流程
3.3D证券公司机构客户服务问题分析
3.3.1D证券公司机构客户及其服务诉求
D证券公司的机构客户是相对于广大散户而言，主要由私募和公募基金公司、信托公司等专业投资者构成。机构客户主要是租用证券公司专有的设施（如：线路、机房、通道席位和相关系统等），享受D证券公司更加高效快捷和定制化的服务（如信用服务、系统托管、运营清算、独占式软硬件等，详见3.1.3 私募基金综合托管业务介绍），机构客户服务的要求极高，主要业务需求如下：
（1）提供高效稳定的服务
大部分机构客户通常是通过时间差来赚钱，时间就是生命，所以对服务的便捷和高效便极为重要。
（2）提供差异化特色服务
机构客户的定制化要求极高，往往会按自身的需求，提出一些差异化的服务，特色差异化的服务可以吸引更多的客户。
（3）提供智慧和便捷的投资平台
机构客户的数字化水平极高，很多业务都有别于传统的人工服务，要求证券公司能提供智慧化的综合平台来提高其便捷性。
（4）提供完整的产品服务
机构客户的业务多样化，需要证券公司具有提供完整产品服务的能力，除了服务机构客户中的大型机构，也需要覆盖到广大的中小型机构。
3.3.2D证券公司机构客户服务中存在的问题
近年来，随着市场的竞争加大和机构业务的崛起，D证券服务面临的问题越来越多，主要存在了如下几个问题：
（1）业务的开展缺乏灵活性
D证券公司的流程冗长，缺乏变通和灵活性，客户的响应时间长，尤其是其体系的制约，使得许多客户因为灵活性的限制而流失。
（2）客户服务人员和积极性差
D证券公司由于保留着传统国有企业的体系和效率，员工普遍的主人翁意识不够，导致服务的质量得不到提升。并且，人员不主动分析客户的需求，不了解客户的想要什么，导致客户满意度差。
（3）客户服务的专业度比较差
D证券公司和头部券商相比，员工专业度比较差，专业度不仅体现在服务的专业度和业务的掌握上，还体现在流程体系上，许多服务都还停留在人海战术上，除了可以采购的硬件，软件系统也比较落后，数字化水平较差。
（4）业务特色和定制性较差
由于D证券公司的业务创新较差，业务创新周期较长，无法满足不同客户的定制化需求，急需要一个数字化创新机制和平台的保障。
（5）服务响应慢
许多机构客户主要从事市场套利和赚取时间差利润，通过程序化或量化程序来交易，如果券商的系统不能满足其高效的性能，客户便会流失，缺乏一个明确的服务模式支撑。
（6）客户服务能力有限
D证券公司服务能力有限，人员成本高，无法覆盖到广大“长尾”客户，在优质客户争夺没有优势的情况下，如果抓不住广大“长尾”客户，公司利润便得不到稳定的增长。
3.3.3D证券公司机构客户服务问题及数字化转型
从上文不难看出，D证券公司主要存着分散和冗长的体系流程、服务模式传统、数字化决策能力弱等问题，这些问题的出现已不能满足机构客户对服务效率和服务质量的需求，而数字化改革可以节省大量的成本，提升服务效率和简易程度，更好的覆盖广大的“长尾”客户。近年来，业内很多证券公司都利用数字化来提升服务的质量，对D证券公司也具有指导意义，如能进行数字化转型，对解决以上问题有着积极的意义，D证券公司的机构客户问题本质上如下:
（1）缺乏数字化体系规划
第一、D证券公司缺乏数字化战略目标的规划和实现工作，数字化内容没有明确的规划和前瞻性，机构服务应当积极的探索业务价值、解析应用场景，将技术和业务融合在一起，充分利用技术的力量还提供业务的能力和水平来提升服务能力。
第二、D证券公司的客户经常对如何获取服务内容感到困惑，服务人员主动服务的积极性不高，而标准化流程的缺失也决定了客户服务的效果不佳，种种结果表明，D证券公司在机构客户服务过程中未形成体系化的建设，更缺乏数字化支持。D证券公司在跨部门的信息流转过程中，缺乏数字化驱动和评价体系，如何建立数字化服务体系便显示非常重要，而体系化建设主要体现在数字化驱动和评价体系两方面。
第三、D证券公司机构服务流程缺乏标准化，主要依赖于外部即时沟通软件和内部的OA系统，电话和口头的流转比较常见，沟通效率比较低下，没有专门用于机构客户服务的电子流程系统。考核和评估体系更是标准化缺失，完全依赖公司级的考核制度，主要是对业务指标的考核，比如：销售人员的指标完成率。但对服务的考核评估，尤其是跨部门的服务流转缺乏统一的考核体系，服务人员的服务意识不高，积极性不强烈。
第四、D证券公司机构服务缺乏产品涉及到从前端的客户管理到后台产品的快速交付模型，所有工作全部依赖人工执行，涉及到几十个环节，从订单到用户试运营需要花费数周时间，涉及到：用户对接、技术服务、软硬件部署，定制化开发，功能验证，提供差异化服务等一系列的功能，服务效率严重的影响了客户的体验，而工具的使用可以解决人力成本和用户体验的矛盾。
第五、D证券公司机构服务缺乏数字化平台支撑，其信息化主要集中在交易通道的建设上，客户服务除了外购的CRM和运营管理平台外，没有利用数字化工具来提升服务效率，如何建立机构服务的数字化平台便成了客户服务提升的当务之急。
第六、D证券公司机构服务缺乏数据内涵外延和创新科技基石，数据的使用可以极大的提高客户服务的效率，降低企业的成本，而大数据和前沿科技的使用可使得客户服务更具有针对性，智能化客户服务可以提升客户服务的效率和质量。现有的服务分级通常只分到机构、大、中和散户，而没有对机构客户进行进一步的分级，缺乏精细化差异化服务，服务优先级主要靠业务人员的主观评价， 往往执行时一律按高优先级来催促，无法体现差异化服务，而对客户进行分类和价值匹配可以轻松的制定差异化服务的标准，并且量化客户价值模型，提升服务效率，优化公司有限的资源配置。
客户服务都是围绕客户在不同生命周期范围的特点展开的，每个阶段都有不同的侧重点，D证券公司在服务过程中并未有生命周期管理这个概念，往往都是重头重尾，而其它期间根本无任何管理，导致客户突然进入退出期。客户流失往往有很多先兆，D证券公司机构客户的流失率偏高，机构业务部门未能把握流失前的最后一个窗口时间，导致木已成舟时才对用户进行客户关系维护，如果能提前预知这一点，对降低客户流失率会有很大的益处。
（2）缺乏客户服务模式创新
证券行业的营销模式主要经历了四个阶段（图3-8）：通道模式，营业厅模式、销售向导和市场导向模式发展，各个模式有自己的服务特点，D证券公司机
构服务模式目前还处于第三阶段，即靠营销团队和营销技巧来发展客户。
坐商
依托牌照垄 断，建立渠道
人文关怀
降低佣金，扩展营业厅数量
营销团队、技巧降价促销、通过数量盈利
客户满意度
挖掘客户需求、整合资源渠道、多元特色产品
通道模式 营业厅模 销售向导 市场导向
图3-8 证券服务模式发展阶段
D证券公司的服务模式主要是依靠人海战术，完全靠营销团队的能力。而随着证券业的发展，这种靠营业厅野蛮的增长方式已经逐渐显得成本高效果甚微。D证券公司机构客户服务模式的创新问题主要表现在如下几个方面：
第一、D证券公司机构客户服务没有专门的客户关系管理系统，营业厅销售人员通常按自己的模式来维护客户关系，沟通成本高，并且无法进一步挖掘客户需求，更无法提升机构业务的运营效率。在需求驱动方面，销售人员是起点，但服务的启动通常是机构业务部门发起，中间还得多个部门配合，入口和出口都比较随意，没有一个完整的驱动模式，用户接口繁琐。
第二、D证券公司在关键事件的处理上，由于分散和人工的服务和冗余的体系流程导致了事前不能提前预测一些对用户有价值的事件，事中不能快速或者自动化的解决突出事件，事后传递结果也存在着很大的延迟，尤其对于靠着时间要求比较高的用户是致命的，对风险的把控能力也比较差。
第三、D证券公司无明确的数字化转型战略指导，组织服务模式的创新需要在数字化的基础上进行模式创新尝试，以数字化的战略视角来建立匹配的组织架构和流程方向，并且根据业务的实践进行不断的调整才能适应客户的要求。
第四、D证券公司机构客户服务中依赖多个部门、多个角色、多套系统等， 而这些角色、部门和系统都各自为阵，形不成合力，信息孤岛的存在更导致了服务的不透明性，也为决策带来了困难，服务效率大幅降低。
除此之外，D证券公司机构服务模式在有限的资源下只能覆盖到20%的高净
值客户，而无法覆盖到80%的普通客户并提供“千人千面”的特色服务，在市场高净值客户数量有限并且竞争日趋激烈的情况下，剩下的80%的中小型机构客户便成了企业快速利润增长的关键因素，唯有进行数字化工具创新和应用提升其服务效率，才能使用有限的资源提升无限的服务。
（3）缺乏对客户的了解和分析
证券公司往往以机构客户的入金多少、交易量大小以及其在行业内的规模大小来评估客户的价值，并且投入了大量的资源，但是并非是这些所谓的“大客户”对证券公司的贡献值也最大，券商应该用数据来评价客户的价值，D证券公司缺乏从数据来评价客户价值的模型，而从客户经理的主观印象对客户分类，而恰恰每个客户经理都希望争取更多的资源来服务于自己的客户。
客户价值通常有两个维度：企业对客户的价值评估和客户从企业提供的产品或服务中的需求满足感，D证券公司通常仅仅关心企业提供的价值，而往往忽略了客户自身的价值，而客户价值评估需要从这两个维度来进行正确的建模。
第一、公司在引入新的机构客户时由于缺乏标准化的数字化流程指引，入口又比较分散，加上传统的组织方式导致了其层级较多，并且每个节点时间无法控制，导致引入流程时间较长，处理时间较长的同时，服务状态还不透明，这就对部分试用客户留下了非常不好的印象，甚至怀疑D证券公司的技术能力，用户的满意度普遍不高。
第二、D证券公司缺乏满意度评价体系，使得公司往往都不清楚自身的问题所在，为什么客户会不满意。由于机构客户服务涉及到多个部门，每个部门的服务侧重点都不同，比如：营业厅负责客户的引入、机构业务负责客户关系维护和客户的评估，信息技术部门负责技术相关服务，很多服务还涉及到跨部门之间的合作。所以，对每个服务人员的评价的维度也不相同，D证券公司机构业务至今仍没有建立起一个明确的机构客户服务满意度评价体系，而满意度评价体系是提升服务满意度的基础。
第三、D证券公司机构客户服务缺乏对内部服务人员的评价机制，更缺少对员工的激励，员工只对公司领导负责而不对客户负责的态度，使得客户满意度对个人的影响极其有限，这些都直接的导致了用户满意度不断的下降和机构用户的不断流失。
此外，由于对已有客户缺乏了解，缺乏客户价值和需求分析是导致客户流
失率高的另一原因，在硬件设施和交易通道与其它券商相差无几的情况下，对客户的关怀便成了另外一个很重要的因素，如何建立流失率模型和数据分析便成了降低流失率的重要手段。
3.4本章小结
本章对D证券公司客户服务的现状和存在问题进行了详细的描述，主要的研究要点是：
（1）介绍了D证券公司的概况，组织结构，业务介绍和其数字化历程。
（2）介绍了D证券公司客户服务的现状以及当前的客户服务流程，并着重对其进行了详细的分析。
（3）提出了D证券公司客户服务中存在着缺乏服务体系创新、缺乏服务模式创新以及缺乏对客户的了解三个核心问题，并对这三个问题进行了仔细的分析，为后面的提出方案和解决问题做出了铺垫。
第4章 D证券公司机构客户服务数字化转型策略
4.1数字化服务体系创新策略
4.1.1D证券公司服务数字化转型的主要影响因素
（1）数字化服务的总体规划
随着科技的发展，全球数字化转型也被视作第三次科技革命，2017年，全球市值排名前10的公司中，高科技企业占7席。美、英、德、日等发达国家纷纷推出支持数字经济发展的国家战略[6]。
党的十九大提出要坚定实施创新驱动发展战略，做出了建设网络强国、数字中国、智慧社会等一系列战略部署[6]。在这种大背景下，数字化转型已明确成为国家发展，民族复兴的希望，这也是企业的数字化转型战略方向。
中国证监会坚决贯彻落实党中央、国务院决策部署，主动适应数字经济的发展要求，持续推动证券期货行业数字化建设，认真做好资本市场服务数字经济这篇大文章，不断提升资本市场资源配置效率和服务实体经济能力[6]。
2015年初伴随年初基金业协会针对机构行业发布的新规定，券商综合托管业务再次被催热，从原本的前瞻性业务，一下变成了券商的业务蓝海，各大券商均把PB业务作为机构业务的战略性目标。
（2）数字化服务中的组织架构
D证券公司服务缺乏体系和架构，客户和员工的契合点不足，层级化和中心化比较严重，体系流程需要不断的优化以适应业务的发展，以提升客户的体验， 激励了服务人员动力，并且建立价值评估体系和持续演进的组织架构。
公司层面也在推进数字化转型，大数据、大运营、技术驱动等前沿概念被不断的提出，并成立了金融实验室和大数据服务中心。
（2）服务体系改革是数字化服务中的最根本问题
不难看出，在市场竞争激烈的场景下，在资源有限的情况下，需要数字化来实现这个目标，需要进行数字化战略转型，比如：将战略目标转向到广大“长尾”客户，通过服务通道的数字化程度创新和数字化服务平台的建设来满足客户的需求，但数字化改革最根本的问题还是公司自上而下的数字化服务体系创新。
4.1.2D证券公司数字化服务体系模型支撑
服务体系改革需要从公司战略出发，从当前公司的自身战略需求出发，在支撑体系和流程再造上进行全盘考虑，以达到数字化服务转型的目标。
（1）数字化服务战略分析
表4-1 D证券公司机构业务服务战略SWOT分析
S(strength) W(weakness)
1、全业务牌照2、高性能交
易通道3、长三角地区优势 1、模式不具有特色2、体系
内部因素外部因素 4、公司数字化战略5、业务 和流程缺失3、数字化能力不
数字化需求6、公司大数据 足4、网点不足5、客户孵化
运营平台7、专业的金融服 能力不足6、服务效率极低
务经验
O(opportunity) （O+S）方向 （O+W）方向
1、借助于大数字和运营平
1、金融科技发展2、国家对金融数字化支持3、客 台来提升专业的机构服务
2、在公司数字化战略基础上根据业务部门的需求建立 1、服务流程和支撑体系数字化建设2、使用金融科技等前
沿技术，建立数字化平台来
户数字化需求4、机构基
金发展 机构服务数字化战略规划3. 提升服务效率，解决网点不
提供专业的数字化增值服 足的缺点
务，如：投顾、量化策略等
T(threat) （T+S）方向 （T+W）方向
1、以交易为核心提供特色
1、服务产品模式创新2、一站式数字化服务提升“千人千面”的管家式服务3、建立客户参与的数字化服务质量评估体系
1、证券同行竞争2、银行、保险基金公司 化服务产品2、全业务一站式服务3、长三角地区营业
厅专线托管、数字化体验中
3、证券全面放开 心等4、获取基金托管资
格，完成机构服务的拼图
结合SWOT分析（表4-1），D证券公司数字化转型也需要以此为基础来展开，在体系架构、业务（服务）模式和数字平台方向进行创新，才能达到数字化
转型的最终目标。
（2）数字化服务支撑体系分析
数字化转型（图4-1）主要包括了服务模式、服务支持体系、数字化工具、生态运营和盈利模式等一系列转变，支撑体系的建设是数字化转型的重要步骤，决定着数字化转型的成败。
体系建设
服务模式
数字化工具生态运营 盈利模式
图4-1 数字化转型支撑体系建设
（3）数字化服务流程再造分析
数字化体系建设主要从数字化在组织流程、交付流程、评价考核中的地位来展开（图4-2）。其中，应该明确数字化在整个业务流程开展中的主导地位，决策也应该以数字化为主。
图4-2 数字化体系建设
（4）数字化服务体系模型对转型策略的指导意义
数字化体系模型的分析可以从最高层级进行战略级别的指导，得出数字化转型和数字化组织平台的建设是转型的根本目标（如表4-1），支撑体系可以在体系、模型、工具平台、生态和盈利模式上（如图4-1）明确转型的方向，服务流程再造是在组织的组成方式和评价考核，订单交付模式出发指出了数字化转型的开展重点，而本文主要从体系、模式和流程再造这三个方向来进行改革创新。
从上文对服务转型影响因素的识别和相关模型的分析介绍，可以根据D证券公司的实际情况得出通过数字化服务体系创新的策略来进行数字化转型，体系模型是建立在公司高层级的战略需求分析之上，从公司的实际情况出发才能建立起属于D证券公司的服务体系模型。
4.1.3构建D证券公司数字化服务体系转型策略
（1）构建数字化交付体系改革策略
机构服务过程划分为5个阶段（图4-3）：调研/选型、计划、实施、试运行、持续运营和优化。
图4-3 机构经纪业务服务跟踪
项目跟踪会实时显示在运营大屏上，并且实行绩效排行，推迟完成和失败的任务必须进行描述说明，项目跟踪表不同的颜色代表了不同的状态（图4- 4），如：进行中、完成、延迟、失败等。
42图4-4 机构经纪业务服务项目任务跟踪1
整合客户服务流程，结合新型服务体系（图4-5），由营业厅接单模式向“网点+平台”的智能派单模式发展，由数字化平台调度订单工作。
营业部订单、渠道订单。渠道订单通过客户地理位置或者用户指定的模式实现智能派单的模式，营业厅服务管家总管下的各团队的虚拟交付团队概念， 评价模型如下：
服务网点 = 基数*客户评分 + 基数*服务人员评分 + 基数*运营能力评分 +
增值评分
服务人员 = 工单数*每单平均计分 + 增值评分
图4-5 订单交付评价模型
D证券公司在资源有限的情况下客户服务必须考虑时间和成本，为了提升效率，应抛弃传统的人海战术，而借助于微服务平台交付体系进行全生命周期持续交付（图4-6），使交付变得简单高效。43图4-6 持续交付体系
项目管理能常分规划、交付、运维迭代和运营几个阶段。计划、方案、采购、合同、测试、上线运营都是其项目的一部分，D证券公司客户服务项目的生命周期管理就需要严格的按照传统的项目管理来执行（图4-7）。
图4-7 项目生命周期[32]
（2）构建数字化评价体系改革策略
D证券项目评估体系主要考核要素为绩效点（图4-8），这是一种参考前一年的相对估值，以绩效点来评价，绩效点可分为：实际绩效点、力争绩效点和责任绩效点。其中力争绩效点为公司定的大目标，责任绩效点是公司划分到项目最低绩效点，而实际绩效点是完成任务时实际获取的绩效点。
力争绩效点
超出预期，很好的完成了公司交给任务。
实际绩效点
实际完成的绩效点，通常是位于力争和责任之间
责任绩效点
必须完成的最小单位绩效点
图4-8 项目绩效跟踪体系
计算方式（按完成度）：项目月度总分 = 任务1*权重*责任点数*完成情况
（0，1） + 任务2*权重*责任点数*完成情况（0，1）+ ... + 任务n*权重*责任点数*完成情况（0，1）
计算方式（按数量）：任务总分 = 同一任务（如客户引入）*实际数/本月期望数量*责任分*权重（完成1，完成档次定义）
绩效曲线通常有三条，分别是：两条参考曲线，一条实际曲线。验收系统将需要实时跟踪绩效情况（图4-9），实际完成点应该在力争点和责任点之间。
图4-9 机构经纪业务项目评价
客户服务人员服务评价体系通常会从可靠性、响应度、信任度、移情性、有形性等五个维度来展开（图4-10），通常从态度、响应速度、专业技能和服务效果四个维度来对员工评估，评分对应：非常满意、满意、一般和不满意四种。
图4-10 机构客户服务评价体系
4.2数字化服务模式创新策略
4.2.1D证券公司数字化服务模式的主要创新点
（1）数字化工具的创新和使用
数字化平台应该打通客户、服务人员及周边资源，使服务基于智慧决策平台，逐步去中心化，通过数字化订单来触发服务流程，数字化工具的最终目的是整合客户触点，构建智慧服务平台。
（2）数字化服务模型的创新
数字化服务以客户价值为中心，分析客户的真实需求，整合客户触点，以数字化来提升客户体验，满足客户全业务场景需求。数字化整合已有的系统资源，构建一站式服务中台，发挥券商客户数据的优势，利用大数据和人工智能来对客户的行为和需求等数据进行分析预测，提供更为智能化的服务。
（3）服务模式创新和数字化转型的关系
企业的客户服务主要通过数字化的工具平台来提升效率，是数字化服务中的动力源泉，通过服务模式来保障客户的全业务场景需求。D证券的数字化服务模式的核心便是数字化平台将公司和客户的价值连接到一起，从而获取到最
大的顾客价值。
4.2.2D证券公司数字化服务模式转型分析
客户数字化服务模式转型不应该闭门造车，应该借鉴其它券商的成功经验，在其之上进行服务模式分析，构建具有D证券特色服务模式。
（1）头部券商的机构客户服务模式借鉴
目前，国内私募基金的服务模式主要以中信、招商、广发和中金为主（表4- 2）。中信以融资融券为基础，招商以监督平台及交易平台为主、广发以一揽子解决方案加税务支持的模式、中金是以私募工厂为代表的综合托管模式。
表4-2 头部券商综合托管业务服务比较[49]
券商 共性 差异
1、一揽子金融服务 1、业务全面
中信 2、私募工厂 2、境外投资者
3、对冲基金，量化策略 3、更全面的金融衍生品
4、使客户专注于投资策研发 4、一站式服务，专属客户经理
和改进 1、业务较全面
广发 5、信息化业务平台 2、可提供部分金融衍生品
3、上市公司税费优化方案
4、算法交易外包
1、基本业务
2、设立“嘉实资本中国阿尔法平台”，合作发行
招商 对冲基金的复合式基金产品
3、海外和国内更多对冲基金尽调，精选合作伙
伴，丰富策略
中信证券模式比较典型（图4-11），采用综合性的平台使客户可以方便并全方位的获取各种服务和产品，一个平台入口。
资本引入产品策略咨询融资融券业务
销售服务担保品管理
交易运营管理
图4-11 中信证券综合金融平台服务模式
招商证券模式采用双平台的方式（图4-12），包括了托管服务信息监督平台和新型交易服务平台两部分。
托管服务信息监新型交易服务平台
图4-12 招商证券的双平台服务模式
中金证券模式以互联网+平台管理+市场推广为主线的服务模式，同时设立了中金“私募工厂”，专注于种子客户并为广大“长尾”客户提供服务。
这三种模式代表了市场上的三种典型模式，分别了面对了不同的客户群，并极具特色，实践也证明了其极为成功，相似点均为数字化平台来实现业务赋能。
（2）D证券公司客户服务新模式
D证券公司机构客户服务数字化转型将从组织，工具和策略上创新，包括了数字化自演组织、数字化服务策略和数字化平台三个层次（图4-13）。体系建设是数字化转型过程的重心，模式创新是支撑，数字化平台将极大提升服务效率。
数字化驱动
基于数字化驱动的客户服务策略
订单驱动
数字化工具
数字化自演组织
一站式综合金融服务平台，整合交易
全生命周期交付的数字化自演组织
图4-13 数字化服务模式
4.2.3构建以数字化服务模式创新为主题的数字化转型策略
从上文对服务模式的理解和服务模型的建立，可以根据D证券公司的实际情况得出数字化服务模式创新的策略来进行数字化转型。
（1）构建基于数字化自演组织的数字化服务新模式策略
数字化自演组织（图4-14）摒弃了原有以职能部门划分，数字化组织拥有数字化自主权，主导了业务数字化改革和决策，数字化组织和各业务线成立数字化工作小组，并且进行数字化业务模式建设，并且对数字化结果进行监督和考核， 基于数字化的方式进行流程驱动。
图4-14 D证券公司机构服务数字化虚拟团队
（2）构建基于数字驱动业务的数字化服务新模式策略
数字化驱动要求数字化部门需要绝对的权利（图4-15），包括参与业务数字化决策权、人事权等，同时也需要有数字化项目资金和分配的权利。49
图4-15 数字化驱动的自演进组织
数字化驱动业务的模式必须从根本上进行变革，从总体上进行数字化设计和规划（图4-16）。如：对手和行业的分析、服务模式创新、设定目标、优化流程、组织考核、数字化工具和引爆业务指标落地等[46]。
图4-16 规划数字化转型模型[46]
D证券公司数字化转型以综合托管为业务为引爆点，以订单为数字化的目标而设计了人员和服务进行评价体系，围绕“科技、特色、增值”而建立的“订单驱动的一站式平台”，从而实现机构服务模式的创新（图4-17）。50
综合托管
服务增
科 值
科技
智慧平台整合功能，创新服务、数据支撑
简单
技赋能
特色服务
高效 一站式服务，管家
交易快 模式、增值服务
流程快
订单式驱
图4-17 服务模式创新点
服务模式创新包括了数字化平台（工具、绩效评价、智能决策、数据支撑）、订单工具（去中心化、订单接纳、增值服务、服务绩效）、数字化社区
（生态链的模式）、大数据和智能平台等内容，引领客户服务向精益化和客户服务增值的方向发展。
4.3数字化决策能力创新策略
4.3.1机构客户服务的主要指标
（1）识别客户价值度
证券客户价值数据决策一般会经过数据收集、数据预处理、数据建模、模型评估和客户价值分类（图4-18）。（2）识别客户满意度
图4-18 证券客户数据决策流程图
客户服务的满意度取决于用户期望和感知的差距，客户期望和公司的对用户期望的偏差会导致用户满意度问题，而且企业往往制定一些超出在本身能力的高的标准，导致满足不了客户的需求，从而引发大量的投诉。在制定标准的同时， 必须建立适合企业自身的满意度模型，用大数据的方式获知影响企业客户满意度的因素，并建立起有针对性的策略改造。
（3）客户流失率预测
客户流有一些相似的特征，如果数据足够大，我们便可利用统计学原理从这些客户的行为数据里找到共同点，使客户流失预测成为了可能。流失可分为自然流失、竞争流失和过失流失。自然流失不可避免，但竞争流失，尤其是过失流失是可以弥补的。
（4）客户服务指标及数字化转型的关系
D证券公司机构客户服务需要以数据来驱动业务的开展和决策能力，本文以客户价值、画像、满意度和流失率等证券客户服务中的几个重要指标为模型作为公司的数字化转型的关键，以支持公司层级的数字化决策。在模型建立以后还需要不断的迭代以符合D证券公司新时期的业务开展，模型需要不断的迭代具有积极意义的指标来支持数字化转型的决策。
4.3.2D证券公司数字化服务决策模型
（1）客户价值度分析模型
客户价值是机构客户分类的重要依据，决定了资源分配，D证券公司客户分类需要在数据基础上建立定量的分析模型（表4-3）。
表4-3 指标变量描述及计算方法
指标变量 描述
总交易量 A股买卖的交易金额
交易次数 A股成交次数
平均每次交易量 交易量/交易次数
佣金 A股佣金
机构规模 0：小 1：一般 2：大
换手率 交易量/资金均值
期初资产或资金均值 入市资本
本文通过对交易数据的清洗，最终选择了30个具有典型特征的机构客户相关数据来进行常用的交易相关的指标分析（图4-19）。
52图4-19 客户相关数据
在SPSS菜单将数据导入后选中“分析”，进行相关性分析（图4-20）。
图4-20 SPSS相关性分析1
选择皮尔逊双尾分析，并标记显著性相关性显示（图4-21），点击确定。
图4-21 SPSS相关性分析2
皮尔逊Pearson相关性公式：
两个连续变量(X,Y) 的Pearson相关性系数(Px,y) 等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX,σY)。Pearson相关系数介于[-1,1]之间，绝对值越接近于1时，就代表其相关性越强，当其绝对值在[0.8,1.0]之间表示其相关性极强, 当绝对值在[0.6,0.8] 之间表示两者之间强相关, 当绝对值在[0.4,0.6]区间表示中等程度相关,当绝对值在[0.2,0.4]之间时弱相关,当绝对值在[0.0-0.2]时两者存在着极弱相关或无相关性。
结果显示（图4-22），客户规模和其它变量之间的相关性非常小,几乎无相关性，后面分析时可以将这两个变量筛选掉，也间接回答了通过入金或客户规模来判断客户性质的方法是有疑问的。54
图4-22 变量相关性分析结果
图 4-23 不难看出， 交易次数、 换手率和平均每次交易量显著相关
（0.4~0.6），为后继进一步分析提供了可能。交易量、平均交易量和佣金更是接近于线性关系。
为了进一步分析高频客户和“所谓大客户”的区别，从交易数据抽取了500 个客户的交易数据，按照平均每次交易量进行降序排序，分成前20%和后80% 两个组别进行探索分析，如下：
SPSS菜单导入前100条数据和后400条数据进行分析，选择菜单“图形”下面的“散点图”，选择“简单散点图”（图4-23）。
图4-23 SPSS分析探索法2
从结果散点图（图4-24）分布可明显看到，前面的20%的大客户交易次数在[5000,10000]次区间，但是每次交易额大部分分布在[1000000,3000000]区间。
从剩下的80%客户的散点图（图4-25）可以看出，这部分客户的交易次数在很高，最高的甚至是达到了几十万次，但平均交易量却很少有超过100000的不大。由于交易次数也是公司收益的体现，所以这部分客户是不容忽视的。
图4-24 SPSS分析前20%客户散点分布
图4-25 SPSS分析后80%客户散点分布
k-means聚类通过预设分类数量来进行聚类分析，分别将总交易额、佣金、平均交易额、换手率、资金量等设为聚类分析的变量因素，并将客户分为三类
（如图4-26）。
客户聚类
图4-26 客户价值分析
SPSS菜单将上图500条数据进行分析，选择 “分析”下面的“分类”，然后选择“K-均值聚类”（图4-27）。56图4-27 SPSS客户价值聚类分析1
SPSS聚类变量和聚类参数设置如（图4-28），默认最大迭代次数为10：
图4-28 SPSS客户聚类分析2
从聚类结果（图4-29）可以看到：分类3无论从总交易量还是资金量，佣金的贡献度均超过了60%，但其数量只占所有抽取客户的5%，具有典型的即大客户特征；分类1是潜力客户，其交易次数超过了大客户，佣金贡献度也达到了大客户的一半，而这部分客户也占总比例的15%；其它80%的为普通客户，这部分客户人数众多，但佣金贡献度却只占了20%，符合二八定律。57
图4-29 聚类结果1
从分析结果可得到如下几个结论：平均每次交易量前20%的在客户并不一定很活跃，但贡献度最大；平均每次交易量后80%里有的客户有的却很活跃，非常具有潜力，这部分客户同样能为公司带来很大的利润，在客户分类里不应该忽略；通过入金多少和客户的规模大小来判断客户的价值度是不严谨的，入金的多少、客户规模的大小和公司收益是无绝对关系的；公司佣金和客户的平均交易量、平均收益、换手率几个变量强相关，说明客户交易越多，获利越多，客户交易越频繁，公司获得的收益也越多，间接说明客户的交易和收益与公司的收益之间有非常紧密的联系。
（2）客户满意度分析模型
客户满意度模型主要就是要从客户感知服务和企业实际服务标准出发，根据影响客户满意度的体系，建立满意度关系模型（图4-30）。
图4-30 客户服务满意度模型
客户满意度是由客户的期望值和实际值来决定的：满意度=f(期望值，实际值)，即：满意度=实际值／期望（图4-31）。
图4-31 客户满意度公式
客户满意度还是影响用户的忠诚度一个很重要的因素，从表4-4我们不难看出，用户满意度越高，其忠诚度也越高。
表4-4 客户满意度评价表
评分 满意度 忠诚度
大于1 非常满意 极高
等于1 满意 高
小于1 一般 低
接近0 不满意 流失
从图4-9可以看出，公司可以适当的降低客户的期望值、通过提升服务的实际值或者改变实际值和期望值的比例来提升客户满意度，根据实际情况灵活的
使用策略来最大可能的提升其满意度（表4-5）。
表4-5 提升满意度策略
满意度评分 手 段
大于1 进一步挖掘客户需求，提供增值服务、个性化服务
小于等于1 1.通过提升产品或服务的可靠性，满足客户的要求
2.降低客户的期望值，提高用户忍受值
3.根据不同的情况采用不同的策略，提升实际值和期望值的比例
（3）客户流失率回归模型
Logit回归属于非线性概率模型，是探索二分类属性与其影响因素的一种定量分析模型，也是预测客户流失率的常用模型之一。假设机构客户的流失状态为1，非流失状态则为0，根据影响变量X(X1,X2,X3,...Xn)可以建立如下的Logit 回归模型:
模型可以进一步的简化为：Logit(P)=α+β1X1+β2X2+...βnXn。
Logit(P)即为预测概率，α为模型的常数，β为各自变量X的系数。
本文从机构客户的交易数据来提取100条交易数据（条件所限）进行流失因素分析（表4-6），换手率反映了客户的活跃度、收益率则表明客户的投资盈利情况、资金流出更是反映了客户的资金流失情况，对流失具有决定性的意义。
表4-6 流失变量
指标变量 描述
仓位 客户平均仓位
换手率 交易量/资金均值
期初资产 统计开始时的资产
期末资产 统计结束时的资产
收益率 期末资产和期初资产比例
资金流出 从股市转走的资产总量
首先，打开SPSS软件，导入数据，选中“分析”菜单，在“回归”方法里
选择二元逻辑回归模型（图4-32）。
图4-32 SPSS二元逻辑回归
然后，将流失状态作为因变量，其它变量作为自变量，选择“向前LR”前进法逐步回归的方法进行建模（图4-33）。
图4-33 SPSS逻辑回归设置
从图4-34可看到，模型整体预测准确率为95%，说明模型有很好的预测效果，可以作为机构客户流失率简单的流失率预测。
61
图4-34 分类表a
从图4-35可以看出向前到步骤3时显著性Sig.小于0.05，说明模型对于95%的显著性水平下模型是显著的,显著区间为了[0.01,0.05]，值越小越显著，说明模型有效。
图4-35 模型系数检验
从图4-36可以看出流失概率取决于三个常用的自变量：资金比例、换手率和资金流出，其显著性Sig.小于0.05，变量参数在步骤3时有效，其中客户流失与资金流出呈正相关，而与资金比例和换手率呈反相关。62图4-36 变量系数
具体模型：Logit(P)=2.103-0.01X1-0.066X2+0.027X3
从分析模型可获得如下结论：客户流失与其期末和期初的资产比例呈负相关，即资产越多流失概率越小，盈利越大，流失概率越小。所以，为了减少客户的流失率需要帮助客户取得更大的收益，客户和公司的利益是一致的；客户越活跃，即换手率越高，流失概率越小。对于不活跃的客户，需要分析其原因，提供个性化和差异化的产品或服务吸引客户的交易；客户资金流出越多， 流失的概率越大。对于资金流出较多的客户，需要提前做出沟通，了解其所需，分析是否属于竞争流失或者过失流失，有针对性的时行挽留；针对于企业的客户流失预测需要在足够数据的支撑下才能获取更高的准确性，实际预测时还要结合其它因素，如满意度、投诉、拜访等因素。
4.3.3构建以客户服务决策能力创新的数字化转型策略
通过对D证券公司客户数据分析，引用大数据和人工智能对其进行分析建模，指导客户服务质量的提升，并根据实际情况来建立具有D公司特色的数字化转型策略。
（1）机构客户数字特征化策略
利用大数据将特征化后的客户标签化，通常从多维度的展示，机构客户的分类往往从下面几个纬度来进行：流失客户、新客户、一般维持客户、重要唤回客户、潜力客户、重要价什客户、重要深耕客户和重要挽留客户来分类。同时，模型还会从客户人数占比、交易额占比、交易频率、交易间隔等多个维度来考虑。
图4-37 人数占比
图4-38 按交易额占比
图4-39 按交易额和交易频率
图4-40 按交易间隔和交易频率64图4-41 按交易额和交易间隔
（2）客户数据分析平台化策略
数据平台建设可以分为基础平台、数据中台和用户接口三个层次，其中基础平台是数据和分析的基础、数据中台按业务的需求定制化若干的基础应用、接口层和展示则是周边系统读取数据资源和可视化展示的途径（如：图4-42）。
图4-42 客户大数据平台层次
数据基础平台建设主要有对接大数据仓库系统的ETL平台、大数据任务调度平台、大数据监控和实时预警平台等。数据基础平台主要可分为数据源、流式计算和机器学习三部分（图4-43）。
图4-43 数据基础平台架构图
在基础平台上进行数据中台的应用开发，完成了管理驾驶舱系统、客户标签画像系统、资讯主数据系统、舆情分析和监控系统等应用系统，逐步形成了以客户价值为主体的数字化生态群，为公司前台业务和决策提供了极大的便利。
接口和展示则是人机交互的媒介，可以快速数据导入、可视化分析决策以及和周边系统的接口交互功能，可视化大屏展示可以使各个团队快速的找到自身关注的焦点，能更好的支持业务部门的决策和工作开展。
4.4本章小结
本章对于D证券公司客户服务中存在的问题进行了识别和分析并最终得出数字化转型相关的策略方案，主要的研究要点是：
（1）通过客户服务体系建设中的变量因素识别和分析模型建立，提出了利用数字化服务交付体系和数字化评价体系创新来构建D证券公司客户服务数字化转型策略。
（2）通过分析对比头部券商机构客户服务模型，提出了利用数字化驱动业务、数字化自演组织实现和智慧平台的建设来创建D证券公司客户服务新模式的数字化转型策略。
（3）通过对客户服务大数据的分析，提出了利用客户肖像描述、满意度和流失预测模型来构建以客户服务大数据为支撑的数字化转型的策略。
第5章 D证券公司机构客户服务数字化转型的保障措施
5.1数字化服务转型的技术保障
5.1.1技术保障方案
（1）一站式客户服务平台的技术方案
一站式平台（图5-1）主要整合了CRM系统、交易通道、增值服务、大数据和智能决策平台、种子工厂等诸多功能模块，将在此平台上可以对原子功能进行重新编排和创新，对外以产品功能的方式提供给客户和客户经理。
图5-1 机构客户服务一站式平台示图
CRM系统主要是针对客户关系管理，提升客户关系相关的接口，包括客户管理、营销支持、用户满意度管理、产品管理、服务流程定义和展示大屏等功能， 是整个客户关系管理和决策的中心。
交易相关集成包括了公司全业务类型的各个柜台通道、PB系统、QMT系统、量化平台和综合运营管理平台等客户交易相关，一站式平台可以提供用户各类交易相关原始数据的提供和分析等。
一站式平台会根据已有平台进行增值服务的创建，如在已有客户交易上进行资讯和建议、业绩分析、仓位建议、策略优化等特色服务。
基于现有的大数据平台进行客户交易数据、交易行为和基本数据的分析等， 是精细化服务的大脑。其包括了客户大数据、决策平台、智能投顾、智能风控， 是整套系统的数据中台，配合业务中台一起发挥技术赋能的作用。
D证券公司的客户服务一站式门户由APP和门户网站两部分，整个门户需要考虑用户操作的便捷性和功能的全面性，是客户对企业的最直观的印象。门户可分为用户门户和运营门户，用户门户是对机构客户而言，运营门户是对企业内部如营业厅而言，一站式门户要和CRM系统及综合运营管理平台进行充分的融合， 门户仅仅是对两者的集成。
D证券公司智能客户服务主要是在大数据平台的基础利用人工智能对客户的一些简单的人机交互，将原来券商的呼叫中心进行数字化升级，同时对客户的数据进行分析和预测，进行一些智能营销，建立客服中心，解放人力资源。同时对于一些比较复杂的问题，可以转接到人工进行服务，使客服人员可以全心全意的服务一些高净值的客户。
种子工厂主要是包含了种子基金的设立、模拟股票大赛、并对有潜力的机构进行关注和培养，类似于中金证券的“私募工厂”概念。
除了上面的这些系统，一站式平台还包括其它周边的一些非核心的系统，如
OA、微服务平台、资源共享中心、Devops系统、统一监控平台等其它系统。
（2）数字化服务资产库的技术方案
基础数字化服务库将采用目前主流的微服务架构，支持服务编排和业务创新，形成业务中台和增值中心，为客户差异化和特色化服务提供了可能，发挥数字化的优势，形成新的增值利润点，从需求到运维一条龙服务。
（3）需求快速迭代平台的技术方案
机构客户需求快速迭代需要依赖快速迭代平台为用户提供全生命周期的快速需求迭代平台（图5-2）来完成效率的提升，迭代过程覆盖了需求到交付运营整个过程，快速迭代交付是一站式增值服务开发功能的核心。
图5-2 快速迭代模型
（4）服务持续交付平台的技术方案
服务持续交付平台需要提供基础架构进行客户差异化需求的快速开发适应互联网架构的应用；提供完整的压力测试与场景测试仿真平台，保证应用健壮性；完整的自动化运维平台支撑，帮助减少运维压力和提高快速反应能力；提供服务治理与服务质量监控平台（图5-3），帮助企业持续优化；形成业务流水线进行持续化交付，支撑业务快速发展。
5.1.2技术保障的实现
图5-3 质量体系和满意度模型
（1）一站式客户平台的实现
D证券公司一站式平台以微服务架构为基础，微服务的架构主要是为了进行快速响应客户需求，更容易创新性或试验性产品的快速迭代，并且以微服务的交付方式，可以快速拥抱市场或客户需求的变化，交付团队的方式也更加贴合客户服务，服务管家可以为交付团队的负责人，将需求传递给每个微交付团队。
一站式平台架构（图5-4）从上到下可分为基础服务治理层、服务节点、服务层、网关和门户层等，其架构的核心是服务的编排和调度，一站式平台微服务架构还需要有一个注册和配置中心。
图5-4 一站式平台微服务架构1
一站式平台微服务架构（图5-5）以微服务生命周期管理为基础进行设计，微服务的生命周期包括了：上线、变更、下线，还包括了其治理、降级、流控、负载均衡、路由和告警部分。一站式平台覆盖了公司的核心交易区域和办公网区域，其API网关可将服务功能暴露给第三方应用或服务，通过APP、微信和PC等方式和服务对象进行交互，并且将所有数据留痕并存储。
图5-5 一站式服务平台微服务架构图2
（2）建立数字化服务资产库
D证券公司现有的服务资产库基于微服务平台架构，定位为公司技术中台， 诸如OA系统、消息通知系统、大数据平台、CRM系统、Devops系统等等，数字化客户服务可在此平台之上快速搭建服务模块，完成基础服务的搭建工作。
数字化客户服务主要由大数据、客户关系管理、增值服务、交易通道和服务门户几大服务模块组成（图5-6），在原子服务模块化的基础上提供接口给一站式平台使用，每个服务以交付团队的方式进行运营，以提升运营效率。
（3）建立需求快速迭代平台
图5-6 基础服务创建
数字化客户需求快速迭代平台为了实现快速定制化服务的开发，需要借助于类似于业务流水线的快速迭代模型（图5-7），一站式平台不仅是一个服务平台更是一个快速迭代平台。
快速的提供服务开发和测试，并且对服务进行编排，形成一整条业务链的开发和测试模式，利用微服务平台进行快速迭代开发，从接口的定义，在保质保量完成业务快速迭代的基础上实现服务资产的一键上线。
（4）建立服务持续交付平台
图5-7 需求快速迭代平台
D证券公司一站式数字化客户服务平台更是一个服务全生命周期的持续交付平台，从资源的管理、需求的采集、服务版本的管理、功能的开发、测试、环境的部署和运维等工作的全自动的持续发布的模式（图5-8），利用数字化和工具最大提升服务的交付能力。
图5-8 持续交付模型
5.2数字化服务转型的其它体系保障
5.2.1其它体系保障方案
（1）客户全生命周期服务生态体系方案
客户全生命周期的服务（图5-1）包括了客户的接洽、引入、交易运营、日常服务直至客户退出的整个过程，每个过程包括哪些功能需要结合场景进行充分的设计。
机构客户服务数字化需要进行持续优化，并结合前一次的优化成果进行评估，如果没有达到预期的，应该进行整改，这是一个持续的过程，全数字化生命周期客户服务持续优化模型的内容如下（图5-9）：
服务模式持续优化
组织流程和评价体系持续优化
数字化工具持续优化
图5-9 数字化全生命周期客户服务模型
（2）可持续客户服务生态体系方案
数字化企业需要有互联网思维，服务不仅是销后服务，而是持续销售的起点，在服务定位主要是利用服务的触点功能，和客户之间产品黏度和建立信任关系。
通过服务触点，设计服务场景，把短期服务转变成客户依恋的交互渠道， 可以利用数字化工具等新技术引用，关注用户体验、设置服务管家，实现线上线下的触点融合。
善于利用IT新技术来做持续性管理，改变企业原有的以线下电话，拜访为主的沟通模式，在建立和客户关系后需要主动的推送关怀和增值服务来获取客户好感，进一步提升客户黏度。
企业需要改变现有重引入轻服务的营销思路，将服务调到一定的频率，线下服务和线上结合，解决服务人员不足的困难，提升客户的满意度。
互联网营销的最高目标就是建立起生态，把客户置于公司的整个产品生态圈中，通过生态融合，形成盈利模式，也为数字化提供持续的动力。
服务数字化最终是要创新盈利模式，而不再是将服务看成企业的负担，不仅仅是没有服务就是最好的服务，而是要建立增值中心，依托数字化平台和活跃社群的模式，让服务即时销售。
服务数字化平台应该把客户和服务人员及提供的交易通道整合起来，建立在数据之上，依赖于智慧决策信息化平台，服务应该去中心化，由订单来触发。同时，应该打造成社群生态平台，以用户需求为中心，覆盖客户的整个服务生命周期。
5.2.2其它体系保障的实现
目前，D证券公司机构客户服务数字化转型已初步成型，一站式数字化客户服务平台已经启用，配套的流程也均已建立，需要从下面几个方向对数字化进行可持续体系改进。
（1）建立全生命周期客户服务体系（图5-10）
产品设计
资金引入
咨询接洽
结构设计
种子基金
技术支持
流程方案
合同签约
试用体验
资源交付
融资融券
交易通道
量化平台
程序交易
全业务产品
资产报告
清算交收
托管估值
业绩分析
头寸管理
账户持仓
系统维护
清盘报告
增值服务
投资顾问
客户服务
风险分析
客户关怀
流失评估
服务升级
情感关怀
优惠打折
清理资源
图5-10 数字化客户全生命周期
初始阶段包括了产品设计、资金引入、咨询接洽、结构设计和种子基金的设立等工作，产品的设计需求将公司能提供的所有产品进行结构化设计并将其数字化，接洽阶段还需要对客户的咨询和资金要求进行了解和服务，同时公司还需要设立专门的种子基金，用于对潜力客户进行培养支持。
引入阶段包括了对客户进行技术支持、进行引入流程处理并提供业务方案、合同的处理、并提供仿真环境供客户体验直到最后的资源交付工作，对外暴露的主要是技术支持文档、仿真环境体验和流程可视化等功能。
交易阶段包括了证券交易的各类业务，包括股票、场外、两融、期权等，还包括了量化策略平台、客户程序化交易等交易相关的产品。
运营阶段有清算交收、托管估值、业绩分析、头寸管理、账户持仓、清盘报告等多项运营相关的服务，还包括了内部的系统维护等服务功能。
日常服务阶段包括了增值服务、投资顾问、客服中心、风险分析、客户沟通和关怀等各个子服务，这些服务是和客户比较紧密的，但大部分是内部服务，只针对内部的服务人员开放。
客户退出阶段主要有流失评估预警、服务升级、情感关怀、优惠打折和资源清理等一系列的内部服务，对内部的服务人员开放。
（2）建立可持续数字化客户服务体系
评价业务流程是否合理的首要条件是更有利于客户的体验，D证券公司目前已制定了完整的业务流程，机构客户服务流程已由原来的串型服务模式，经过简化和划分已支持并行流转，作为CRM客户关系管理的一部分已经融合在机构产品管理系统中，客户可以实时看到相关服务流转情况，极大的提升了客户的体验。机构内部服务流程简化为客户引入、方案设计、系统开发和上线运营等四部分，同时将角色岗位做了定义，有些步骤支持多部门协作（图5-11），并且电子化后的流程执行时间由原来至少1个月变为1周。
图5-11 D证券公司机构产品服务内部流程
客户上线周期明显缩知，原先一家客户跑完特定软件引入流程，包括了试用、技术对接、仿真测试、软硬件准备、通关测试、上线需要2-3个月的时间。而2020年平均每月新增3-4家专业机构客户，单个客户的流程更是缩短至2周甚至1周，明显提升了效率。
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D证券公司数字化服务平台已启用，仅仅综合托管中的特定软件引入项目在2020年整个平台服务了40家新的机构客户上百支产品，不乏其中有日交易10几个亿的大型客户，新增客户交易规模已经达到了以前全部交易量的1/3左右。
D证券公司数字化转型后，机构客户的满意度明显加深，投诉率下降了一半。流失率也下降了80%，客户普遍反映，业务办理更简单了，时间更短了。同时，原来流失的一些客户又重新回来了。
我们还需要根据业务部门的关注点来对对数字化转型的效果进行评估，以客户和业务部门的数据来评价转型是否达到预期目标。
5.3数字化服务转型的组织和人才保障
5.3.1组织和人才保障方案
（1）数字化客户服务组织架构方案
D证券数字化客户服务在数字化战略委员会下设立专门的机构客户服务中心和项目团队，并将原来的跨部门协作的业务模式变成了专职专岗的专业化服务模式，关注数字化转型的组织更有可能有效地建立数字技术基础设施[50]。
组织架构将从客户服务模式、组织架构和流程评价、IT信息技术的应用等多个方面对机构客户服务的组织方式进行了定义，从战略方向上对人岗职责和组织结构进行了明确的划分（图5-12）。
图5-12 机构数字化服务组织架构
D证券公司最近提出“产品化，产品项目化”，需要将原有职能架构服务项目化（如图5-13），按项目管理“交付团队”概念，将服务定义为产品。
图5-13 机构业务交付团队架构
（2）数字化客户服务人才培养方案
机构客户服务人员能力的提升和主人翁的服务意识是获取服务质量的保证，数字化转型对前后台人员的能力要求较高。
除了公司级的资源库体系，机构服务也建立了其共享服务平台来提升服务人员的能力
图5-14 服务知识数字化体系模型
5.3.2组织和人才保障的实现
（1）建立以数字化客户服务为中心组织架构
组织架构调整必须以客户服务为中心，在数字化战略委员会的指导下开 展，基于更利于业务开展、服务质量提升等原则，按功能模块进行了划分。新组织架构的专业度更高，合作沟通成本更低，其包括了：数字化客户服务中心、数字化服务交付小组和资源协同小组等功能模块，具体功能模块如下：
数字化战略委员会是公司级的数字化组织，指导和验收整个公司的数字化转型相关的工作内容，主导了业务模式的数字化改革和决策（图4-16）。
数字化客户服务中心是客户和公司的桥梁，直接面向客户，为客户提供服务的入口，代表了公司的服务形象。
数字化服务交付小组专注于客户服务的高质量交付，交付质量和客户的满意度直接相关，提升交付小组的能力有利于服务质量的提升。
资源协同小组提供服务过程中的各种资源，保证了客户服务的按时交付。
（2）建立人才培养和资源共享体系
目前，机构服务人员线上线下服务体系已建立，主要是依托现有的公司的培训体系，覆盖了服务人员入职培训、服务人员年度公司外部培训、线上课程购买、协会培训考核、公司年度从业人员考核、内部培训交流以及邀请外部专家来公司进行授课等方式。
服务人员可以通过信息技术部门的“ Jira 系统” ， “ wiki 系统” ， “Confluence系统”，“Git库”，“知鸟培训”上传和查看客户服务相关的资料和经验分享。这些系统可以帮助服务人员提升服务能力。
信息技术部还建立了资源共享平台（东吴服务资产库）来支持客户服务人员能力的提升，共享平台主要分为项目资源和专家资源，遵循可视化、数字化的原则，所有的经验均可量化，并且可以将其展示出来，并且可以进行分类、清洗，方面受众的查找甚至学习推送等。
客户服务人员或客户可以通过资源共享平台自助获取一些经验、解决方案和其它一些共享资源，还可以通过共享资源库来获取一些关系资源并建立生态联系，如：购买分类的服务案例、投资建议、心得分享和专家讲座等。
5.4本章小结
本章是对D证券公司数字化转型的保障措施进行了详细描述，主要的研究要点是：
（1）通过一站式客户服务平台、数字化服务资产库、需求快速迭代平台和服务持续交付平台的搭建等信息化技术手段来对D证券公司数字化转型进行保障。
（2）通过全生命周期客户服务体系和可持续数字化客户服务等生态体系的构建来对D证券公司数字化转型的进行保障。
（3）通过数字化客户服务为中心组织架构和人才培养和资源共享体系的构建来对D证券公司数字化转型的进行保障。
第6章 总结与展望
6.1总结
本文通过对D证券公司机构客户服务现状的分析，结合全球数字化趋势、国家政策和行业对证券数字化的支持以及头部券商客户服务数字化转型的经验启示，指出了D证券公司客户服务中面临的实质上是数字化转型的问题。
理论层面，本文基于客户关系管理及系统及数字化客户服务的理论，通过对D证券公司客户服务的信息化和数字化创新来实现对长尾客户的服务覆盖，提升其客户的满意度、覆盖其全生命周期服务，获取顾客价值，并最终通过提升客户服务能力来实现的企业盈利能力。
应用层面，本文基于D证券公司机构客户服务的行业模式对标、体系优化前后对比、客户大数据分析，揭示了数字化转型可以提升其服务质量、客户满意度并能预测客户流失。
数字化转型策略涉及到支撑体系、服务模式创新和精细化模式等方面：
（1）D证券公司机构客户服务必须通过组织架构调整、建立全生命周期的可持续性交付体系和实现基于业绩导向型数字化支撑体系的数字化转型策略。
（2）基于行业典型案例的分析的结论，D证券公司机构客户服务可以构建数字化驱动、数字工具的创新等客户服务模式的数字化转型策略。
（3）D证券公司机构客户服务必须以客户为中心，通过SPSS建模，采用变量相关性分析、聚类分析、客户流失率预测回归模型和满意度模型来构建客户精细化服务的数字化转型策略。
综上所述，D证券公司在数字化转型中除了文中提到的体系、模式和利用前沿技术来进行技术赋值和善于使用数字化工具提升其服务质量外，还需要正视自身存在的问题，将机构客户服务数字化转型看成一个自上而下整体的工程，才能使其机构客户数字化转型更为顺利。
6.2展望
本文对机构数字化客户服务的转型进行了详细的描述和展望，为证券机构客户服务提供了数字化转型的基本思路，但是总体而言，还存在着不足需要继续完善，比如：流程数字化过程并未详细涉及、客户价值模型中数据量较少，模型变量较为简单等，在实际中这些模型还需要不断的迭代和修改。
此外，全文只做了整体上对数字化客户转型进行了描述，而实际在细节实现上复杂度远超想象，直到目前仍然只完成了一个初步可用的雏形，共享中心和客户流失预测功能和智能客户服务功能仍未完成，但相信企业只要在传统服务模式的基础上进行积极的思维模式转变，参考业界的成熟经验，必将很好的完成数字化转型之路，利用前沿技术对服务赋能。
对于目前研究的局限性，后继拟作如下优化：
（1）D证券公司客户服务数字化转型还需要结合企业自身的特点，需要进一步的细化具体服务流程，客户服务本身和周边的服务也需要进一步的整合流程并进行服务标准化定义和实现。
（2）D证券公司客户服务数字化转型需要以当前的技术方向和金融科技为基础，后继还需要根据实际情况不断的完善大数据和AI模型，增加变量维度， 实现预测和分析结果的准确性。
（3）D证券公司客户服务数字化转型还需要提供完善的共享中心和智能客户服务等功能模块，进一步提升服务效率。
综上所述，此研究为企业客户服务数字化转型提供了基本的思路，但也还需要根据实际情况不断的迭代和调整，在后继研究中，将根据当前数字化的结果完善客户服务大数据变量模型，对服务标准化进行定义和实现，并完善周边功能模块，使研究更具有实际意义。
