2024十大正规配资平台 基于实时事件驱动的智能运营策略引擎的研究与应用

　　【课题研究机构】国海证券有限责任公司

　　【摘要】在当今快速演变的证券行业中，数字化运营已成为推动业务增长与客户体验革新的关键力量。特别是在财富管理领域，面对日益复杂的市场需求和投资者个性化偏好，实时个性化运营不仅能够提升服务的针对性和有效性，还能增强客户粘性，促进长期价值创造。本课题针对券商向差异化、专业化、特色化金融服务转型的需求，聚焦财富管理业务投资者适当性管理、个性化服务、智能陪伴式服务升级和敏捷运营这四大痛点，研究并构建了一款集实时事件处理、数据建模、客户洞察、客群筛选、内容智能生成、策略编排执行、精准触达及效果评估等功能于一体的实时事件驱动智能运营策略引擎。该引擎以实时事件引擎及运营平台为核心，融合实时大数据技术和AI大模型算法，构建了从事件采集、分析到策略执行、效果评估的全链路实时运营生态，助力证券行业财富管理业务优化客户体验，实现精细化、智能化、全链路实时化的运营模式升级，从而实现业务稳健增长。

　　01

　　课题背景及意义

　　1.1

　　课题背景

　　中央金融工作会议首次提出“金融强国”定位，全面提升金融工作重要性，支持资本市场发展利好政策频出，制度层面改革明显加快，后续预计将推出更多务实举措，进一步深化资本市场改革。世界之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开，当前行业转型提速，新变量和新因素不断涌现，一是证券行业服务属性、专业要求明显提高。一方面国家和监管部门更强调金融机构的功能性，对金融服务实体经济提出更高要求，更加突出以投资者为本的理念，另一方面在严峻复杂的市场环境下，投资者对证券行业专业能力、服务水平乃至职业操守提出更高要求，唯有用专业和真诚，更好地服务客户、服务实体经济，才能实现自身高质量发展。二是差异化特色化转型提速。在金融行业并购整合趋势下，头部集中趋势将进一步加强，中小券商必须进一步加快差异化特色化集约化转型，才能在行业整合的浪潮中生存发展。三是新形势下客户特征发生变化。在当前数字化经济高质量发展的背景下，投资者对于数字化服务模式的认可度大幅提升，00后逐步成为增量投资者，依托数字化工具实现客户的敏锐洞察、客户需求的精准把握、产品服务的及时响应都成为证券公司需要解答的战略性命题。四是数字化转型的紧迫性加剧。近日，美国开放人工智能研究中心发布首个视频生成模型“Sora”，如同蒸汽时代的蒸汽机、信息时代的计算机和互联网，人工智能（AI）正赋能各行各业，推动着人类进入智能时代。随着新技术在证券行业的客服、投顾、投研等领域加快落地，数字化转型将成为证券行业尤其是财富管理业务未来发展的重要驱动力。

　　1.2

　　课题意义

　　在此大背景下，本课题组将主要围绕当今券商财富管理业务转型需求，将金融科技技术结合以客户为中心的业务运营方法论，打通科技能力建设到业务应用落地的数字化闭环，实现客户行为的敏锐洞察、客户需求的精准把握、产品服务的及时响应，从而促进证券公司客户价值和企业价值的双提升。

　　一是践行投资者为本，提高客户的获得感。本课题采用创新技术，用数据科学理解客户、通过深度陪伴客户，洞察用户需求，挖掘高潜力用户特征，并据此制定差异化运营战略，匹配个性化的营销服务动作，为客户提供到点、到位的场景化服务。到点，即在客户投前-投中-投后各个关键时刻点，想在客户前面，通过自动化和智能化的策略画布编排，联动线上线下（300959）准备充分的陪伴服务支持；到位，即将服务实时、适时投射进用户场景，有效缩短关键环节，动态敏捷地调整策略，精准匹配理财产品、投顾服务及投资交易工具等，及时解决客户当地、当时、当下所需解决的问题，提升客户对于投资理财服务的获得感。

　　二是建立智能化OMO协同客户运营体系，促进财富管理业务数字化转型。本课题通过构建一个基于大数据和人工智能科学技术，以实时事件驱动的智能运营策略引擎，建立技术和业务融合，线上和线下协同联动的客户运营体系。一方面，优化完善数字化客户洞察和策略触发体系，进行全方位的客户线上行为、客户账户行为、客户个人特征等的全面洞察，紧跟客户需求和倾向，实时规则触发，运营场景化、自动化、标准化策略，并能根据数据动态调整，持续优化敏捷运营需求；另一方面，设计一套以客户为中心，融合线上和线下一体化的完整的智能运营体系和整体解决方案，为分支机构一线队伍精准推送营销和服务线索，同时根据线下反馈迭代优化运营策略，从而完成线上赋能线下，线下反哺线上的数字化营销闭环，实现业务运营效能、业务转化效率、业务创收效益的三提升，显著促进财富管理业务转型。

　　三是与产业生态共创，沉淀了智能运营创新技术解决方案，为中小券商锻造差异化竞争力提供有益参考案例。本课题通过技术创新，建设并落地应用全链路实时运营创新技术解决方案，实现具备“一张图”运营闭环、“多系统”实时智能联动、“可视化”策略部署、“大模型”加持运营物料生成及实时事件驱动策略画布流转等创新特性的全链路实时运营技术解决方案，实现客户多波次自动化运营，为同行提供客户服务持续跟进的创新解决方案参考。同时，本课题探索了在金融科技特别是AI技术飞速发展的形势下，中小型券商如何通过生态合作补足自己的短板，从而打造差异化的核心竞争力的生态合作模式，促进行业高质量发展。

　　02

　　课题目标及内容

　　2.1

　　课题目标

　　1. 构建一款集“实时事件引擎、数据建模、客户洞察、客群圈选、内容智能生成、策略编排、策略执行、精准触达、效果评估”功能于一体的全链路实时智能运营策略引擎

　　引擎以“实时事件引擎+数据建模+运营平台”为整体架构，实现“数据→标签→策略→触达→运营分析”的全链路实时智能化运营，引擎可整合数据资源、精准洞察客户需求、深挖潜在客户，并以客户的活动事件驱动运营策略的执行，实现客户运营的智能化、精准化及自动化。

　　2. 落地具体业务场景，验证引擎构建的有效性及对提升运营效率与客户转化率的效果

　　在引擎之上，落地证券行业财富管理领域比较核心的理财产品服务及投顾产品服务运营场景，验证引擎各模块功能协同运行的有效性，不断完善引擎功能。同时，利用引擎提供的运营策略敏捷迭代能力，不断验证、探索并萃取出一套可复制、可推广的自动化、智能化运营策略，辅助业务提升运营效率，提高客户转化率。

　　2.2

　　课题内容

　　本课题聚焦于两大内容：运营引擎建设、基于引擎的运营场景实践。

　　1. 运营引擎建设

　　图1 引擎建设大图

　　图中的“引擎层”即为运营引擎建设的主要内容，包括实时事件引擎、数据建模、运营平台三部分。

　　（1）实时事件引擎：通过将客户在各个渠道的业务活动，抽象为标准化的事件定义，利用流批一体数据处理技术架构，构建高效、稳定、高质量的实时事件采集、关联计算与分发处理的能力，为数据建模及运营平台提供实时事件数据输入。实时事件是驱动运营平台运营策略运转的“源动力”。

　　（2）数据建模：通过投资能力评价模型、基于改进型Brinson归因的投资组合业绩诊断模型、风格因子模型、潜客挖掘模型、流失预警等模型，构建客户洞察的智能化标签体系，深度洞察客户服务诉求，为运营平台的精细化客户运营提供有力支撑。

　　（3）运营平台：旨在为运营人员构建集客户洞察、客群圈选、基于大模型的智能内容生成、策略编排、策略自动化执行、效果评估等功能于一体的一站式运营平台，支持运营人员自主开发和可视化编排运营策略，实现策略自动化执行和灵活迭代。同时，通过平台的通道连接能力，实现跨系统、跨渠道的信息触达，打破多渠道客户服务工具的功能割裂与数据孤岛，实现APP广告位、PUSH通知、短信、MOT等多种触点的协同运营，提高客户服务效率与服务质量。

　　2. 基于引擎的运营场景实践

　　为验证引擎的效能，本次课题选择两个业务场景进行落地，包括投顾产品服务场景及理财产品服务场景，主要建设内容包括以下几点。

　　（1）客群洞察及圈选：基于已建设的数据标签，客户画像特征，挖掘客户产品偏好客群，分为投顾偏好客群、理财偏好客群两大客群。

　　（2）运营策略编排：梳理、设计符合投顾产品适当性管理/理财产品适当性管理的客户产品购买转化关键路径及对应的服务动作。

　　（3）策略运行效果跟踪与分析：跟踪、评估运营效果，并迭代优化策略。

　　03

　　创新点

　　1. 实时事件驱动策略画布流转，实现多波次自动化运营

　　目前业内营销画布类技术并不鲜见，但尚未发现成熟的产品，可持续接收实时的客户活动事件，并自动驱动策略画布流转，进行多波次的自动化的服务跟进。本课题通过关键技术创新，设计基于分布式模式+调度器+Actor并发计算模型的高性能事件处理架构，实现了上述功能。

　　2. “一张图”运营闭环

　　基于"SVG+HTML+MVVM"的图编辑架构，设计出一种可视化、可交互的策略画布编辑界面，运营人员通过图形化方式直观地设计、调整运营策略流程。通过一张策略图，可掌控运营过程中的所有服务路径细节。

　　3. “多系统”实时智能联动

　　引擎实时深度联动数据中台、运营平台、触达平台，全面覆盖各个系统关键能力项，智能联动整合数据+科技工具赋能业务，实现“事件识别、客户洞察、客群圈选、策略执行、效果评估与反馈”的全链路实时运营。

　　4. “可视化”策略部署

　　运营人员通过界面操作，即可实现策略部署，支持多版本策略管理、策略快速调整、策略执行路径监控、策略执行效果跟踪等。

　　5. “智分析”策略监控

　　智能分析可全链路支撑策略制定前期的洞察分析到实施中期数据监控以及后期价值评估。

　　6. “一体化”线上线下协同

　　引擎联通线上及线下服务工具，线上实时策略智能触发，线下断点策略实时承接，同时根据线下反馈迭代优化运营策略，完成线上赋能线下，线下反哺线上的数字化营销闭环，实现线上线下高效协同。

　　7. “大模型”加持运营物料生成

　　基于“通义千问”“通义万相”大模型，辅助运营物料生成，提升运营策略搭建效率。

　　04

　　课题完成情况及成果应用

　　4.1

　　课题完成情况

　　课题建成的内容包含实时事件引擎、数据建模、运营平台3大部分。

　　1. 课题建成的整体技术大图如下。

　　图2 引擎整体建成技术大图

　　2. 课题建成的数据模型包括客户投资风格、投资能力评价、归因分析、潜客挖掘等多类模型、标签。

　　3. 课题建成的运营平台功能大图如下。

　　图3 引擎运营平台功能大图

　　4.2

　　成果应用

　　本引擎应用面向我司全体客户，通过自动化营销策略提供标准化客户服务，扩展支持零售财富、两融业务的精细化客户运营、产品运营场景；支持下沉到全司全国各营业部的个性化运营需求，充分释放营业部运营潜能，目前引擎在公司内部落地了多个运营场景总计46个运营策略，取得了运营效率提升、转化率提升、运营数字资产沉淀、运营逐步体系化标准化的成果。基于引擎实施的具体场景、效果如下。

　　1. 补充线下服务短板，实现线上线下一体化服务覆盖；

　　2. 提增客户服务质量及频次，实现产品销售同比增长；

　　3. 提升运营效能，缩短运营场景建设时长；

　　4. 形成标准化运营体系，沉淀运营策略及数据资产。

　　05

　　结果与展望

　　通过对实时事件驱动的智能运营策略引擎的研究与应用2024十大正规配资平台，课题成功地解决了证券行业在自动化、智能化、精细化全链路实时运营方面的诸多难题，为企业带来了显著的业务价值和技术价值，进一步塑造了其在竞争激烈的市场环境中的核心竞争力。这套解决方案的实施落地，不仅可以助力企业提升运营效率，实现价值转化，更能通过提供更优质的服务和体验，赢得客户的长期信任与忠诚度，从而推动整个行业的健康可持续发展。