利润收窄，转型在即：券商经营突围的“AI解法”

近年来，证券行业正步入深度调整期，经纪业务佣金收入持续下滑，传统“跑马圈地”式增长模式难以为继。在增量放缓、竞争加剧的背景下，越来越多券商将目光转向“精细化运营、敏捷化决策”，探索更具韧性的转型路径。

但现实是，传统的数据工具难以为继，经营层“看不清”趋势变化、一线人员“用不上”数据、数据团队“改不动”报表成为常态。数据分析，反而成为了增长的阻力。

那么，在“人效为王”的券商新时代，如何真正让数据成为经营抓手？Smartbi 给出了新的答案。

数据越多，用起来却越难？

传统BI工具难破三大困境

我们调研了数十家大型券商，在经纪业务的数据运营中发现了高度共性的问题：

❶ 管理层：数据看了，但问题问不出来，决策做不了

尽管管理层每天都能看到一堆“固定数据”，但真正要追问业务变化的原因时，传统BI工具却常常“哑火”：

无法交互式问答：指标只是静态呈现，难以灵活追问背后逻辑
无法归因分析：缺少关联追溯能力，难以快速定位问题根因
无法敏捷决策：每一次深入分析都依赖数据团队开发响应，效率低下

>>> 结果就是：看得见问题，却解决不了问题，数据成为“装饰”，经营决策滞后。

❷ 业务人员：工具复杂、分析繁琐，数据用不上

一线业务人员更是“心有余而力不足”：

工具门槛高：传统BI操作复杂，需要熟悉字段结构才能上手
效率低下：筛选客户、追踪行为、构建标签，常常需要多个系统+多张报表反复切换
推广使用难：即便工具配齐了，真正用起来仍需要大量手动导出、拼表、计算，工作量大，使用意愿低

>>> 最终导致：一线无法真正用上数据，客户精细化运营成了“口号”。

拥抱Agent BI

用数据不再难和慢

面对传统BI工具“用得难、上手慢、效率低”的困局，Smartbi AIChat 推出面向证券行业的智能分析解决方案，以 Agent BI 能力为核心，为管理层与业务人员打造全新“用数体验”

对管理层而言

自动生成报表，随时看数：无需等待人工报表，打开即可用
交互式提问，灵活高效：业务追问一问即答，不再受限固定维度
归因分析定位原因，敏捷决策：数据背后的“为什么”一问即知，帮助快速行动

>>> 从“看到问题”跃迁到“解决问题”。

对业务人员而言：

大模型+数据查询，方便快捷：自然语言提问，无需熟悉字段或建模
指标标签使用门槛大幅降低：标签可调用、可组合、可追踪，真正让数据“用起来”

>>> 从“工具配置”走向“能力下沉”，业务人员用数不再依赖分析师。

三步构建企业级智能问数平台

从底层到决策全面智能化

在AI的赋能下，企业要实现“人人能问、业务会用”的智能分析能力，不能靠单点突破，而要有系统规划。Smartbi 基于多年证券行业实践经验，通过“三步走”方法论，助力企业搭建智能问数平台，实现从“搭积木”到“提问题”的转变。

Step 1：构建业务分析指标体系 —— 明确场景、统一指标

首先从企业战略出发，梳理经营分析的核心指标体系，统一业务视角，明确重点关注的问题场景。例如客户管理、交易分析、产品运营等，形成智能问数平台的“问题地图”。

建立企业级的指标管理标准
明确重点业务模块和分析主题
为后续建模与问数提供基础支撑

Step 2：构建业务指标模型与数据模型 —— 建数据模型、沉淀知识力

围绕业务指标体系，搭建数据模型和知识库，为AI问数打下“看得懂、答得出”的技术基础。

构建指标拆解、维度体系、原生与派生指标等数据模型
搭建知识库体系，包括同义词学习、行业术语定义、问法样例等
形成企业个性化问数能力，实现“业务语言→数据逻辑”的转换

Step 3：搭建企业级智能问数平台 —— 多角色、全场景落地

基于统一入口，搭建面向管理层、业务人员、分析师等多角色的智能问数平台，提供灵活可扩展的应用场景：

支持智能问数、归因分析、趋势预测、深度洞察等对话式分析能力
打通分析链路，提升决策效率
支持数据微调、因需而答，实现数据分析从“人找数”到“数找人”

从底层指标到场景建模，再到智能问答平台落地，Smartbi 为企业打造结构化、智能化、个性化的用数体系，让数据真正成为业务驱动引擎。

全链条场景赋能

从客户运营到区域决策全面覆盖

Smartbi AIChat已广泛服务于证券客户，在证券经纪业务中打造出以下典型场景。

场景一：头部客户资产变动分析

目标：锁定重点客户资产异动，提升维护效率
对话示例：

2023年末资产规模Top 10的客户2024年交易动态如何？

对比下他们的资产变化，画个图看看趋势。

业务价值：三轮交互完成从客户筛选 → 资产趋势 → 异动拐点识别，快速形成客户风险预警与维护清单，助力精准营销。

场景二：高净值客户筛选与策略制定

目标：支撑高价值客户的精细化运营
对话示例：

资产在100-150万的客户有多少？

扩大范围到200万看看？

给出他们的明细数据。

业务价值：灵活筛选+动态调整，精准定位营销重点客户群，为定向投顾、产品推荐、客户分层服务提供数据支撑。

场景三：客户交易行为归因分析

目标：定位交易下降原因，联动客户详情优化策略
对话示例：

2024年每月交易量走势？

为什么5月下降了？

广州分公司5月高净值客户多少人？他们是谁？

业务价值：从全局趋势识别问题，到精准归因查找原因，再到资源聚焦客户明细，构建完整的数据驱动决策闭环。

Agent BI

不只是“问得出”，更是“做得到”

Smartbi AIChat白泽基于Agent BI创新架构，在证券行业构建起一套从“指标治理”到“智能问数”，再到“场景落地”的智能分析全链路，真正打通数据从采集、理解到决策的闭环。通过低门槛、高智能、强适配的产品能力，不仅显著提升了数据使用效率，更让管理者与业务人员能够在实际工作中“问得到、用得上、做得成”。

在券商竞争进入精细化运营阶段的当下，谁能更快发现问题、更准作出决策，谁就能率先突围。Smartbi AIChat白泽，以面向业务的一体化Agent BI解决方案，为券商打造高效决策的新范式，让数据真正成为每一位管理者与业务人员的有力伙伴。