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精准洞察 + 专业应答 + 灵活部署:中关村科金大模型投顾助手,赋能券商数字化展业

产品资讯
2025-09-23
文章摘要:当下,证券行业正加速迈入数字化转型深水区,客户对财富管理服务的专业性、个性化要求越来越高,客户经理作为服务客户的核心角色,却面临着前所未有的压力。从每日繁杂的市场信息整理,到不同客户的差异化需求响应,再到专业服务能力的持续提升,每一个环节都考验着券商的服务效率与质量。在和多家券商从业者交流时,我发现大家普遍有一个共识:传统的服务模式已经难以跟上行业节奏,急需一款能真正贴合证券业务场景、解决实际痛点
智能投顾助手

当下,证券行业正加速迈入数字化转型深水区,客户对财富管理服务的专业性、个性化要求越来越高,客户经理作为服务客户的核心角色,却面临着前所未有的压力。从每日繁杂的市场信息整理,到不同客户的差异化需求响应,再到专业服务能力的持续提升,每一个环节都考验着券商的服务效率与质量。

在和多家券商从业者交流时,我发现大家普遍有一个共识:传统的服务模式已经难以跟上行业节奏,急需一款能真正贴合证券业务场景、解决实际痛点的工具。而中关村科金大模型投顾助手,正是为破解这一困境而来 —— 它依托金融垂类大模型能力,从知识吸收、客户服务、数据分析到产品推荐全流程赋能,成为券商提升服务竞争力的关键抓手。

大模型投顾助手

一、客户痛点

在实际服务场景中,客户经理和券商管理者常常被以下痛点困扰,这些问题不仅影响服务效率,更直接制约着客户满意度与展业成功率:

1. 海量行业知识 “难吸收”,服务门槛居高不下

证券行业知识体系复杂且更新快,从宏观政策、行业研报到个股动态、基金产品信息,每天都有海量内容需要客户经理学习。

2. 沟通专业性 “难达标”,财富顾问培养成本高

客户在咨询时,不仅关注信息的准确性,更看重沟通的专业性 —— 比如如何用通俗的语言解释复杂的投资逻辑,如何根据客户风险偏好推荐合适的产品。但培养一名具备专业沟通能力的财富顾问,需要大量的实战积累和培训投入。

3. 多维度数据 “难分析”,取数耗时影响决策

客户经理服务客户时,需要整合的数据维度极广:客户的持仓情况、风险测评结果、历史交易记录,再到市场行情数据、产品业绩数据等。这些数据分散在不同系统中,手动提取、整理、分析往往需要 2-3 小时 / 次。

二、大模型投顾助手的核心优势

1、 自研大模型能力保障:中关村科金大模型投顾助手具有国内首个4+级自研企业知识大模型能力保障。

2、 部署方式灵活:中关村科金大模型投顾助手大模型私有化部署、SaaS化部署等为客户匹配最优方案。

3、 业务细节理解深厚:中关村科金大模型投顾助手开发团队持续在证券财富管理领域深耕,对业务细节拥有深厚的理解力。

4、 行业实战经验丰富:中关村科金大模型投顾助手的行业解决方案已在多家头部证券客户部署,积累了丰富的实战经验。

三、大模型投顾助手的产品价值

1、投资效率提升:中关村科金大模型投顾助手能够高效筛选最优投资组合与基金产品,依据客户偏好与风险承受能力提供个性化建议。

2、投资准确率提升:中关村科金大模型投顾助手能够依据客户偏好与风险承受能力提供个性化建议,内容生成效率提升90%以上。

3、客户体验与满意度增强:中关村科金大模型投顾助手能够深入理解客户需求,自动生成高质量、专业化的沟通话术,提供“千人千面”的定制化服务。

4、工作效率提高:中关村科金大模型投顾助手能够自动生成投资组合与沟通文案,减轻投资顾问工作压力,提高效率。

四、解决方案及实际成效

某证券公司曾面临 “客户经理人均服务客户超 150 人,展业效率低、客户满意度下滑” 的问题,引入中关村科金大模型投顾助手后,通过 “痛点 - 功能 - 成效” 的精准匹配,实现了业务的显著提升:

需求调研:团队先深入了解该券商客户经理的工作流程,明确 “知识吸收慢、数据整理耗时长、推荐不精准” 三大核心痛点;

定制部署:根据券商要求,采用 “私有化 + 部分 SaaS 化” 的混合部署模式,保障数据安全的同时降低运维成本;

培训赋能:为客户经理提供 1 周的操作培训,结合实际案例讲解如何使用 “文档挖掘”“话术推荐” 等功能;

迭代优化:上线后根据客户经理的反馈,优化了 “产品推荐算法” 与 “话术库”,让功能更贴合实际需求。

五、实际成效:数据见证价值

效率提升:通过 AI 文档挖掘,客户经理知识吸收时间减少 80%;自动生成投资组合与沟通文案,让 10 秒就能完成原本 10 分钟的展业内容准备,财富展业效率提升 3 倍,客户经理人均服务客户数从 150 人提升至 220 人,却未增加工作负荷。

精准度与成功率:基于客户画像的产品推荐,让理财产品推荐精准度提升 40%;配合专业话术推荐,展业成功率提升 20%,客户持仓转化率较之前提高 15%。

客户满意度与成本:客户咨询应答时长从平均 5 分钟缩短至 1 分钟,专业度评分提升 30%,最终客户满意度提升 9.8%;同时,新人顾问培养周期从 3 个月缩短至 1 个月,培训成本降低 35%。

长期价值:支持国产信创环境,满足 GPU+CPU 异构计算需求,符合行业信创发展趋势;公司多业务可共用一套平台,底层 AI 能力复用度高,避免重复开发,后续新增业务时变更成本低 —— 通过场景化配置,相关 AI 应用变更效率比定制化开发提效 40%,为券商长期发展节省成本。

在证券行业数字化转型的浪潮中,客户经理的服务能力决定了券商的核心竞争力,而中关村科金大模型投顾助手,正是帮助客户经理 “卸下负担、提升专业” 的关键工具。如果您也面临客户经理服务痛点,希望通过技术提升展业效率与客户满意度,欢迎联系我们 —— 我们会根据您的实际需求,提供定制化解决方案,与您携手,让财富管理服务更专业、更高效,共赴行业新未来。

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