【课题研究机构】申万宏源证券（000562）有限公司
【摘要】本课题依托海量数据（603138），借助时间序列分析、时序频繁模式挖掘、集成树算法、因子择时、行为金融学等智能算法与方法框架，创新地将人工智能算法、金融分析框架与证券零售客户服务场景紧密融合，建设了如下能力：洞察客户偏好变化，识别投资关键时刻，进行客户激活、客户转化、关键行为变化、客户流失预测等线索生成；分析投资标的，识别客户持仓风险暴露及非理性投资行为；分析宏观指标，把握市场走向与结构变化；为客户提供优质的买方投顾服务，降低客户风险暴露，优化投资结构。本课题以证券零售客户为服务中心，将上述四项能力紧密融合，助力一线客户经理充分了解客户兴趣变化、投资需求，结合当前市场环境，充分揭示投资风险与存在问题。本课题充分赋能证券公司一线客户经理，提供客户洞察与买方投顾能力，引导投资者规避无谓风险，进行理性投资，享受资本市场红利，促进证券市场健康良性发展。
01
课题背景及意义
随着中国证券市场和信息技术的快速发展，投资者进行证券买卖和信息获取变得更加便捷。然而，传统经纪业务的附加价值逐渐减少，客户对证券公司买方投顾能力和财富管理能力的需求不断上升。证券公司需要全面了解客户的财富状况、个人偏好、风险承受能力、持仓风险及投资特点，这对证券公司提出了更高的要求。大数据技术、时间序列分析、频繁模式挖掘和机器学习算法日趋成熟，金融学中的多因子模型、因子择时及行为金融学等理论也广泛应用于资产管理机构。本课题旨在将上述技术创新融合，构建全面的客户服务体系，赋能一线客户服务人员，提供优质的买方投顾与财富管理服务。本课题借助AI智能算法，结合金融学理论框架，从客户偏好、投资持仓诊断及宏观市场情况三方面全面了解客户。在合规前提下，赋能客户经理，提供更有效及时的服务，纠正投资问题，降低无谓风险，提升客户投资体验，最终提升客户投资水平，优化资本市场价值发现效率，促进资本市场健康发展，实现金融服务的“人民性”。
02
课题目标
在客户服务中，客户生命周期与自身偏好、客户投资风格与市场宏观环境，三方面有机结合，构成了客户服务的基本要素。只有充分了解了上述三个因素，才能更好为客户提供服务。本课题希望借助时间序列算法、机器学习模型以及金融学框架，全方位地了解客户投资特点以及行为偏好，解决行业内对客户了解不充分、不完善的问题，在充分了解客户的基础上为客户提供财富管理服务。
03
关键技术应用
3.1
课题整体架构
本课题围绕客户关键时刻识别，客户持仓与投资诊断，宏观市场监控三方面进行研究开发工作。形成以下三大模块。
1. 通过时间序列频繁模式挖掘、集成树模型，挖掘客户生命周期与自身状态变化，为一线客户经理提供服务线索；
2. 通过多因子模型、因子择时模型、行为金融模型，进行客户持仓与交易行为诊断，发现客户投资中的高风险因素；
3. 通过时间序列模型，监控宏观环境、市场风格变化，为客户把握市场风险提供支持。
图1 课题整体框架
3.2
基于时序频繁模式挖掘与集成树
模型的客户关键时刻识别
本课题通过时序频繁模式挖掘、集成树模型和客户生命周期识别，旨在提升证券客户服务的精准度和效果。时序频繁模式挖掘（FPM）利用PrefixSpan算法处理客户的时间序列数据，识别出客户行为中的常见模式，帮助分析客户的行为特征。集成树模型采用XGBoost算法，通过集成多个基学习器的结果，提高分类和预测的准确性，满足对客户各类状态和偏好的预测需求。此外，本课题基于客户生命周期，结合时序频繁模式挖掘和集成树模型，精准识别客户的关键服务时点，从而为客户经理提供有针对性的服务策略。这一方法覆盖了客户从导入期到流失期的完整生命周期，实现了客户需求的及时响应和服务优化。
图2 客户关键时刻预测场景
3.3
基于因子择时及行为金融学的
客户投资问题诊断
本课题结合多因子模型、因子择时和行为金融学理论，旨在提升客户投资风险分析和服务质量。通过多因子模型，分析客户持仓的风险因子暴露及其时序波动，评估风险与预期收益的匹配情况，进而进行资产风险诊断。此外，行为金融学理论如禀赋效应、展望理论和过度自信等，帮助识别客户投资中的非理性行为，并提供相应的风控建议。最终，本课题通过大数据和AI算法，监控客户持仓风险和交易中的非理性行为，将分析结果以可视化形式提供给投资顾问，优化客户投资策略，减少风险并提升资本市场的有效性。
图3 客户投资问题诊断框架
3.4
基于时间序列分析模型的市场结构
变化趋势与宏观风险监控
近年来，随着宏观经济数据的波动和资本市场的发展，A股市场的结构性波动和热点切换频繁，增加了投资者获利的难度。为更好地为客户提供专业服务，本课题构建了宏观风险与市场结构变化监控框架。该框架利用时间序列方法处理宏观经济指标（如GDP增速、M1、M2、社融规模等），研究其与行业板块和风格股票的趋势关系。同时，监测A股市场中的价格、交易量和估值等时序指标，并结合宏观数据进行市场整体表现、行业和风格轮动的分析。基于这些分析，对暴露于高风险行业或风格的客户进行风险预警和提示，从而提升风险管理能力。
图4宏观风险与市场结构变化监控框架
3.5
融合前述能力的买方投顾能力
输出与一线员工服务支持
本课题旨在建立一个以零售客户为中心的客户服务能力中心，结合客户关键时刻预测、持仓与交易诊断以及宏观市场趋势研判能力。通过融合人工智能技术和多因子模型，提供全面的客户洞察、服务资料和买方投顾策略。这一能力中心将帮助证券公司一线客户服务人员提升服务质量，并通过他们将这些专业能力传递给客户。面对激烈的市场竞争，综合协调这些能力，能帮助证券公司在经纪业务中脱颖而出，向财富管理领域拓展，构建专业而有效的客户服务体系。
图5 客户服务能力中心
04
课题关键技术及创新点
4.1
将时间序列、机器学习算法与证券
客户服务场景创新融合
虽然时序频繁模式挖掘与集成树模型都是机器学习领域成熟且广泛应用的算法，但同证券交易客户服务场景紧密结合、灵活引用的案例并不多见。 其核心在于，技术开发人员需要对业务和客户需求，有深入的洞察与理解，然后才能业务需求与算法特点，将机器学习模型恰当地应用于客户洞察。
本课题以客户生命周期为框架，深入的研究探索客户在不同生命周期阶段的需求、问题以及业务要点。结合客户证券投资过程中的实际情况与阶段性变化，采用恰当的机器学习模型（如时序频繁模式挖掘侧重关注客户各类操作行为模式，XGBoost侧重预测客户状态变化），应用于不同的客户服务场景。
4.2
将金融经济学理论与框架同人工智能技术
结合，创新地应用于买方投顾能力建设
在传统的金融机构中，金融经济学中的多因子理论、因子择时以及因子拥挤度变化等模型，均广泛应用于公私募基金投研、风险控制、卖方行业等领域，却鲜少应用于服务零售客户的买方投顾领域。随着中国资本市场的不断发展，零售投资者数量越来越多，其对更专业、更深入的投顾服务的需求也越来越多，因此证券公司应当投入更多精力、采用更专业的方法、借助信息技术力量，建立买方投顾能力，为广大零售客户提供更有深度的服务。
本课题创新地将传统应用于公私募基金、券商研究所的多因子模型、因子择时模型等，应用于面向零售客户的买方投顾能力建设，并将金融经济学理论框架与人工智能、大数据技术结合，建设能够高效服务成千上万零售客户的买方投顾能力体系。并创新性地结合行为金融学的研究成果，挖掘客户投资过程中的问题与不理性行为，为客户提供从持仓风险评估、交易行为诊断等全方位的买方投顾服务，降低客户风险，提升客户投资水平。
4.3
多技术、多体系融合搭建完整的
证券客户服务体系
想要服务好零售客户，需要从多方面对客户进行洞察和分析，包括客户APP点击行为、客户持仓、客户交易、宏观环境、市场变化等方面。目前证券公司相关服务，均是从客户某一个方面入手，如客户APP点击，客户分群等单一方面入手，且缺乏对客户持仓、交易行为方面的研究。因此，行业对零售客户的服务水平仍然停留在较为单一、浅显的初级阶段。
为解决上述问题，本课题采用不同的技术方法，针对客户APP行为、客户偏好变迁、客户持仓、客户交易、宏观环境、市场变化等方面，均进行了深入的研究与监测，形成了对客户综合、完整的评估、监测与服务体系。
本课题创新地将多模型、多技术、多学科融合在一个客户服务体系中，从财富管理的角度，全面、完整地解决客户服务中的问题，为零售客户提供完整的解决方案，做到了真正的以客户为中心。
图6 以客户为中心的服务体系期货配资配资
文章为作者独立观点，不代表股票实盘配资观点
