財聯社7月25日訊（記者 林堅）在金融科技浪潮的席卷下，券商分支機構數字化轉型已成為行業發展的重要趨勢。財聯社記者近日在《從“選擇題”到“必答題”，六大觀察看券商分支機構IT投入打法實踐》報道中，集中分享了券商在分支機構數字化轉型方面取得的一定進展，也從受訪券商的視角與行業人士關注中，了解到行業整體仍面臨諸多痛點。

整體來看，有三個關注項：

技術層面，系統孤島現象顯著且實時處理能力不足，導致數據流轉與業務響應效率偏低；組織層面，人才結構失衡與中臺支撐缺失，難以匹配數智化業務的運營需求；客戶運營上，智能服務轉化效果不佳，且客戶需求迭代速度遠超現有服務體系的調整節奏。同時，合規風險高企、投入產出難量化以及生態協同不暢等問題，進一步制約了轉型進程。

在諸多痛點中，安全與創新的平衡成為核心矛盾。數智化轉型的本質是通過技術創新提升服務效能，但若脫離金融安全底線，所有創新都將失去根基。券商既需要主動擁抱 AI、大數據等新技術，以智能化手段優化客戶服務與業務決策；又必須建立嚴密的風險防控體系，確保技術應用不觸碰合規紅線，這種 “既要又要” 的要求，構成了轉型中最棘手的挑戰。

這一核心矛盾在實際業務中具體化為多重風險場景。AI 技術在賦能業務時，需處理海量客戶敏感數據，包括投資偏好、資產狀況等私密信息，一旦防護不當極易引發數據泄露或濫用風險；而大模型本身存在的 “幻覺” 與邏輯漏洞，更讓其在投資建議生成等主流業務中難以保證絕對準確，未被識別的邊緣風險可能導致錯誤引導，最終損害客戶利益與機構聲譽。這種技術創新帶來的潛在風險，使得安全與創新的平衡更難把控。

數字化轉型進程中存在明顯差距

綜合受訪券商的觀點，分支機構在數字化轉型進程中存在明顯差距，主要受多重因素影響。

資源投入差異顯著，頭部券商憑借雄厚資金實力，在分支機構 IT 投入上遠超中小券商。頭部券商能夠投入大量資金用于技術研發、系統升級、人才培養等，為數字化轉型提供堅實保障；而中小券商因資金有限，在數字化建設方面有心無力，技術迭代速度緩慢，導致兩者在數字化服務能力、業務創新能力上差距不斷拉大。

管理層認知不同也起到關鍵作用。科技導向型管理層將數字化轉型視為公司戰略核心，積極推動技術創新與業務融合，為分支機構數字化轉型提供明確戰略方向與充足資源支持；而秉持傳統經紀思維的管理層，對數字化轉型重視不足，仍將業務重點放在傳統經紀業務拓展上，忽視技術對業務的賦能作用，使得分支機構在數字化浪潮中逐漸落后。

客戶結構差異同樣影響轉型進程。高凈值客戶對金融服務的專業性、個性化、數字化要求更高，其需求驅動券商分支機構加快數字化轉型，提升服務質量與效率；而以散戶為主的市場，客戶對數字化服務需求相對滯后，對服務價格更為敏感，導致部分券商分支機構在數字化轉型上動力不足，服務深度與廣度難以提升。

區域基礎設施也是重要因素。經濟發達地區基礎設施完善，網絡帶寬高、數據中心資源豐富，為券商分支機構數字化業務開展提供良好環境；而一些欠發達地區網絡覆蓋不足、基礎設施落后，限制了數字化服務的推廣與應用，加劇了分支機構間數字化轉型的不平衡。

分支機構存在哪些痛點？

轉型痛點及核心矛盾集中體現在六個方面。

技術整合難題首當其沖。一方面，券商長期發展過程中積累了眾多異構系統，形成 “系統孤島”，不同系統間數據交互困難，難以實現協同工作。例如，客戶管理系統與交易系統數據無法實時共享，影響客戶服務效率與業務決策準確性。另一方面，隨著業務量增長與實時交易需求增加，現有技術架構在實時處理能力上存在不足，無法滿足高頻交易、實時風險監控等業務對時效性的嚴格要求。

組織適配性弱也是一大挑戰。在人才結構方面，分支機構缺乏既懂金融業務又懂數字化技術的復合型人才，傳統業務人員對新技術接受與應用能力有限，而技術人員對金融業務理解不夠深入，導致數字化項目推進困難。中臺建設缺失或不完善，使得前端業務需求無法及時傳遞至后端技術部門，技術支持與業務發展脫節，無法快速響應市場變化。

客戶運營層面，雖然券商引入了智能服務工具，但智能服務轉化率較低。客戶對智能客服、智能投顧等服務接受度參差不齊，部分客戶仍傾向于傳統人工服務，導致智能服務資源浪費。客戶需求迭代速度快，市場環境變化、金融產品創新等因素促使客戶需求不斷更新，券商難以快速調整服務與產品以滿足客戶新需求。

合規風險不容忽視。在智能營銷過程中，存在因算法推薦不當導致違規銷售、誤導客戶等風險。例如，推薦不符合客戶風險承受能力的金融產品。算法監控滯后，對算法在運行過程中可能出現的偏差、異常行為難以及時發現與糾正，增加了合規風險隱患。

投入壓力較大。分支機構在數字化轉型過程中，需要大量資金投入硬件設備更新、軟件系統開發、技術人才招聘等方面。部分老舊硬件設備性能低下，但更換成本高，且新設備投入使用后短期內難以看到明顯效益，投入產出比（ROI）難以量化，導致分支機構在數字化投入上存在顧慮。

生態協同較差。數據采購成本高昂，券商為獲取高質量市場數據、客戶數據等，需向數據供應商支付高額費用，增加運營成本。跨界合作難度大，與金融科技公司、互聯網平臺等合作過程中，存在數據安全、利益分配、業務協同等多方面問題，阻礙了數字化生態的構建。

破題建議：多維度協同與監管支持

受訪券商認為，為突破分支機構數字化轉型困境，需從技術、組織、運營和合規等多維度協同發力。

技術層面，搭建模塊化中臺是關鍵。通過構建包含數據中臺、業務中臺、技術中臺等在內的模塊化中臺體系，實現技術能力的整合與共享。數據中臺統一管理與處理數據，為各業務線提供標準、高質量數據；業務中臺封裝通用業務能力，如客戶管理、產品管理等，供前端業務快速調用；技術中臺提供基礎技術支撐，如云計算、人工智能算法等。模塊化中臺降低了開發成本，提高了技術響應速度，便于分支機構根據自身業務需求快速構建數字化應用。

組織方面，設立數字化崗位并調整 KPI。在分支機構設立數字化業務負責人、數據分析師、數字化運營專員等崗位，吸引與培養復合型人才。調整績效考核指標（KPI），將數字化業務指標納入員工績效考核體系，如智能服務使用率、數字化營銷轉化率、客戶線上業務辦理率等，激勵員工積極參與數字化轉型工作，推動組織架構向數字化方向優化。

運營維度，分客群開發智能工具。針對不同客群特點，開發個性化智能服務工具。對于年輕客群，開發便捷、交互性強的移動端智能服務應用，滿足其追求高效、時尚的服務需求；對于高凈值客群，打造專業、定制化的智能投顧與財富管理工具，提供深度投資分析與資產配置服務。通過分客群運營，提高智能服務轉化率，增強客戶粘性。

合規角度，部署AI風控系統。利用人工智能技術構建智能化風控系統，對智能營銷、算法交易等業務環節進行實時監控。通過對海量交易數據、客戶行為數據的分析，及時發現異常交易、違規操作等風險事件，并自動觸發預警機制。AI 風控系統還能對算法進行實時評估與優化，確保算法合規運行，降低合規風險。

券商普遍談到，期待監管部門在推動基礎設施共建和行業標準制定方面發揮更大作用。監管部門可牽頭組織券商共建行業級數據中心、網絡基礎設施等，降低券商數字化建設成本，提高資源利用效率。制定統一的行業數字化標準，包括數據標準、技術接口標準、業務流程標準等，促進券商間數據共享與業務協同，提升行業整體數智化水平，推動證券行業分支機構數字化轉型邁向新征程。