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● 本报记者 赵中昊
中国证券报记者日前从业内获悉，为贯彻落实中央金融工作会议精神，做好数字金融大文章，助力行业数字化转型与科技创新发展，中国证券业协会组织开展了《证券公司财富管理数字化实践案例》征集与评选工作，最终经专家组审议，共评选出19个优秀案例，形成优秀案例汇编。
记者梳理案例发现，券商在案例中直指“跨部门协同壁垒”“信息孤岛”等行业核心痛点，提出总分部权责重构、中台能力模块化及全渠道融合等解决方案，为行业推进数字化经营提供可复制的 *** 论体系。
设计适配的组织架构
打破“信息孤岛”
在数字化与金融科技的冲击下，券商财富管理业务迎来转型契机。近年来，业内机构纷纷推进业务、管理及运营模式的创新实践，以此为契机催生了智能投顾、智能投研、智能 *** 等创新型金融服务与产品。需要注意的是，多家券商在案例中指出，组织架构亟需柔性变革，以适应数字化转型。
在看来，跨部门协同的缺失和应用壁垒，是财富管理业务数字化转型的主要障碍之一。在数字化转型的背景下，不同部门间需要紧密协作，保障数据流通、技术应用及业务流程无缝对接。但因组织结构相对固化、部门间利益冲突、沟通机制不健全，跨部门协同往往难以落地。此类协同不足引发“信息孤岛”，导致数据无法在组织内部自由流转，对客户行为的全面理解及服务个性化定制构成阻碍。同时，应用壁垒限制新技术推广应用，不同系统与平台间难以有效集成协作，这不仅影响了运营效率，更延缓了创新步伐。
认为，在集约化的经营模式下，零售客户由总部某一部门或特定分公司进行统一的批量服务覆盖，这将对员工传统的工作模式和理念产生冲击，也将对金融机构总部和分公司的权责关系界定提出挑战。为做好对海量零售客户的数字化经营，一是要明确总部与分公司的职责定位，厘清总分之间的业务边界，避免对现有业务开展产生制约或对客户服务体验产生影响，更大程度发挥总分协同效应，推动分公司财富管理业务数字化转型升级；二是制定适配集约化服务模式的队伍转型方案和配套制度，关注员工利益和职业发展诉求，调动员工的参与积极性。数字化转型要理念先行、制度先行，从战略层到执行层形成一致合力来实现对零售客户数字化经营服务，使金融服务普惠于民。
证券认为，设计适配的组织架构是数字化转型最重要的基础工作。在数字化转型过程中，传统的线性组织架构往往难以适应快速变化的市场需求，而一个灵活、高效的组织架构能够帮助企业更好地整合数字技术与业务流程，推动业务模式创新。因此，在数字化转型的道路上，建立一个适应新时代需求、具有学习能力和创新能力的组织架构至关重要。
进阶路径明晰
随着数字化转型加速，各家券商在案例中分享了推进金融科技赋能的路径、经验和未来方向，为行业提供实操指南。
关于行业数字化转型的路径，建议，金融科技赋能发展可以尝试四个阶段逐级深化建设，实现数字化经营。首先是“筑基”，建立企业级数据湖，统一客户洞察体系，通过大数据分层结构化，将数据资产转变为业务价值。其次要“固本”，搭建中台结构体系，从业务需求出发，抽象提炼功能架构逻辑，开发适配的中台架构，可以尝试从客户、产品、运营、管理等方向建设中台体系，支撑数据基础到前端应用的中转，达到节约资源、解决提效问题的目的。再次是“拓疆”，构建官方开发平台，连接行业官方、产业技术、同业案例等各级资源，打造行业与科技的联合实验室，攻克跨域技术难题，以科技创新实现行业生态的协同共建；最后是“致远”，将数字化金融科技的技术实践效果和模式向跨行业领域输出，推动全行业数字化建设的阶梯式进化。
结合自身数字化转型的发展历程，总结了三点具有普适性的经验 *** 。之一是构建数字化服务闭环。首先以用户需求为核心，以数据贯通为基础，建立统一数据中台，整合内外部多源数据，形成用户画像，并通过实时流转机制打破“信息孤岛”；其次以场景融合为核心，打造前端触点智能化、中台能力模块化、后端算法迭代化的能力路径；最后建立全链路服务追踪及反馈优化机制，形成“数据采集-智能分析-策略输出-效果反馈”的闭环。
第二是全渠道触点深度融合。在财富管理业务数字化转型推进中，高效触达是服务建立、业务转化的核心。作为金融机构，可以拓展与主流社交平台、办公软件合作，实现服务的无缝对接与融合。确保客户在不同渠道咨询时，都能得到一致、高效的服务体验，真正做到“客户在哪儿，平台赋能和服务通道就在哪儿”。
第三是AI能力的场景化渗透。智能化阶段的转型更注重“以人为本”，因此场景化能力建设将取代传统的工具或功能建设，成为未来财富管理业务转型的方向。作为智能化发展的核心引擎，AI“算法、数据、算力”构成的科技底座正成为企业核心竞争优势。算法方面，需根据场景适配大模型，丰富对话与推理智能体，提升业务场景适配精度。同时，通过算法将数据转化为知识图谱，再反哺模型迭代，形成“数据-知识-模型”的闭环进化。
基于当前实践，认为未来有三大方向可持续精进。之一，以客户体验为原点，推动AI技术与专业金融知识深度融合。强化大模型在复杂场景的理解能力，提升的情感交互水平，确保技术应用始终服务于人的真实需求，在提升效能的同时坚守合规底线与伦理准则。第二，深化数字人全流程服务、跨场景数据融合、多模态交互等智能技术应用，通过精细化服务响应与人性化设计，筑牢客户体验的技术支撑底座。第三，建立覆盖技术研发、服务输出、风险管控的全链路数字化治理体系。持续优化可解释AI框架，提升算法透明度；健全用户数据保护与伦理审查机制，为行业创新构筑坚实的护城河。
