财联社7月25日讯（记者 林坚）在金融科技浪潮的席卷下，券商分支机构数字化转型已成为行业发展的重要趋势。财联社记者近日在《从“选择题”到“必答题”，六大观察看券商分支机构IT投入打法实践》报道中，集中分享了券商在分支机构数字化转型方面取得的一定进展，也从受访券商的视角与行业人士关注中，了解到行业整体仍面临诸多痛点。

整体来看，有三个关注项：

技术层面，系统孤岛现象显著且实时处理能力不足，导致数据流转与业务响应效率偏低；组织层面，人才结构失衡与中台支撑缺失，难以匹配数智化业务的运营需求；客户运营上，智能服务转化效果不佳，且客户需求迭代速度远超现有服务体系的调整节奏。同时，合规风险高企、投入产出难量化以及生态协同不畅等问题，进一步制约了转型进程。

在诸多痛点中，安全与创新的平衡成为核心矛盾。数智化转型的本质是通过技术创新提升服务效能，但若脱离金融安全底线，所有创新都将失去根基。券商既需要主动拥抱 AI、大数据等新技术，以智能化手段优化客户服务与业务决策；又必须建立严密的风险防控体系，确保技术应用不触碰合规红线，这种 “既要又要” 的要求，构成了转型中最棘手的挑战。

这一核心矛盾在实际业务中具体化为多重风险场景。AI 技术在赋能业务时，需处理海量客户敏感数据，包括投资偏好、资产状况等私密信息，一旦防护不当极易引发数据泄露或滥用风险；而大模型本身存在的 “幻觉” 与逻辑漏洞，更让其在投资建议生成等主流业务中难以保证绝对准确，未被识别的边缘风险可能导致错误引导，最终损害客户利益与机构声誉。这种技术创新带来的潜在风险，使得安全与创新的平衡更难把控。

数字化转型进程中存在明显差距

综合受访券商的观点，分支机构在数字化转型进程中存在明显差距，主要受多重因素影响。

资源投入差异显著，头部券商凭借雄厚资金实力，在分支机构 IT 投入上远超中小券商。头部券商能够投入大量资金用于技术研发、系统升级、人才培养等，为数字化转型提供坚实保障；而中小券商因资金有限，在数字化建设方面有心无力，技术迭代速度缓慢，导致两者在数字化服务能力、业务创新能力上差距不断拉大。

管理层认知不同也起到关键作用。科技导向型管理层将数字化转型视为公司战略核心，积极推动技术创新与业务融合，为分支机构数字化转型提供明确战略方向与充足资源支持；而秉持传统经纪思维的管理层，对数字化转型重视不足，仍将业务重点放在传统经纪业务拓展上，忽视技术对业务的赋能作用，使得分支机构在数字化浪潮中逐渐落后。

客户结构差异同样影响转型进程。高净值客户对金融服务的专业性、个性化、数字化要求更高，其需求驱动券商分支机构加快数字化转型，提升服务质量与效率；而以散户为主的市场，客户对数字化服务需求相对滞后，对服务价格更为敏感，导致部分券商分支机构在数字化转型上动力不足，服务深度与广度难以提升。

区域基础设施也是重要因素。经济发达地区基础设施完善，网络带宽高、数据中心资源丰富，为券商分支机构数字化业务开展提供良好环境；而一些欠发达地区网络覆盖不足、基础设施落后，限制了数字化服务的推广与应用，加剧了分支机构间数字化转型的不平衡。

分支机构存在哪些痛点？

转型痛点及核心矛盾集中体现在六个方面。

技术整合难题首当其冲。一方面，券商长期发展过程中积累了众多异构系统，形成 “系统孤岛”，不同系统间数据交互困难，难以实现协同工作。例如，客户管理系统与交易系统数据无法实时共享，影响客户服务效率与业务决策准确性。另一方面，随着业务量增长与实时交易需求增加，现有技术架构在实时处理能力上存在不足，无法满足高频交易、实时风险监控等业务对时效性的严格要求。

组织适配性弱也是一大挑战。在人才结构方面，分支机构缺乏既懂金融业务又懂数字化技术的复合型人才，传统业务人员对新技术接受与应用能力有限，而技术人员对金融业务理解不够深入，导致数字化项目推进困难。中台建设缺失或不完善，使得前端业务需求无法及时传递至后端技术部门，技术支持与业务发展脱节，无法快速响应市场变化。

客户运营层面，虽然券商引入了智能服务工具，但智能服务转化率较低。客户对智能客服、智能投顾等服务接受度参差不齐，部分客户仍倾向于传统人工服务，导致智能服务资源浪费。客户需求迭代速度快，市场环境变化、金融产品创新等因素促使客户需求不断更新，券商难以快速调整服务与产品以满足客户新需求。

合规风险不容忽视。在智能营销过程中，存在因算法推荐不当导致违规销售、误导客户等风险。例如，推荐不符合客户风险承受能力的金融产品。算法监控滞后，对算法在运行过程中可能出现的偏差、异常行为难以及时发现与纠正，增加了合规风险隐患。

投入压力较大。分支机构在数字化转型过程中，需要大量资金投入硬件设备更新、软件系统开发、技术人才招聘等方面。部分老旧硬件设备性能低下，但更换成本高，且新设备投入使用后短期内难以看到明显效益，投入产出比（ROI）难以量化，导致分支机构在数字化投入上存在顾虑。

生态协同较差。数据采购成本高昂，券商为获取高质量市场数据、客户数据等，需向数据供应商支付高额费用，增加运营成本。跨界合作难度大，与金融科技公司、互联网平台等合作过程中，存在数据安全、利益分配、业务协同等多方面问题，阻碍了数字化生态的构建。

破题建议：多维度协同与监管支持

受访券商认为，为突破分支机构数字化转型困境，需从技术、组织、运营和合规等多维度协同发力。

技术层面，搭建模块化中台是关键。通过构建包含数据中台、业务中台、技术中台等在内的模块化中台体系，实现技术能力的整合与共享。数据中台统一管理与处理数据，为各业务线提供标准、高质量数据；业务中台封装通用业务能力，如客户管理、产品管理等，供前端业务快速调用；技术中台提供基础技术支撑，如云计算、人工智能算法等。模块化中台降低了开发成本，提高了技术响应速度，便于分支机构根据自身业务需求快速构建数字化应用。

组织方面，设立数字化岗位并调整 KPI。在分支机构设立数字化业务负责人、数据分析师、数字化运营专员等岗位，吸引与培养复合型人才。调整绩效考核指标（KPI），将数字化业务指标纳入员工绩效考核体系，如智能服务使用率、数字化营销转化率、客户线上业务办理率等，激励员工积极参与数字化转型工作，推动组织架构向数字化方向优化。

运营维度，分客群开发智能工具。针对不同客群特点，开发个性化智能服务工具。对于年轻客群，开发便捷、交互性强的移动端智能服务应用，满足其追求高效、时尚的服务需求；对于高净值客群，打造专业、定制化的智能投顾与财富管理工具，提供深度投资分析与资产配置服务。通过分客群运营，提高智能服务转化率，增强客户粘性。

合规角度，部署AI风控系统。利用人工智能技术构建智能化风控系统，对智能营销、算法交易等业务环节进行实时监控。通过对海量交易数据、客户行为数据的分析，及时发现异常交易、违规操作等风险事件，并自动触发预警机制。AI 风控系统还能对算法进行实时评估与优化，确保算法合规运行，降低合规风险。

券商普遍谈到，期待监管部门在推动基础设施共建和行业标准制定方面发挥更大作用。监管部门可牵头组织券商共建行业级数据中心、网络基础设施等，降低券商数字化建设成本，提高资源利用效率。制定统一的行业数字化标准，包括数据标准、技术接口标准、业务流程标准等，促进券商间数据共享与业务协同，提升行业整体数智化水平，推动证券行业分支机构数字化转型迈向新征程。