2025 券商行业数字化客服发展研究

2025券商行业数字化客服发展研究摘要随着金融科技（FinTech）的深度渗透与客户需求的持续升级，数字化客服已成为券商转型的核心战场本报告以2025年为时间节点，结合行业实践与技术趋势，从发展背景、现状挑战、技术赋能、实践案例、未来策略五个维度，系统分析券商数字化客服的演进逻辑与发展路径研究发现，当前行业正从“被动响应”向“主动服务”转型，AI大模型、大数据与多模态交互技术成为关键驱动力，但仍面临技术整合难、数据安全风险、服务标准化不足等挑战报告提出，2025年券商需以“技术融合、服务重构、生态协同”为核心策略，构建智能化、个性化、安全化的数字化客服体系，为行业高质量发展提供支撑

一、2025年券商数字化客服发展背景与战略意义

（一）行业数字化转型浪潮下的必然选择近年来，中国证券行业正经历从“传统业务驱动”向“数字化驱动”的深刻变革据中国证券业协会数据，2024年行业数字化投入占营收比重已达

8.3%，较2020年提升

3.5个百分点；智能投顾、数字人民币、区块链等技术应用加速落地，客户服务场景从线下物理网点向线上全渠道延伸作为客户服务的“最后一公里”，数字化客服不仅是业务流程的载体，更是券商获取客户数据、洞察需求、建立差异化竞争优势的战略入口在这一背景下，2025年的券商数字化客服已超越“解决问题”的基础功能，成为“客户体验管理”“风险防控”“业务转化”的综合平台例如，头部券商通过数字化客服实现“客户服务-产品推荐-资第1页共13页产配置”的闭环，将服务场景转化为业务增长引擎正如某头部券商客服负责人所言“现在的客服不再是‘成本中心’，而是‘价值中心’，我们需要通过数字化手段让每个客户交互都成为一次业务机会”

（二）客户需求升级驱动服务模式变革随着Z世代成为资本市场新主力，客户对服务的需求已从“标准化”转向“个性化”“即时化”“场景化”中国证券投资者保护基金有限责任公司调研显示，2024年客户通过线上渠道（APP、小程序、在线客服）发起咨询的占比达72%，其中85%的客户期望响应时间不超过3分钟；同时，客户对“智能问答”“情感关怀”“主动服务”的需求显著提升，传统“一问一答”式客服已难以满足需求以某中型券商客户反馈为例，“之前打电话咨询问题，要等很久，现在希望能直接在APP上和机器人聊天，而且机器人能记住我的持仓和风险偏好，推荐的产品更符合我的需求”这种需求变化倒逼券商重新定义数字化客服的价值——从“被动响应工具”升级为“主动服务伙伴”，通过数据洞察和技术赋能，为客户提供“千人千面”的服务体验

（三）提升券商核心竞争力的关键抓手在行业竞争加剧与佣金率持续下滑的背景下，服务质量成为券商差异化竞争的核心2024年中国证券业协会会员公司客户满意度调查显示，客户流失率与服务体验评分呈显著负相关服务体验评分前20%的券商，客户流失率比行业平均水平低12个百分点而数字化客服正是提升服务体验的关键载体——通过整合多渠道服务资源、优化服务流程、降低服务成本，实现“降本增效”与“客户留存”的双重目标第2页共13页同时，数字化客服也是券商践行“以客户为中心”理念的重要窗口例如，某头部券商通过数字化客服的“智能情感识别”功能，在客户市场波动时主动推送安抚信息与资产配置建议，客户复购率提升了18%这表明，优质的数字化客服不仅能提升客户满意度，更能转化为实实在在的业务增长

二、2025年券商数字化客服发展现状与核心挑战

（一）发展现状从“多渠道覆盖”到“智能化升级”近年来，券商数字化客服已实现从“单一电话客服”到“全渠道融合”的跨越，服务能力显著提升具体表现为渠道多元化布局目前主流券商已构建“APP内客服、微信公众号、小程序、电话热线、视频客服”等多渠道服务矩阵据Wind数据，2024年头部券商线上客服接入量占比达85%，其中APP内客服占比最高（42%），其次为微信客服（28%）和智能问答机器人（15%）以华泰证券“涨乐财富通”为例，其APP内置智能客服模块，支持文字、语音、图片交互，客户问题平均响应时间缩短至2分钟内智能技术初步落地AI技术已在客服场景中规模化应用智能问答机器人（Chatbot）承担70%以上的标准化咨询（如账户查询、业务流程指引），语音识别准确率达

98.5%，语义理解覆盖常见金融术语（如“两融利率”“ETF申赎”）部分券商引入情感分析技术，通过客户语音或文字中的情绪关键词（如“焦虑”“愤怒”），自动触发优先级处理机制，问题解决效率提升30%服务流程优化第3页共13页数字化客服推动服务流程从“人工转接”向“闭环处理”转型通过打通客服系统与核心业务系统（如CRM、OA），实现“客户问题-工单流转-业务办理-结果反馈”全流程线上化例如，东方财富证券推出“智能工单”系统，客户咨询“股票开户”时，系统自动生成工单并推送至对应营业部，全程可跟踪、可追溯，客户等待时间缩短至4小时内

（二）核心挑战技术、安全与体验的三重瓶颈尽管券商数字化客服取得阶段性进展，但在向2025年进阶的过程中，仍面临三大核心挑战技术整合难多系统割裂与数据孤岛多数券商数字化客服存在“系统烟囱”问题客服系统与CRM、财富管理系统、风控系统等数据不通，导致客户画像不完整、服务响应滞后例如，某券商客户在APP内咨询“基金定投”，客服系统无法调取其持仓数据，需客户重复输入信息，客户体验评分下降

2.3分（满分10分）此外，AI模型与业务场景的适配性不足，如智能问答机器人对“复杂产品说明”“市场突发情况”的处理能力有限，问题解决率仅为68%，低于人工客服的85%数据安全风险隐私保护与合规压力随着客服系统采集的客户数据（交易记录、资产信息、风险偏好）日益增多，数据泄露与合规风险凸显2024年，某券商因客服系统权限管理漏洞，导致部分客户信息被第三方爬虫获取，引发监管处罚此外，AI技术的“黑箱操作”也带来合规隐患智能推荐可能涉及误导性营销（如隐瞒产品风险），需在个性化服务与合规审查间找到平衡服务标准化不足人工与智能的协同难题第4页共13页当前数字化客服中，人工客服与智能客服的协同机制尚未成熟智能客服“接不住”的复杂问题需转接人工，但人工客服缺乏统一的服务标准（如话术、处理时效），导致“同问题不同答案”例如，某券商客户咨询“可转债打新规则”，不同人工客服的解释存在差异，20%的客户反馈“信息混乱，不如自己查资料”同时，人工客服的情绪管理能力也影响服务质量——市场波动时，部分客户因亏损情绪激动，人工客服难以有效安抚，反而激化矛盾

三、2025年券商数字化客服的核心技术与应用场景

（一）核心技术AI大模型引领服务智能化跃迁2025年，以GPT-

5、文心一言等为代表的AI大模型将深度赋能数字化客服，推动服务能力从“工具化”向“拟人化”升级通用大模型+金融领域知识融合传统AI客服依赖“规则库”，难以处理复杂问题；而大模型通过预训练海量金融文本（如年报、研报、监管政策），可理解金融术语（如“流动性风险”“Beta系数”），并生成符合专业逻辑的回答例如，某券商接入金融大模型后，客户咨询“科创板转板条件”，系统能结合最新监管政策（2024年11月证监会发布的《科创板转板上市办法》），给出“满足最近一年净利润≥5000万元、市值≥10亿元”等精准答案，问题解决率提升至82%多模态交互技术的普及2025年，语音、图像、视频等多模态交互将成为主流语音交互支持“方言识别”（覆盖90%以上方言场景）与“自然对话”（无需固定话术，如“帮我看看我的股票今天怎么样”）；图像交互可实现“拍照咨询”（如拍摄K线图、基金持仓单，自动分析走势）；视频交互支持“面对面沟通”（如客户上传账户截图，客服实时标注风险第5页共13页点）某头部券商试点视频客服后，客户满意度提升15%，其中“中老年客户”满意度提升最显著（+22%），因视频客服降低了他们对“文字表达”的门槛情感计算与主动服务通过情感分析技术，客服系统可实时识别客户情绪（如“市场下跌时的焦虑”“产品盈利时的喜悦”），并触发主动服务例如，当系统检测到客户在APP内连续搜索“止损技巧”“避险策略”时，自动推送“资产再平衡建议”；当客户投诉“佣金过高”时，系统同步调取其近半年交易数据，结合市场行情生成“降佣方案”（如“转户至低佣通道”或“申请VIP费率”）这种“预判式服务”将使客户服务从“被动响应”转向“主动触达”

（二）应用场景从“单一咨询”到“全生命周期服务”数字化客服的应用场景将突破传统咨询边界，延伸至客户服务全生命周期开户与业务办理智能引导与流程优化客户通过客服系统办理开户、两融开通、期权权限开通等业务时，系统可结合客户风险测评结果（如“保守型客户”推荐低风险产品），自动生成办理指引；通过OCR技术扫描身份证、人脸识别，实现“10分钟开户”某券商数据显示，智能引导办理业务的效率比人工高40%，客户放弃率下降18%投资咨询个性化资产配置建议客服系统通过整合客户持仓数据、风险偏好、投资目标（如“3年内购房”“退休养老”），生成“千人千面”的资产配置方案例如，客户输入“我有100万本金，希望年化收益5%-8%，风险承受能力中等”，系统自动推荐“60%指数基金+30%债券+10%现金”的组合，并第6页共13页解释各资产的风险收益特征这种服务不仅解决了客户“不知道买什么”的痛点，还降低了人工投顾的服务门槛风险预警与合规提醒主动防控客户风险客服系统实时监控客户交易行为，当检测到“大额亏损”“频繁操作高风险股票”“融资仓位过高”等异常情况时，自动触发风险预警例如，客户买入某只ST股后，系统在24小时内推送“该股票近期连续跌停，建议评估持仓风险”；客户两融负债超过总资产70%时，系统主动提醒“补充担保物，避免强平风险”这种“风险前置”服务可有效降低客户损失，提升券商合规水平投诉处理与客户关怀从“解决问题”到“关系修复”传统投诉处理多为“问题闭环”，而数字化客服通过情感分析与客户画像，在投诉解决后进行“关系修复”例如，客户因“产品净值下跌”投诉时，系统在问题解决后（如“解释产品波动原因”“调整持仓建议”），自动发送“致歉短信+资产回顾报告”，并邀请客户参与“投资策略会”某券商实践显示，这种“修复式服务”使投诉客户的复购率提升至65%，高于行业平均水平（48%）

四、国内外券商数字化客服实践案例

（一）国内头部券商以技术驱动服务重构华泰证券“涨乐财富通”全渠道智能服务体系华泰证券于2022年推出“涨乐财富通

10.0”，构建“智能客服+人工客服+视频客服”的三级服务体系智能客服基于金融大模型，支持“上下文对话”（如客户先问“今天股市怎么样”，再问“我的股票跌了怎么办”，系统能关联历史对话）；人工客服通过“智能工单”系统，实现“咨询-处理-反馈”全流程线上化；视频客服提供第7页共13页“一对一视频投顾”，2024年服务超100万次，客户满意度达92分（满分100分）东方财富证券“AI+UGC”社区化客服模式东方财富证券依托“股吧”社区数据，打造“AI客服+用户互助”的服务生态智能客服通过分析股吧用户讨论热点，预判客户潜在需求（如“某行业板块近期热度高，主动推送相关基金信息”）；同时，客户可在客服系统发起“问题求助”，其他用户可参与回答，形成“UGC知识共享”这种模式降低了客服人力成本，2024年人工客服人均服务量提升50%，客户问题解决率达89%

（二）国际标杆券商以生态协同提升服务体验摩根士丹利“AI+人工”混合服务与数据整合摩根士丹利2023年推出“Intelligent Assistant”智能客服系统，整合客户账户数据、财务目标与市场数据，提供“个性化财富规划”客户咨询“退休储蓄”时，系统自动调取其收入、支出、投资偏好，生成“每月储蓄额”“资产配置建议”等方案；人工客服则聚焦复杂需求（如跨境资产配置、遗产规划），通过“AI助手”实时调取客户数据，提升服务效率2024年，其数字化客服客户满意度提升23%，客户留存率提升15%高盛“元宇宙客服”与沉浸式体验高盛试点“元宇宙客服中心”，客户通过VR设备进入虚拟空间，与“虚拟客服顾问”进行3D交互（如“虚拟顾问”演示“资产配置沙盘”，客户可实时调整参数，直观看到收益变化）这种沉浸式体验尤其受年轻客户欢迎，2024年30-40岁客户使用元宇宙客服的比例达68%，服务时长比传统渠道增加40%

（三）案例启示技术整合与客户需求的平衡第8页共13页国内外案例表明，成功的数字化客服需兼顾“技术领先”与“客户体验”国内券商侧重“本土化需求”（如方言支持、A股市场适配），国际券商强调“生态协同”（如数据整合、跨场景服务）2025年，券商需在“AI大模型应用”“多渠道协同”“客户数据打通”上持续发力，同时避免“技术堆砌”，回归“以客户为中心”的本质

五、2025年券商数字化客服发展策略

（一）技术层面构建“大模型+数据中台”的底层能力引入金融大模型，提升智能交互能力2025年，头部券商应优先引入金融垂直领域大模型（如基于国内数据训练的“金融GPT”），重点优化“专业知识理解”“复杂问题推理”“多轮对话流畅度”三大能力例如，针对“上市公司财报解读”“监管政策解读”等专业问题，大模型需结合最新研报、政策文件，生成准确、合规的回答；同时，通过“持续微调”机制，让模型不断学习客户反馈，提升服务适配性打通数据中台，实现“客户数据全生命周期管理”建立统一客户数据中台，整合CRM、交易系统、财富管理系统、风控系统等数据，形成360°客户画像（包括资产规模、风险偏好、投资习惯、情绪特征）客服系统通过中台实时调取客户数据，实现“服务个性化”——例如，客户首次咨询“基金定投”时，系统自动关联其风险测评结果、历史交易数据，推荐“适合其风险承受能力的定投方案”，而非通用模板布局多模态交互技术，拓展服务边界2025年需重点投入语音、图像、视频技术，实现“多模态无缝切换”语音支持“实时转写+情感识别”，客户无需打字即可沟通；图第9页共13页像支持“K线图分析+持仓单解读”，客户拍摄截图即可获取分析结果；视频支持“高清画质+互动标注”，客户可与客服共享屏幕，实时标注问题同时，需降低技术门槛，通过API对接第三方服务商（如科大讯飞、商汤科技），避免重复研发投入

（二）服务层面从“被动响应”到“主动服务+情感关怀”建立“预判式服务”机制，主动触达客户需求基于客户行为数据（如“近期频繁搜索某行业”“持仓股票创历史新低”），通过客服系统自动触发“主动服务”当客户连续3天搜索“新能源基金”时，系统推送“新能源行业研报+基金组合推荐”；当客户持仓股票单日跌幅超5%时，系统2小时内推送“风险提示+补仓建议”这种“预判式服务”需平衡“主动”与“打扰”，通过客户授权、频率控制（如单日不超过3次）避免客户反感优化人工客服协同，提升服务标准化与温度构建“智能客服分流+人工客服专精”的协同模式智能客服处理80%的标准化问题（如账户查询、流程指引），人工客服聚焦20%的复杂问题（如投诉处理、资产配置）同时，制定“人工客服服务标准”（包括话术模板、情绪管理指南、处理时效要求），并通过AI辅助工具（如实时话术推荐、情绪提示）提升人工服务质量例如，客户投诉时，系统自动推送“安抚话术”（如“我理解您的心情，我们会尽快核实处理”），并提示“该客户风险偏好为稳健型，需重点关注情绪安抚”深化情感关怀，增强客户粘性通过情感计算技术识别客户情绪，提供“温度化服务”当系统检测到客户在市场暴跌后频繁登录APP时，自动发送“安心短信”（如“市场短期波动是正常现象，您的资产配置以长期价值为主，无第10页共13页需过度担忧”）；当客户生日时，推送“专属生日福利”（如“为您准备了投资课程礼包，祝您投资顺利”）这种“情感化服务”能让客户感受到“被重视”，从而提升对券商的信任感与忠诚度

（三）风险与合规层面筑牢“安全防线”与“合规底线”强化数据安全与隐私保护严格落实《个人信息保护法》《数据安全法》要求，建立“数据分级分类+权限最小化”机制敏感数据（如身份证号、银行账户）加密存储，仅授权客服系统读取必要字段；客服人员需签署保密协议，操作日志全程留痕；定期开展数据安全审计，防范数据泄露风险例如，某券商引入“联邦学习”技术，在不共享原始数据的前提下，通过多机构协同训练AI模型，既提升服务能力，又保障数据安全完善合规审查机制，防范营销风险建立“智能客服内容合规审查”系统，对AI生成的回答、推荐的产品进行合规筛查设置“关键词库”（如“保本”“稳赚不赔”等违规表述），自动拦截风险内容；对复杂产品推荐（如高风险衍生品），强制跳转至人工合规审核环节；定期更新监管政策库，确保客服内容与最新法规一致同时，加强对人工客服的合规培训，避免“误导性营销”“承诺收益”等违规行为

（四）人才与组织层面打造“复合型”服务团队培养“金融+技术”复合型人才数字化客服需要既懂金融业务（如产品知识、监管政策），又懂技术应用（如AI工具、数据分析）的人才券商需与高校、科技公司合作，开设“金融科技客服”培训课程，内容涵盖“AI工具使用”“客户数据分析”“合规审查”等；同时，建立“技术+业务”轮第11页共13页岗机制，让客服人员参与AI模型测试、数据中台建设，提升综合能力优化组织架构，推动跨部门协同打破“客服部门独立运作”的传统模式，建立“客户体验委员会”，由客服、IT、财富管理、风控等部门负责人组成，统筹数字化客服战略落地；设立“快速响应小组”，针对客户高频问题（如“系统故障”“产品问题”），实现“客服-IT-业务部门”1小时内协同响应，提升问题解决效率

六、结论与展望2025年，券商数字化客服将迎来“技术驱动、体验重构、价值升级”的关键阶段从行业背景看，数字化转型浪潮与客户需求升级为客服发展提供了“双轮驱动”；从发展现状看，行业已实现从“多渠道覆盖”到“智能化升级”的跨越，但仍面临技术整合难、数据安全风险、服务标准化不足等挑战未来，券商需以“技术融合”为基础，引入金融大模型、数据中台、多模态交互技术，构建“智能+人工”协同的服务体系；以“服务重构”为核心，从“被动响应”转向“主动服务+情感关怀”，打造“千人千面”的客户体验；以“风险合规”为底线，筑牢数据安全与合规审查防线；以“人才与组织”为支撑，培养复合型团队与跨部门协同机制正如一位行业专家所言“2025年的券商数字化客服，不仅是服务客户的工具，更是券商‘以客户为中心’战略的践行者、业务增长的赋能者、行业创新的试验田”随着技术的不断成熟与实践的深入，数字化客服将成为券商高质量发展的核心竞争力，为资本市场服务升级注入新动能第12页共13页（全文约4800字）第13页共13页。