适当性管理中的客户分类方法创新

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1、适当性管理中的客户分类方法创新兴业证券股份有限公司一、客户分类是适当性管理工作的基础和关键环节2010年4月证监会发布的《关于加强证券经纪业务管理的规定》对投资者适当性管理工作提出了明确要求,标志着从2007年开始启动的适当性管理工作得以制度化落实。自2007年9月发布《会员客户交易行为管理指引》以来,适当性管理工作已成为证券市场的一项重要工作。但由于国内投资者适当性管理工作开展的时间不长,在客户分类方面仍存在分类方法主观性强、分类结果准确性难以评估和分类结果应用效果不明显等问题。客户分类是适当性管理工作的基础和关键环节,客户分类的准确性和

2、有效性将直接关系适当性管理工作的质量。兴业证券在客户适当性管理的实践中发现,单纯依靠传统基于问卷测试的客户分类方法作为适当性服务的依据具有一定的局限性,在一定程度上影响了适当性管理工作的水平。通过多年来的努力,兴业证券提出了创新的客户分类方法,该方法是结合客户风险承受能力和风险偏好评估结果而认定得出客户综合风险特征的方法,将明显提高客户分类的准确性和有效性,从而为适当性管理工作提供科学依据,进一步促进适当性管理工作水平的提升;该方法是对《关于加强证券经纪业务管理的规定》适当性管理工作要求的具体落实,也丰富了投资者适当性管理的内容和手段。二、

3、客户分类方法创新项目内容(一)客户分类方法与服务流程兴业证券提出的客户分类方法,是一种过程化的客户综合风险特征分类方法。一方面,依据风险测试问卷和充分的客户沟通,了解客户的风险承受能力状况;另一方面,通过跟踪客户历史交易数据,运用数据挖掘技术进行客户交易行为分析,动态获取客户在实际交易过程中的风险偏好状况。根据风险承受能力、风险偏好,结合与客户沟通的结果,进行综合风险特征认定,并以此为依据向客户提供适当的服务。客户分类工作中采用的方法与流程如下图所示:图1:兴业证券客户分类工作流程1.问卷测试与客户风险承受能力分析1)问卷设计过程兴业证券在

4、问卷设计过程中一方面参考各著名券商和研究机构的成果,另一方面采用科学的方法,按照严格的测试和检验流程来设计问卷,过程如下:l参考美林证券、法兴银行、香港中文大学等投资或研究机构的问卷模板,对各问卷问题进行比较和精选;l将精选问题通过本地化、通俗化改造,生成测试问卷V1,使得问卷内容更容易被客户理解,为题目设置初始分值;l从与营业部联系较为密切、客户经理比较了解的客户中选取适量样本,分为测试组和检验组,由客户经理根据客户实际情况就其风险特征进行预评估;l测试组填写风险测试问卷V1,根据问卷得分与客户风险特征(预评估结果)的匹配情况来确定题目分

5、值设定的合理性,根据题目得分相关性确定题目相关性,排除或合并高度相关的问题;l根据对初次测试结果的分析来调整测试问卷V1,得到测试问卷V2,使得测试组V1测试结果与预评估结果高度匹配;l检验组填写风险测试问卷V2,检验V2测试结果与客户风险特征预评估结果的匹配程度;l调整测试问卷问题和分值分布,反复依照上述步骤进行测试、调整和检验,直到测试问卷Vn的测试结果与测试问卷Vn-1相比,与客户风险特征预评估结果的匹配度上无明显提升。2)测试流程客户可现场填写风险测试纸质问卷,由柜台人员录入相关系统;客户也可通过网站或网上交易系统进行电子版的风险测

6、试,提交到相应系统中。问卷测试得出的风险承受能力分类会自动汇总到数据中心。3)问卷更新根据监管部门发布的各项新制度和要求以及现行问卷在客户服务实践中的反馈,兴业证券自2007年以来已经做过四个版本的问卷更新。未来还将随着应用经验的积累和监管要求不断进行优化。2.风险偏好分析风险偏好分析依托客户综合分析系统,利用数据仓库中的海量客户历史交易数据,采用聚类算法进行建模分析,获得客户的风险偏好分类。数据挖掘是从大量数据中挖掘事先未知而又有应用价值的模式并将其用于商业决策中的过程。其过程包括商业目标的建立、数据样本采集与分析、指标选择、算法选择、模

7、型训练、结果检验、结果描述和业务应用等。利用数据挖掘方法产生的分类结果每个季度更新一次,自动汇总到数据中心。1)数据选取客户偏好细分模型的时间区间为三个月(客户操作风格与盈利能力分析模型选取时间周期为12个月),即根据统计周期内客户的行为数据,对客户进行偏好分群,所以只需要汇总统计周期内的客户行为数据。为了更好地揭示客户偏好特征,选取了以下数据进行客户偏好分群模型分析,见下表:表1:客户偏好细分模型分析指标偏好分析的角度字段名字段含义产品偏好kfsjj_sz_lj_gp_zzc股票型开放基金累计市值与累计资产的比值fbsjj_sz_lj_z

8、zc场内基金累计市值与累计资产的比值ag_sz_lj_cyb_zzc创业板累计市值与累计资产的比值ST_GP_SZ_zzcST股票累计市值与累计资产的比值qz_jylzb权证交易

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