结合二级市场和互联网金融产品经验，「光量科技」认为存量时代“券商金融服务”是个大市场

2017年以来，二级市场徘徊震荡，股基交易量同比下滑，行业收入结构正在改变。根据中国证券业协会数据，2017年上半年中国129家证券公司当期实现营业收入1,436.96亿元，但与2016年底及2016年中相比，2017年中期证券公司盈利家数占比有所下降，行情导致2017年上半年证券公司营业收入及净利润都有所下滑，其中经纪业务收入正在减少。

于此带来的趋势是，二级市场金融机构从2015年的新增客户争夺阶段，进入2016年存量客户的维护阶段。 机构从通道型转向综合金融型，长期竞争格局里将考验服务差异化、精细化能力 。因此，to B的券商金融服务市场开始兴起。36氪最近接触的光量科技，开始从证 券金融技术和数据服务，切入二级金融机构的技术服务大市场。

相比C端的证券服务产品，包括老虎证券、雪球等，to B的金融服务更需要理解传统券商的需求，并从技术角度通过服务券商来触达C端用户。在确保用户信息和资料保密的前提下，证券公司提取柜台金融数据，利用金融服务公司的用户画像技术，和结合金融业务经验的底层算法等，来提高用户服务能力。 光量科技 依靠金融交易数据分析、金融业务能力和产品技术经验，为券商进行数据化和智能化改造，切入的业务包括大数据营销、智能投顾和资产资讯服务平台等。公司目前已经获得执一资本和信天创投领投的数千万元A轮融资。

光量科技创始人柳成荫早先任职于雪球网，负责金融业务线。在她看来，C端互联网证券社区和平台，受限于监管束缚无法切入交易，要提高用户体验，从券商角度做才能从根本上解决这一问题。但从目前国内传统券商的服务来看，由于业务限制，中大型券商的IT能力依然相对较弱，而传统金融外包公司仅能提供定制化的数据提取，不了解实际用户需求。结合金融技术和金融产品经验的团队，才能提供更满足券商机构需求的产品。

光量科技的核心产品为证券 数据分析服务，对券商机构的客户进行客户隐藏价值挖掘和产品服务匹配，提高用户的匹配效率 。同时，基于一定的数据模型分析，帮助金融机构完善客户生命周期管理，及产品服务营销，为券商机构提高存量用户的价值挖掘。

具体来说，证券公司利用光量科技LitInsights 客户交易行为分析平台的能力，对用户的基本信息、营销特征、交易风格和投资能力，进行用户画像。 其中基本信息包括开户时长、当前体量、近期动态等；交易风格包括持仓周期、仓位习惯、资产偏好、股票偏好、行业偏好。这些分析处理和算法产品的运用运营，是LitInsights平台的核心竞争力。目前，光量科技已经与国内多家中大型券商开展合作，为券商进行数据智能化改造。

产品的对接技术，需要克服的难点并不少。国内券商系统的情况是， 不同系统的供应商不尽相同，各家供应商源码开放程度、人员稳定性、维护质量都参差不齐，而证券市场操作模式变化多样 ，不同情况的客户数据口径的也不尽相同。这些产品的对接，依赖多年合作的技术积累。其中用户价值的开发，还依赖算法的核心技术。

光量科技团队早先创办的大富翁股票，在保证用户信息和资料保密的情况下，为券商提供数据分析服务上积累了两年多经验。在创始人柳成荫看来，公司基于大富翁股票的金融和it技术积累，形成了目前光量科技金融服务的技术基础。除此之外，光量科技还为机构提供智能投顾平台和资产资讯服务平台，提高机构的服务能力。

券商金融服务进入门槛相对较高，对于不同产品的对接，依赖较长时间的经验。而用户分析的算法，也依赖团队对金融领域的深度理解。随着证券市场精细化运营时代的到来，这方面的数据和技术能力将快速发展，但目前市场仍处于相对早期阶段，36氪早先接触过的还有 通联数据 ，和为外汇交易做金融技术服务的 Leanwork 等。

团队方面，创始人毕业于同济大学，为百度凤巢及去哪儿网前资深产品经理，曾服务雪球金融业务线总负责人。技术合伙人李振崇为SAP财务及保险ERP架构师，Leanwork 前技术合伙人。人工智能算法VP 宋进亮为北京大学数学系本科,中科院数据挖掘硕博士，曾任人工智能公司普林科技前COO及产品负责人，去哪儿网机票事业部数据挖掘负责人。