未来3—5年，更多地集中在财务对接、呼叫中心等跨界系统的数据采集和分析上
引言
ACRM是期市与人工智能的结合点
在“互联网+”以及大数据概念爆发的今天，人工智能的到来已经成为社会发展的必然趋势。然而，对期货市场来说，这个行业与人工智能的结合点并非交易本身，而是客户关系管理(CRM)。CRM既是使企业能更高效地为客户提供满意、周到的服务为目的的一种管理经营方式，也是作为以提高客户价值、满意度和营利性为目标来寻找扩展业务的程序平台。CRM不仅通过集成互联网、多媒体技术、数据库、人工智能、专业咨询等软件环境构成一整套服务解决方案，而且在金融领域中的应用也将会有更明确的方向。
2015年5月，全球领先的商业软件评测机构G2Crowd发布了最新的CRM客户关系管理软件春季报告，将主流的CRM厂商分为领导者、竞争者、高成长者和小众四个象限。其中，领导者象限由Salesforce、Zoho(百会)、微软Dynamics和Nimble占据。
不过，就商业模式和商业策略的特殊性，国外对CRM的应用更多体现在银行和其交叉销售上。反观国内，不仅是银行业，证券行业经过逐步探索后也已经呈现出不少成功案例，这也为期货市场提供了很好的借鉴经验。一方面，交易数据作为大数据的一项重要组成部分，可从证券行业精准营销的分析手法上获得启发;另一方面，银行业对CRM的成功运用也可为期货市场提供有效的技术支持。
图为2015年G2Crowd发布的CRM客户关系管理软件报告
B期货公司需要对CRM结构化细分
随着期货市场交易量增幅明显，入市者持续见多，期货公司对CRM的需求也日趋凸显。然而，期货公司需要对CRM进行结构化细分，需要为每位投资者进行全方位、多维度的精细分类，赋予其特有的类别标识，并针对不同类别的群体配以最佳的投资服务或理财产品。这不是单纯地为投资者提供交易平台，也不是有想法没办法的创新无措的管理，它需要达到服务和产品的设计配置，具有明确的目标性和匹配度，需要标记并分类投资者，计算并分析交易数据，实现各类投资者相互促进、共同成长的良性循环。
具体来看，期货公司CRM的两大核心是分级分类指标和交易计算分析，其次是报表、通道、账户管理等以业务操作自动化为导向的目标实现。尤其在期货领域里，更多地融入了监管报送、特色化工作等方面的业务需求，这样的系统平台目前会更多以“综合管理平台”的形式出现，从综合优化业务流的角度出发，明确到各项功能中去。不过，这需要一个过渡，时下的业态已然有了这样精细化处理的苗头，最终目的是要在业务流成熟运转的基础上完成，除了以服务实体经济为基础，还要以产品向结构化转变为导向。
图为期货公司CRM流程
一方面，分级分类是对客户群体进行细分，以能否服务到每位客户为前提，精细化打造每位客户的关键标签并实施分类。它的优劣性取决于整套评价指标体系的系统性、完整性、典型性、科学性、动态性、综合性以及可比对、可操作、可量化原则。这是需要在极致精细的基础上，不断完善和优化的可持续性探索工作。
另一方面，交易计算分析是对已锁定的目标客户进行分析，对其进行全套的交易评估，从而精分并择选出增值客户和优秀投顾的重点模块，它是可否慧眼识别并汇集吸引市场佼佼者的杀手锏，它的强大与否直接影响整个服务和产品链的性能及品质。
由此可见，分级分类指标和交易计算分析有效结合，方能充分地为每位投资者配以最贴合其个性化需求的服务及产品。我国期货市场在不远的将来，定能展现出如发达国家一般充满着专业化中介业务的格局，从而更好地发挥期货市场功能。
C交易数据需要进行智能化处理
虽说期货市场投资者结构终会向个人客户专业化、法人客户机构化、机构客户产品化的方向发展，但这些导向仍归结于交易数据。资管也好，风管也罢，一切根源终归要指向期货市场上不断产生和每一条客观流水记录、每一笔切实的交易数据。不过，优中选优的交易数据仅靠胜率还不足以证明是最好的，风险控制力也是不容忽视的强效评估指标。
拿当下最典型的投顾选择问题举例，怎么选谁选的好能否高效得到良好反馈盈利的核心可靠依据是什么……唯有用数据说话方能掌握发言权，这才是合理分配投资群体、合理配置资金流的关键，既是真正广泛促进创新业务，引导传统格局实现突破性进展的标志性所在，也是引导国内期货市场投资结构走向合理化，以及市场功能得到有效发挥的关键之处。
期货公司需要将信息技术、计算机网络技术、行业技术与现代通信进行有机结合，实现复合型能力的组合，向智能控制技术延伸，完成强大而高效的数据处理，为期货市场专业化分析提供良好的基础。
作为一项管理理念，CRM的运用早在其他领域有了充分发挥，却在金融投资领域，尤其是期货投资领域鲜有出众的表现。原因在于，若仅从智能化完成业务流方面来说，市场上早已具备了满足市场需求的CRM基础产品，但若钻研到精细化指标和交易数据分析层面，还需要建立极其细致的指标系统以及成套缜密的公式程序计算来完成。
不过，目前期货公司使用CRM系统管理多数还停留在执行报表填制、业务流转和通道管理上，少数做得不错的也只是在基本项的资金核算、监管评估、风险控制及其他创新业务方面，基本能做到对目标账户交易的计算和绘制展示，而实现理想地满足各类需求，并全面、快速、精准化进行分类分析的只有10%。
总之，推广和升级智能化管理系统是期货市场的需求，也是市场和行业所向。未来3—5年，CRM的发展可能更多地集中在财务对接、呼叫中心等跨界系统的数据采集和分析上，以及更深度地以现有分析数据为基础的综合型大数据分析，以形成更为广泛的智能运算。
例如，财务系统中获取的资金流动数据、呼叫中心系统中获取的投资数据、柜台系统获取的业务服务数据、产品销售系统中获取的产品选择和购买数据，乃至互联网渠道系统中获取的信息浏览和使用数据等。若是实力允许，还可购买各类公信平台开放可查的但不便自动匹配的大数据，以助推更多、更精准的CRM数据分析和应用的诞生。