金融业如何更好地利用大数据实现突破性变革？（实例解读）

大数据时代所衍生的颠覆性变革，没有一个行业比金融行业的体验更深刻。金融业的用户画像、精准营销、风险管控等方方面面与大数据息息相关。但是，缺乏大数据治理的经验积累和强有力的大数据解决方案，是众多企业在探索全面释放数据价值过程中的绊脚石。

为此，我们整理了与众多金融标杆企业合作的实践案例，试图为还在寻找金融转型突破点的企业提供一些启发。

一、大数据在证券行业的应用实践

随着佣金为主的业务模式逐渐向财富管理模式转变，证券行业将重点转移到为客户提供更有竞争力的产品和服务。

对于券商的线上 App 来说，激活、注册、开户、咨询、交易（如证券、理财等）这整个业务流程中的每一环都非常关键，券商根据深度分析用户在线上产品的行为数据，来指导产品迭代和用户体验提升。

下面是一些不同券商在面对变革时的优化方案，供你参考：

1、随着证券行业线上引流活动的增多，如果对投放参数标记不完善，会导致无法判断渠道质量的好坏。另外，人工维护管理过多渠道也会达到瓶颈，此时通过平台进行统一管控显得尤为重要。某 Top5 证券公司通过五种不同的参数来清晰标识不同的渠道推广活动，并使用神策分析进行统一管理。该证券公司非常关注线上投放拉新用户的效果，尤其是开户转化率。

为明晰和优化投放效果，需要分析其 App 中股票推荐、客服、资讯等子模块的点击情况、访问路径和时长等。该证券公司通过神策分析对流量转化指标进行实时监控，结合业务知识、投放效果和市场行情，及时地进行调整优化，达到了优化渠道投放的投入产出比的效果。

2、某华东的证券公司目前启用神策分析对线下的一个手持系统进行数据监测和分析。客户经理使用该系统给客户做讲解、推荐和记录用户信息，通过神策分析记录的详细数据，来分析构建用户画像，并优化系统。取得良好效果之后，该证券公司通过神策分析接入核心业务 App 的用户行为数据。

3、某券商，通过神策分析解决了线下投顾的业绩和行为追踪的问题，同时也帮助分析了投顾月度拓客量和转化量，以及挂靠客户购买理财的情况。

4、某证券公司针对用户的行为特征分析，辅助产品实现智能化推荐，提升用户的产品体验度和降低券商的服务成本。因为用户线上产品中的行为数据是可以表现出他们相关的风险偏好、投资偏好、资讯偏好或近期意愿等不同特征，通过行为特征和相应的算法可以为客户量身制定相关喜好的推荐，直击客户心中所爱，提升客户体验，提高服务效率。

总体来看，渠道转化分析，产品内部的核心流程优化，产品的推广和销售分析，以及线下投顾的业绩追踪，都是证券业的立身之本。目前，神策数据也在这些方面实现了一些价值。

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二、大数据在银行业的应用实践

银行业的获客成本相对较大，不同于线下开户，为保证安全有效的开户，直销银行、手机银行的线上开户流程异常长，开户流程的增长，会极大降低客户的体验质量。通过神策分析深度分析用户行为数据以完成注册流程的优化，是不少客户关注的重点。同时，由于银行获客成本压力逐步增大，神策数据的渠道追踪解决方案满足所需，为银行业甄选优质渠道，杜绝“沉默流失”。

1、以某新兴的直销银行为例，在注册开户的核心节点，如 OCR 信息识别、人脸识别等节点均进行了全面的数据监测分析，通过识别时长数据，诊断扫描功能是否存在异常。

2、以某城商行银行为例，通过神策分析对其房产评估板块的流程的监测分析，发现落地页信息聚焦不明确、搜索框提示语不清晰、主页面缺少相关业务介绍等问题，导致无法引导进入页面的客户完成后续动作，核心业务价值无法有效传达给客户，造成流失率偏高。产品人员在后续版本迭代时针对相应问题，进行了优化，使客户浏览页面的驻足时间和粘性都得到了有效提升。

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三、大数据在保险行业的应用实践

保险公司会关注用户对各类保险产品的点击活跃情况、保单计划书生成情况、保单订单生成情况，以及各类保险的续费情况等。通过分析这些数据，来有效优化产品和服务，提高申保量。

例如某头部保险公司对产品首页改版，提升了用户投保转化率和转化效率。该保险公司通过监测用户在智能客服上交互行为数据，实现对问题内容、对话轮次、会话时长、会话结果评价、转人工客服的实际情况，从而掌握目前智能客服的服务质量。一方面，利用监测数据的反馈结果，结合聚类分析，来进一步定位到知识库中有待补全的内容。另一方面，通过汇总分析用户对会话结果评价指标的分析，实现了对推荐算法的反馈，有利于优化智能客服的服务质量。

以上是数据分析在证券、银行、保险的一些实践应用以及案例分享，希望对你有帮助！

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