大银行数字化升级之后,火山引擎 VeDI 这次要把能力带给中小金融机构

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数据技术是金融行业数字化转型的重要动力。

近年来,各大银行在全面推进数据技术建设上动作频频。比如,建设银行深化平台经营,依托数字技术和科技赋能,不断优化“建行惠懂你”APP,2022 年 12 月公开数据显示,APP 累计访问量超过 1.7 亿次,下载量超 2250 万次,授信客户超 165 万户,授信金额超 1.3 万亿元。

此外,工商银行积极加强自有平台建设,打造客户服务线上主阵地,加快服务、场景、运营等方面的创新,截至去年 6 月末,个人手机银行客户达 4.88 亿户,移动端月活用户超 1.6 亿户,客户规模与活跃度同业领先。

大银行依托自身硬件实力与人才优势,能够快速实现数字化升级;但对大多数中小金融机构来说,数字化转型显然是件更为复杂的事情。

一方面,中小金融机构在数字化实践上的经验相对欠缺,哪些环节需要改造、哪些环节需要重建,难以准确把握;另一方面,与大多数大机构动辄进行全链路升级不一样,中小金融机构所面临的业务场景更为细分,与其大刀阔斧将原本已经建设完成的业务链路全系推倒重来,不如聚焦最为核心的业务场景,用“小场景小改造”来得更为实际。

对中小金融机构来说,每一项运营决策的背后都需要投入一定资源成本,如何能在资源最少的情况下完成运营目标,就成为必须考虑的问题。

而其中,引入第三方成熟的数据技术和产品,往往能实现事半功倍的效果。

以最常见的 APP 首页广告投放为例,过去,大多数机构只能依靠过往的类似活动数据,来大致归纳用户对哪一类首页广告更为兴趣,并以此作为新一轮活动的借鉴。

但其实这个参考逻辑只要稍加深究,就能觉察出问题。首先是无法排除单场活动影响的外在因素,比如在参考过往活动数据的过程中,1 月份的活动与 11 月份的活动就可能分别受到元旦假期、双 11 促销活动影响,但这些外在因素仅靠单场的活动沉淀数据是无法体现的;其次,不同活动的主题、性质、目的,甚至是目标人群都不一样,如果统一以一个数字维度来做判断,有失偏颇。

因此,更科学的参考方式应该是在确定目标定量的基础上,控制外在条件变量,即同时开展 AB 两个实验,同时分别上线两套不同的首页广告,并在此基础上保证包括上线时间、呈现位置等其他“场外因素”一致,以此来在实际场景中观测,哪一版本内容更受用户欢迎。

值得注意的是,通过 AB 实验的方式进行测试,往往都是需要在小范围内圈选一定用户量级进行,而非一开始就开启全量用户测试,因此能够便捷控制参与实验的用户量,也是中小金融机构在初次尝试这类方法时需要考虑的核心功能之一。

目前,火山引擎数智平台推出的 AB 测试 DataTester 已经被包括金融、零售、互联网、汽车等在内的多个行业广泛应用。

通过 DataTester,企业可以将 AB 两套不同策略同时上线,并在产品内提前完成适用人群全选,被全选的用户将会随机被展现 AB 其中之一的策略,如 APP 新频道入口,A 策略的入口在首页的左上角,B 策略的入口在首页右上角——被随机展现的用户,则可以依据自身的习惯,去发现入口完成频道进入,或直接因缺乏兴趣而忽略。

通过这样的实验,企业就可以知晓哪一项策略才最受用户欢迎,当实验周期结束,沉淀出相关数据后,输出策略的部门就可以更好地做出决策,并在全量用户范围内完成策略上线。

除了 DataTester 之外,火山引擎数智平台目前还全面输出增长分析 DataFinder、智能洞察 DataWind、增长营销平台 GMP 和客户平台 VeCDP 等系列 SaaS 产品,助力中小金融机构轻量化部署,实现数字化转型过程中的诸多环节难点攻坚。

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