6月23日，在第四范式“金融范”系列第一期分享會(huì )中，我們?yōu)榇蠹規?lái)了以《科技賦能零售金融業(yè)務(wù)轉型》為主題的分享，詳解了零售金融業(yè)務(wù)的三大機遇，并提出加速零售金融智慧化轉型新方案，以助力零售金融業(yè)務(wù)轉型。

本次分享有哪些精彩觀(guān)點(diǎn)？關(guān)于金融零售業(yè)務(wù)轉型，金融行業(yè)受眾最關(guān)心的話(huà)題是什么？分享會(huì )中，哪些議題受到了普遍關(guān)注、引發(fā)了熱烈討論？以下是分享會(huì )的內容重點(diǎn)及答疑點(diǎn)亮整理

內容重點(diǎn)

1. 金融零售業(yè)務(wù)智能化轉型新趨勢：

金融零售客戶(hù)行為的改變讓銀行從“卡思維”轉變?yōu)椤癆PP思維”，“客戶(hù)”轉變?yōu)椤坝脩?hù)”，如何為用戶(hù)創(chuàng )造更多價(jià)值、優(yōu)化從增長(cháng)到留存到變現的用戶(hù)全生命周期，成為金融零售線(xiàn)上化轉型的核心。

2.  金融零售業(yè)務(wù)智能化轉型的思考：

通過(guò)1個(gè)核心商業(yè)模型、1個(gè)智能化引擎、1個(gè)零售轉型體系、1個(gè)持續擴展方案，以線(xiàn)上化運營(yíng)方式（智能推薦、智能搜索、智能推送），助力金融機構實(shí)現整體業(yè)務(wù)目標，幫助其快速提升MAU與AUM。

3.  第四范式金融零售智能轉型實(shí)踐：

核心原則是以滿(mǎn)足客戶(hù)需求與提升客戶(hù)體驗為中心。建設規劃思路一般為：利用在線(xiàn)化可實(shí)驗的機制釋放創(chuàng )新能力，并通過(guò)人工智能建立個(gè)性化服務(wù)能力。以智能推薦、智能搜索、智能推送等能力實(shí)現金融零售用戶(hù)的精準個(gè)性化匹配與體驗的提升。

答疑亮點(diǎn)

Q1.  在實(shí)操過(guò)程中，著(zhù)手建設APP生態(tài)不是一件容易的事，針對入門(mén)階段的零售銀行，有什么好的破冰建議？

A1：以APP為核心的轉型在于構建平臺和生態(tài)體系，因此在開(kāi)始階段，建議預先明確整體方向及KPI，如MAU/DAU，并以此為核心驅動(dòng)力，通過(guò)目標導向，圍繞選擇合適的建設策略、技術(shù)加速手段等。

Q2.  關(guān)于提高M(jìn)AU、DAU，很多用戶(hù)的需求很直接，如查余額、轉賬，但本身可能不具有粘性。針對此行為，應當如何提升客戶(hù)粘性？

A2：客戶(hù)查余額、轉賬等低頻交易屬于剛需行為，因此在提供基本功能外，可借助內容推薦等功能提高用戶(hù)活躍度和留存率；通過(guò)增加用戶(hù)接觸點(diǎn)，可更多地分析用戶(hù)瀏覽行為，了解用戶(hù)行為偏好，針對用戶(hù)需求精準匹配，拉升MAU/DAU。

Q3.  關(guān)于N種產(chǎn)品與M種需求（產(chǎn)品與需求非一一對應關(guān)系），匹配的依據從哪里來(lái)？

A3：一方面，利用AI技術(shù)進(jìn)行金融機構產(chǎn)品特征、客戶(hù)行為數據（需求）挖掘；另一方面利用AI的高維、實(shí)時(shí)模型不斷快速匹配并迭代，從而使匹配效果持續提升，實(shí)現個(gè)性化精準匹配。

Q4.  針對剛起步的小銀行怎么做內容社區的運營(yíng)？

A4：在初期可借助AI解決方案，逐漸提高內容豐富度和用戶(hù)量，后期以此為基礎，通過(guò)數據的持續積累和方案的快速迭代，實(shí)現APP活躍度的提升。

Q5.  關(guān)于在分享中提到的營(yíng)銷(xiāo)智能化引擎，會(huì )不會(huì )對運營(yíng)團隊的素質(zhì)、規模要求很高？

A5：銀行可以依托運營(yíng)團隊現有能力，吸收引進(jìn)智能化的工具、技術(shù)、產(chǎn)品方案，提高運營(yíng)團隊在線(xiàn)化運營(yíng)能力；而團隊規模則由運營(yíng)過(guò)程中持續增長(cháng)的用戶(hù)需求和金融機構方的自身發(fā)展要求決定。

Q6.  APP的需求入口肯定是有限的，如何精準收集客戶(hù)需求信息？

A6：一方面是以APP入口為主，另一方面則是將金融機構方已有的客戶(hù)信息進(jìn)行高維、實(shí)時(shí)、閉環(huán)處理，以放大數據資產(chǎn)的應用價(jià)值。

Q7.  App怎么解決冷啟動(dòng)問(wèn)題呢？因為一開(kāi)始并沒(méi)有那么多數據,無(wú)論是用戶(hù)數據還是app本身物料數據。

A7：對特定客群、特定產(chǎn)品等場(chǎng)景的數據推演會(huì )逐步積累，效果進(jìn)而愈發(fā)明顯。

Q8.  有一些產(chǎn)品，監管部門(mén)不能在互聯(lián)網(wǎng)上推某些理財產(chǎn)品，那如何做才能合規？

A8：通過(guò)分析監管要求，在滿(mǎn)足合規要求的前提下，進(jìn)行APP的推薦運營(yíng)，為用戶(hù)呈現出最合適的產(chǎn)品和服務(wù)。

Q9. 關(guān)于內容拉動(dòng)產(chǎn)品這個(gè)概念，金融機構怎么評價(jià)內容的變現能力呢？

A9：這是一個(gè)“低頻打高頻”的過(guò)程，可以通過(guò)內容推薦對APP活躍度和留存帶來(lái)拉升，然后再通過(guò)智能化能力提升變現能力，拉動(dòng)用戶(hù)交易。

以上是本期直播的全部?jì)热莼仡?。第四范式“金融范”系列第二期分享?huì )將在7月21日舉辦，第二期分享會(huì )以《監管科技強化金融風(fēng)控》為主題，活動(dòng)詳情后續將公布在本公眾號，敬請期待。

第四范式是領(lǐng)先的人工智能平臺與技術(shù)服務(wù)提供商，依托于企業(yè)級機器學(xué)習平臺及AutoML等前沿技術(shù)，降低人工智能的應用門(mén)檻，加速傳統產(chǎn)業(yè)的智能化轉型進(jìn)程。目前，公司已在金融、零售、制造、醫療、能源、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域成功落地了AI應用，助力各行業(yè)企業(yè)的AI創(chuàng )新變革。