《金融业线上渠道转型的方法与实践》白皮书

金融行业实践 2年前 (2020) zisheng
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原标题:金融系列白皮书 |《金融业线上渠道转型的方法与实践》上线

《金融业线上渠道转型的方法与实践》白皮书

神策数据推出金融行业数字化转型系列白皮书之《金融业线上渠道转型的方法与实践》,聚焦金融业数字化转型的常见问题,提出金融业的数字化转型基本思路,并附以金融业数字化转型 MVP 实践。

*【以下内容节选自该白皮书】

尽管各大金融企业都已经认识到数字化转型的必要性,但在实际落地层面,却常常面临着人才、方法论、跨部门协作等多重困局。金融企业在数字化运营实践中,常见的典型问题如下。

一、数据驱动业务的具象认知不足

数据的重要性和价值已然毫无争议,但具体到实际的业务应用中,受制于企业领导班子对数据的理解程度、员工数据应用的方法技能、数据质量和应用标准等层面均存在较大的不足,导致实际上数据并未真正成为推动业务决策和业务迭代的有力支撑,反倒有可能成为各业务团队争取话语权、粉饰太平的手段。

二、对数据基础建设的重要性认知与投入不足

数据价值发挥的基础,需要建立在完备、准确的数据基础之上。没有数据的基础,任何数据指标数据分析算法模型的投入,都无法为业务提供真正有效的输出。这种情况下,数据本身不止不能提供价值,反而是一种负资产,除了数据采集和处理本身的投入外,数据在应用环节常常需要为数据可信度问题投入过高的沟通、排查与清洗的成本,经不起应用层的检验,使得数据资产变成负资产。

三、重视各类系统能力建设,未关注数据对业务的应用价值交付

数据的价值发挥,最终一定要回归业务,不管是通过数据洞察驱动业务优化,还是直接通过数据工程化实现与业务系统的直接对接。其中,系统是对工作流、方法的承载,是提升效率的工具,最终一定是要回归到对业务人员的应用交付,真正能为业务带来价值,才算是完成了数据驱动的闭环。

四、忽视高级分析技术人才、算法建模型人才的业务理解能力建设

随着大数据AI 智能的概念兴起,数据挖掘、算法工程师等大数据技术人才受到金融机构极大的追捧。与此同时,大多数技术性人才往往缺乏业务理解与数据技术相结合的能力,实际在业务层落地时往往达不到预期,导致空有技术实力,却难以最终对业务产生实质性的提升效果。

五、对线上行为类数据的采集与深度应用度不足

随着业务的线上化程度逐渐提升,用户线上浏览、搜索、业务办理尝试等非直接业务结果类行为,可为企业提供丰富的用户意愿、需求、潜力的判断依据,进而为客户特征与偏好判断、潜在客群识别、精准营销、客户体验提升等方面提供高价值的信息,这对业态丰富、客群结构复杂的金融企业来说,是非常宝贵的信息。然而大多数金融企业在行为数据的采集和应用上,系统性投入还不足,并未充分挖掘数据的价值。

要系统性地解决以上问题,核心是提升对数据驱动的真正理解,以及把握数据驱动落地层的要点,转变数字化运营建设的基本思路,其中最核心的是解决意识、能力及方法 3 个核心问题。

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版权声明:zisheng 发表于 2020-12-10 18:17:32。
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