大數據時代所衍生的顛覆性變革，沒有一個行業比金融行業的體驗更深刻。金融業的用戶畫像、精準營銷、風險管控等方方面面與大數據息息相關。但是，缺乏大數據治理的經驗積累和強有力的大數據解決方案，是眾多企業在探索全面釋放數據價值過程中的絆腳石。

為此，我們整理了與眾多金融標桿企業合作的實踐案例，試圖為還在尋找金融轉型突破點的企業提供一些啟發。

一、大數據在證券行業的應用實踐

隨著傭金為主的業務模式逐漸向財富管理模式轉變，證券行業將重點轉移到為客戶提供更有競爭力的產品和服務。

對于券商的線上 App 來說，激活、注冊、開戶、咨詢、交易（如證券、理財等）這整個業務流程中的每一環都非常關鍵，券商根據深度分析用戶在線上產品的行為數據，來指導產品迭代和用戶體驗提升。

下面是一些不同券商在面對變革時的優化方案，供你參考：

1、隨著證券行業線上引流活動的增多，如果對投放參數標記不完善，會導致無法判斷渠道質量的好壞。另外，人工維護管理過多渠道也會達到瓶頸，此時通過平臺進行統一管控顯得尤為重要。某 Top5 證券公司通過五種不同的參數來清晰標識不同的渠道推廣活動，并使用神策分析進行統一管理。該證券公司非常關注線上投放拉新用戶的效果，尤其是開戶轉化率。

為明晰和優化投放效果，需要分析其 App 中股票推薦、客服、資訊等子模塊的點擊情況、訪問路徑和時長等。該證券公司通過神策分析對流量轉化指標進行實時監控，結合業務知識、投放效果和市場行情，及時地進行調整優化，達到了優化渠道投放的投入產出比的效果。

2、某華東的證券公司目前啟用神策分析對線下的一個手持系統進行數據監測和分析。客戶經理使用該系統給客戶做講解、推薦和記錄用戶信息，通過神策分析記錄的詳細數據，來分析構建用戶畫像，并優化系統。取得良好效果之后，該證券公司通過神策分析接入核心業務 App 的用戶行為數據。

3、某券商，通過神策分析解決了線下投顧的業績和行為追蹤的問題，同時也幫助分析了投顧月度拓客量和轉化量，以及掛靠客戶購買理財的情況。

4、某證券公司針對用戶的行為特征分析，輔助產品實現智能化推薦，提升用戶的產品體驗度和降低券商的服務成本。因為用戶線上產品中的行為數據是可以表現出他們相關的風險偏好、投資偏好、資訊偏好或近期意愿等不同特征，通過行為特征和相應的算法可以為客戶量身制定相關喜好的推薦，直擊客戶心中所愛，提升客戶體驗，提高服務效率。

總體來看，渠道轉化分析，產品內部的核心流程優化，產品的推廣和銷售分析，以及線下投顧的業績追蹤，都是證券業的立身之本。目前，神策數據也在這些方面實現了一些價值。

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二、大數據在銀行業的應用實踐

銀行業的獲客成本相對較大，不同于線下開戶，為保證安全有效的開戶，直銷銀行、手機銀行的線上開戶流程異常長，開戶流程的增長，會極大降低客戶的體驗質量。通過神策分析深度分析用戶行為數據以完成注冊流程的優化，是不少客戶關注的重點。同時，由于銀行獲客成本壓力逐步增大，神策數據的渠道追蹤解決方案滿足所需，為銀行業甄選優質渠道，杜絕“沉默流失”。

1、以某新興的直銷銀行為例，在注冊開戶的核心節點，如 OCR 信息識別、人臉識別等節點均進行了全面的數據監測分析，通過識別時長數據，診斷掃描功能是否存在異常。

2、以某城商行銀行為例，通過神策分析對其房產評估板塊的流程的監測分析，發現落地頁信息聚焦不明確、搜索框提示語不清晰、主頁面缺少相關業務介紹等問題，導致無法引導進入頁面的客戶完成后續動作，核心業務價值無法有效傳達給客戶，造成流失率偏高。產品人員在后續版本迭代時針對相應問題，進行了優化，使客戶瀏覽頁面的駐足時間和粘性都得到了有效提升。

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三、大數據在保險行業的應用實踐

保險公司會關注用戶對各類保險產品的點擊活躍情況、保單計劃書生成情況、保單訂單生成情況，以及各類保險的續費情況等。通過分析這些數據，來有效優化產品和服務，提高申保量。

例如某頭部保險公司對產品首頁改版，提升了用戶投保轉化率和轉化效率。該保險公司通過監測用戶在智能客服上交互行為數據，實現對問題內容、對話輪次、會話時長、會話結果評價、轉人工客服的實際情況，從而掌握目前智能客服的服務質量。一方面，利用監測數據的反饋結果，結合聚類分析，來進一步定位到知識庫中有待補全的內容。另一方面，通過匯總分析用戶對會話結果評價指標的分析，實現了對推薦算法的反饋，有利于優化智能客服的服務質量。

以上是數據分析在證券、銀行、保險的一些實踐應用以及案例分享，希望對你有幫助！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的金融业如何更好地利用大数据实现突破性变革？（实例解读）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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