T112019数据智能峰会-数字化赋能场景新金融8页_4mb

报告摘要

数字化赋能场景新金融总结

核心内容概述

本文围绕“数字化转型新阶段：产品服务创新驱动收入增长”这一主题，探讨了数字化在金融行业中的应用与实践。通过引入行为数据的识别与分析，金融机构能够更精准地优化产品服务，实现降本增效的目标。同时，文章强调了数字化能力建设与产品重构的重要性，并介绍了TalkingData为金融业务提供端到端数字化服务的四大亮点。

主要观点

数字化转型是金融行业的重要方向：通过产品与服务的创新，推动收入增长。
行为数据是关键资源：通过分析用户行为中的“微表情”，如点击、输入、滑动等，识别潜在风险与欺诈行为。
数字化能力建设是基础：需要持续投入资源，以支持后续的产品服务创新。
产品数字化是核心目标：将行为数据全面应用于产品设计与服务优化，提升用户体验与业务效率。

关键信息

产品服务创新投入

超过 $3%$ 的税前利润用于数字化转型。
80%的收入增长来源于数字化产品和服务。

行为数据的应用

行为数据包括点击、输入、滑动、阅读停留等。
通过识别用户行为中的“微表情”，如持续不到五分之一秒的面部表情变化，可以判断用户情绪或行为意图。
例如：
- sadness（悲伤）：①下垂的眼睑，②眼神失焦，③嘴角轻微下拉。
- contempt（轻蔑）：一侧嘴角紧绷并上扬。
- surprise（惊讶）：持续仅一秒，眉毛上扬、眼睛睁大、嘴巴张开。
- anger（愤怒）：眉毛下压并紧贴、眼神瞪视、嘴唇紧缩。
- disgust（厌恶）：①鼻子皱起，②上唇抬起。
- fear（恐惧）：眉毛上扬并紧贴、上眼睑下垂、下眼睑紧张、嘴唇轻微向后拉。