T112019数据智能峰会-数字化赋能场景新金融-2019.11.25-8页_5mb

数字化赋能场景新金融总结

核心内容

数字化转型已成为金融行业推动收入增长和优化服务的重要手段。通过产品服务创新，金融机构能够更好地挖掘行为数据的价值，提升用户体验，实现降本增效的目标。本文围绕数字化转型的多个阶段，探讨了从基础投入、创新实践到全面优化的路径，并强调了数字化产品重构在其中的关键作用。

主要观点

• 产品服务创新驱动增长：超过3%的税前利润被投入到数字化转型中，80%的收入增长来源于数字化产品和服务。
• 数字化转型新阶段：从“数字化能力建设”向“数字化产品重构”转变，标志着金融行业进入了一个以用户行为数据为核心的新阶段。
• 行为数据的应用：通过识别用户在使用产品过程中的“微表情”，如点击、输入、滑动、阅读停留等，可以有效识别欺诈行为，提升风险控制能力。
• 端到端体验优化：数字化产品服务应提供从用户行为采集到智能应用的完整链条，实现用户体验的全面提升。
• TalkingData的角色：TalkingData为金融行业提供端到端的数字化服务，帮助金融机构实现产品和服务的全面数字化。

关键信息

数字化产品重构

数字化产品重构是将行为数据全面应用于产品数字化的关键步骤。它包括以下几个方面：

• 数据采集：通过用户行为的实时采集，获取丰富的数据资源。
• 智能应用：将采集到的数据用于产品设计、风险评估和用户体验优化。
• 微表情识别：利用微表情分析技术，识别用户在操作过程中的细微情绪变化，从而判断其行为是否异常。

微表情识别技术

微表情识别技术能够捕捉用户在短时间内（持续不到五分之一秒）的面部表情变化，用于识别欺诈行为。以下是几种常见的微表情及其特征：

• sadness（悲伤）

  • 上眼睑下垂
  • 眼神失去焦点
  • 嘴角轻微下拉

• contempt（轻蔑）

  • 一侧嘴角紧绷并上扬

• surprise（惊讶）

  • 眉毛上扬
  • 眼睛睁大
  • 嘴张开（仅持续一秒）

• anger（愤怒）

  • 眉毛下压并靠拢
  • 眼神凌厉
  • 嘴唇紧缩

• disgust（厌恶）

  • 鼻子皱起
  • 上唇抬起

• fear（恐惧）

  • 眉毛上扬并靠拢
  • 上眼睑紧张
  • 嘴唇水平后拉

TalkingData的服务优势

TalkingData为金融行业提供端到端的数字化服务，其四大亮点包括：

1. 运用新型数字化工具：采用先进的数据分析与处理技术，提升产品数字化能力。
2. 提供专业数字化人才：拥有专业的团队，支持金融机构在数字化转型过程中实现技术与业务的深度融合。
3. 以业务效果为导向：所有数字化实践均围绕提升业务效果展开，确保投资回报。
4. 聚焦产品数字化：将重点放在产品和服务的数字化重构上，提升用户体验与市场竞争力。

2019年背景

2019年，数字化转型已成为金融行业的重要趋势。金融机构开始重视行为数据的价值，并积极引入先进的技术与人才，以推动产品和服务的全面升级。TalkingData等第三方服务商在这一过程中发挥了重要作用，助力金融机构实现数字化转型的目标。

总结

数字化转型是金融行业实现收入增长与服务优化的重要路径。通过产品服务创新、行为数据挖掘和微表情识别技术的应用，金融机构能够提升用户体验、增强风险控制能力，并实现降本增效。TalkingData等专业服务商为这一转型提供了强有力的支持，推动了金融产品与服务的全面数字化进程。