摆脱经验主义 火山引擎数智平台助力中小金融机构科学决策

数据技术是金融行业数字化转型的重要动力。

近年来，各大银行在全面推进数据技术建设上动作频频。比如，建设银行深化平台经营，依托数字技术和科技赋能，不断优化“建行惠懂你”APP，2022年12月公开数据显示，APP累计访问量超过1.7亿次，下载量超2250万次，授信客户超165万户，授信金额超1.3万亿元。

此外，工商银行积极加强自有平台建设，打造客户服务线上主阵地，加快服务、场景、运营等方面的创新，截至去年6月末，个人手机银行客户达4.88亿户，移动端月活用户超1.6亿户，客户规模与活跃度同业领先。

大银行依托自身硬件实力与人才优势，能够快速实现数字化升级；但对大多数中小金融机构来说，数字化转型显然是件更为复杂的事情。

一方面，中小金融机构在数字化实践上的经验相对欠缺，哪些环节需要改造、哪些环节需要重建，难以准确把握；另一方面，与大多数大机构动辄进行全链路升级不一样，中小金融机构所面临的业务场景更为细分，与其大刀阔斧将原本已经建设完成的业务链路全系推倒重来，不如聚焦最为核心的业务场景，用“小场景小改造”来得更为实际。

对中小金融机构来说，每一项运营决策的背后都需要投入一定资源成本，如何能在资源最少的情况下完成运营目标，就成为必须考虑的问题。

而其中，引入第三方成熟的数据技术和产品，往往能实现事半功倍的效果。

以最常见的APP首页广告投放为例，过去，大多数机构只能依靠过往的类似活动数据，来大致归纳用户对哪一类首页广告更为兴趣，并以此作为新一轮活动的借鉴。

但其实这个参考逻辑只要稍加深究，就能觉察出问题。首先是无法排除单场活动影响的外在因素，比如在参考过往活动数据的过程中，1月份的活动与11月份的活动就可能分别受到元旦假期、双11促销活动影响，但这些外在因素仅靠单场的活动沉淀数据是无法体现的；其次，不同活动的主题、性质、目的，甚至是目标人群都不一样，如果统一以一个数字维度来做判断，有失偏颇。

因此，更科学的参考方式应该是在确定目标定量的基础上，控制外在条件变量，即同时开展AB两个实验，同时分别上线两套不同的首页广告，并在此基础上保证包括上线时间、呈现位置等其他“场外因素”一致，以此来在实际场景中观测，哪一版本内容更受用户欢迎。

值得注意的是，通过AB实验的方式进行测试，往往都是需要在小范围内圈选一定用户量级进行，而非一开始就开启全量用户测试，因此能够便捷控制参与实验的用户量，也是中小金融机构在初次尝试这类方法时需要考虑的核心功能之一。

目前，火山引擎数智平台推出的AB测试DataTester已经被包括金融、零售、互联网、汽车等在内的多个行业广泛应用。

通过DataTester，企业可以将AB两套不同策略同时上线，并在产品内提前完成适用人群全选，被全选的用户将会随机被展现AB其中之一的策略，如APP新频道入口，A策略的入口在首页的左上角，B策略的入口在首页右上角——被随机展现的用户，则可以依据自身的习惯，去发现入口完成频道进入，或直接因缺乏兴趣而忽略。

通过这样的实验，企业就可以知晓哪一项策略才最受用户欢迎，当实验周期结束，沉淀出相关数据后，输出策略的部门就可以更好地做出决策，并在全量用户范围内完成策略上线。

除了DataTester之外，火山引擎数智平台目前还全面输出增长分析DataFinder、智能洞察DataWind、增长营销平台GMP和客户平台VeCDP等系列SaaS产品，助力中小金融机构轻量化部署，实现数字化转型过程中的诸多环节难点攻坚。