电商代运营行业深度报告.pdf
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1、 所有的产品不再是 为了 “某些” 客户提前设计, 而是针对 “某个” 客户实时 设计得出, 实现产品服务的终极个性化。 自我学习的 智能技术 数据闭环的 生态合作 技术驱动的 商业创新 单客专享的 产品服务 1 24 3 图2. 金融新阶段四大特征 智能金融联合报告11 “以客户为中心” 的新标准如何衡量智能金融的成功? 智能金融最终将金融服务推向新的高度, 真正实现以 客户为中心, 成为未来金融服务的新标准: 随人, 随需, 随 时, 随地。 随人: “理解” 再 “匹配” , “千人” 有 “千面” 随着时代的发展, 客户需求逐渐由基础、 单一化向高 阶、 多元化升级, 而人工智能和大数
2、据技术使捕捉、 积 累各类数据成为可能, 也为挖掘、 满足多样需求创造了 条件。 例如O2O模式的推广使得更多的消费足迹得以 数字化, 包括购物历史、 社交媒体反映的个人信息和兴 趣点等, 将真正理解客户变为可能, 这使得服务向 “千人 千面” 演进的趋势成为必然。 此外, 差异化的服务还能 使客户 “被重视” 的感受得到进一步加强, 从而给客户 带来额外的满足感。 通过客户画像等手段对客户进行分 析, 有机会使得企业比客户自身更加了解其需求点, 对 于 “低频” 、 “隐性” 的金融服务而言, 这其中蕴含着巨 大的价值挖掘空间。 随时: 服务不停, 随时响应 科技的发展为碎片化的金融需求能够
3、带来机会。 全天 候的服务理念便是为了加速这类需求向真实交易行为 的转化, 通过减少客户等待服务的时间, 及时且自动化 地响应客户需求, 进而达到充分挖掘客户消费潜能的目 图3. 智能金融拓展了金融服务的广度和深度 的。 智能客服和智能投顾代替人工的早九晚五, 实现二 十四小时为用户提供自动化服务, 这将在不久的未来成 为现实。 随地: 触达无界, 随手可及 以互联网的兴起为代表, 智能金融时代的典型特征是对 空间界限的突破。 一方面这是提升客户服务便捷性的重 要途径, 通过消除空间上的阻碍, 实现对客户弹性需求的 捕捉转化; 另一方面这也意味着服务边界的拓展, 经由智 能金融技术, 客户拥有
4、了比原先更多的消费选择。 如各商 业银行通过推广掌上终端, 让用户无需再去固定网点办 理业务, 尽管在某些业务的某些监管政策上仍有出于风 险考虑的限制。 随需: 想您所想, 急您所需 对用户画像的获取不仅需要全面, 更重要的是精准。 事 实上, 一味的狂轰滥炸在增加触达成本的同时不但不能 吸引客户, 还可能使其产生逆反和抵触心理, 连其潜在 需求的服务也一并拒之门外。 利用智能技术识别客户的 真正需求, 避免对客户的打扰, 通过需求与服务的匹配 减少无效的推广, 是真正的 “刚需” 。 另外, 对客户需求 也需要根据其产生效用的情况做进一步的细分, 抓住并 转化用户的碎片化需求、 弹性需求,
5、把适当的产品和服 务推荐给最需要的客户, 从而在成本固定基础上获取更 多的消费者剩余。 2例如目前大部分平台的广告投放都在 注重利用大数据精准营销, 降低获客成本。 随人 服务广度 服务广度 随时 随地 随需 打破空间界限 线上化 网点化 线下化 广撒网 高营销成本 针对性匹配 精准推广 先理解再满足 有限服务时间 有限响应 同质化产品/服务 千人一面 个性化、 差异化的 产品/服务 千人千面 理解匹配 服务不停歇 随时响应 全天候服务 服务深度 2 消费者剩余是指消费者消费一定数量的某种商品愿意支付的最高价格与这些商品的实际市场价格之间的差额 智能金融联合报告12 在金融既有的价值链条上,
6、智能金融正促成四方面的重构: 重构用户连接和服务的价值链、 重构风险评估和管理体 系、 重构服务的边界、 重构基础设施的建设标准和运行逻辑。 1.2.1 重构用户连接和服务的价值链 1.2 “能” 在何方 用户触达无缝化: 智能金融时代每个智能设备都是用户获取金融服务的新入口, 实现智能手机、 电视、 汽车等多渠道全面触达, 此外对于银行网点重塑和改造如银行网点云端化, 也助力实 现金融服务无缝化, 为消费者带来真正的直接金融。 产品设计灵活化: 智能让 “因你而不同” 成为现实, 金融要素在最小颗粒层面形成最灵活可配置的产品 形态, 让诸如保险费率、 贷款利率皆能因人而异。 用户经营立体化:
7、 智能使得客户能够被更好理解, 更好满足。 以往低频的需求不因低频而被遗忘, 以往 隐性的需求不因隐性而被忽视, 真正实现了低频需求被捕捉, 隐性需求被挖掘。 用户交互人性化: 智能金融将全面改善用户交互水平, 实现实时的智能化服务。 交互模式达到自然贴心, 如语音识别使得用户反馈过程的效率更高, 自然语言处理和知识图谱实现了多轮对 话, 协助系统理解复杂产品, 或解决标准的客服问题, 在此基础上让每个人都能够有属 于自己的投资理财顾问及智能客服, 投资建议定制化, 服务更贴心。 智能金融联合报告13 1.2.3 重构服务的边界 智能金融更为立体和鲜活的刻画个人, 使群体化的个人 成为鲜活的个
8、体, 我们可以更好的了解每一个用户的行为习 惯、 兴趣爱好等, 使得每个人平等的享有金融服务的机会。 从 “看不见” 到 “看无限” , 从过去的小公平、 某些方面的公 平形成一种大公平的格局。 实现金融服务的广覆盖。 8亿经 济活跃人口, 有央行征信记录人群仅3亿, 尚有5亿人未被覆 盖到, 信贷线上化率仅6%。 188万亿资产管理规模, 非银行 存款占58%, 资产配置优化空间巨大, 而线上化率仅10%。 此外, 在保险、 小微企业金融服务等诸多领域都存在很大发 展空间。 图4. 各细分领域发展空间 信贷空间理财资管空间保险空间小微企业金融服务 10%线上化率 优化资产 配置结构 提升 线
9、上化率 非银行存款110万亿 占比58% 188万亿资产管理规模 7%线上化率 拓展 服务边界 提升 线上化率 我国0.2万 发达国家2.9万 拓展 服务边界 覆盖率50% 6%线上化率 拓展 服务边界 提升 线上化率 3亿央行征信人群 8亿经济活跃人口 实时性: 智能金融化身为永远在岗的 “线上福尔摩 斯” , 无论商业合作的信用风险, 还是用户交易的 支付欺诈风险, 都将在实时监控之下无处遁形。 主动性: 关联网络和在此基础上构建的稳健性更 强的风险评价体系使得批量反欺诈得到应用推 广 , 在风险水平基线上, 去挖掘用户未被满足的诉 求, 风险不仅仅是基于 “防御” 和 “控制” 概念,
10、更成为 “用户经营机会” 和 “业务管理机会” 的关 键决策输入, 使金融机构中后端先用户一步了解 其金融需求和信用状况, 未雨绸缪。 全面性: 互联网金融时期催生了大量 “新金融数 据” , 如电商交易、 网络借贷、 网络理财等互联网 金融数据, 如搜索、 社交、 阅读、 地理位置等互联 网行为数据, 这些 “新金融数据” 的引入与传统金 融数据结合, 形成互补, 找到更准确、 更全面的因 子, 让决策更加全面客观, 无限接近真相。 1.2.2 重构风险评估及管理体系 通常情况下风险表现是滞后的, 智能金融以大数据和智能算法为基础的反欺诈和风控体系实现从滞后、 被动、 局部到 实时、 主动和
11、全面的风险管理: 来源: 百度金融战略研究 智能金融联合报告14 1.2.4 重构基础设施的建设标准和运行逻辑 人工智能在算力、 算法和数据的推动下, 在用户画像、 计算机视觉、 声音识别、 自然语言处理以及辅助决策上都得 到了更多的发展。 高效、 安全的专有云和区块链技术使得IT 基础设施的底层架构得以重构, 区块链将经由中介进行的 交易转为点对点直接交易, 让金融的基础信用的传递 更加简单, 运行逻辑得以公开和透明化; 云计算引入微服务 架构的灵活部署形式, 使得以往可能被闲置浪费的计算资 源得到充分利用, 扫清了人工智能技术取得突破性进展的 算力障碍, 基础设施的建设标准不再居高不下,
12、从而使门槛 被大大放宽, 人工智能得以迅速融入金融领域。 智能金融通过对于金融服务进行四方面重构, 使得 金融服务变得更易获得, 推动金融服务朝着 “随人” 、 “随 需” 、 “随时” 、 “随地” 的标准不断进步, 实现零距离、 大 公平、 低成本, 践行普惠金融。 图5. 重构基础设施的建设标准和运行逻辑 智能金融有三大不同, 第一是零距离。 智能金融的发展应当达 成零距离的状态; 第二是大公平。 从过去的小公平、 某些方面的 公平形成一种大公平的格局; 第三是低成本。 智能金融的发展 不仅能降低运营成本, 更重要的是降低风险成本。 一旦成本降 低, 必然会反馈在银行的服务价格上一旦整个
13、社会因为智能 金融的发展进入低成本状态, 金融就能更加普及。 中国银行原行长李礼辉 架构要素柔性架构特征 用户交互 业务逻辑 框架体系 生态平台 基础设施 无缝化 模块化 轻质化 开放化 软件化 1 1 APIs Platform & Infrastructure 2 2 3 3 4 4 5 5 智能金融联合报告15 智能金融创新创业涉及应用领域众多 智能金融的创新带动了新型的商业模式, 也促成了大 批创业企业的涌现, 据五道口金融学院的中国金融科技企 业数据库统计, 过往两年成立的创业公司达1,753家。 创新 方向从金融服务的互联网化逐步深入到金融服务的技术重 构、 流程变革、 服务升级、
14、 模式创新等, 几乎渗透到了传统 金融业务的方方面面。 从通用技术应用的语音识别、 活体 识别、 区块链、 云等到细分场景应用的信贷、 理财、 保险、 资管等, 无一不包。 随着市场接受度及技术成熟度的发展, 各领域竞争格 局初现。 专注于垂直领域的专业技术公司, 在通用技术领域依 靠先发优势占得先机。 如活体识别领域的旷世科技和语音 识别领域的科大讯飞在MIT最聪明公司50强榜单中领跑中 国企业, 依靠技术构筑竞争优势, 通过与场景方合作拓展市 场, 旷世科技在安防、 金融、 地产、 政务、 娱乐、 零售和出行 等多领域与600多家企业客户合作, 日调用次数超过2,000 万次。 3 信贷、
15、 理财、 支付等平台型业务中把握流量入口, 以规 模致胜的BATJ、 陆金所等大平台优势明显, 经过长期的业 务积累, 逐步形成人工智能应用对外输出合作。 探索型的业务, 如保险科技、 区块链等, 需寻找产品突 破点, 创造新需求。 众安保险以互联网场景、 数据为依托, 创新互联网特色产品, 如儿童走失计划、 电话诈骗等。 同时 众安科技也在区块链、 智能客服、 精准营销等领域进行科技 创新。 虽然互联网特色的保险产品规模难与传统保险相媲 美, 但成立4年, 香港IPO上市, 市值冲破千亿港币, 足见资 本市场中对保险科技高增长潜力的认可。 资管领域是人工智能最具挑战的领域, 多变的因子和 开
16、放的环境, 新技术的应用还有很大空间。 当前主要以系 统服务商为主, 市场尚未出现头部机构, 新的资产服务商 需 “软硬” 结合的能力, “硬” 的系统服务, 结合 “软” 的持 续数据、 AI技术服务及收托资产管理能力, 形成专业的投 资逻辑应用。 智能金融市场勃然而兴 2.1 国内创业井喷资本涌动 图6. 国内智能金融创新创业公司涉及金融服务的各个领域 通用技术应用场景技术应用 活体 识别 语音 识别 云区块链 信贷 平台 大数据 风控 现财 平台 智能 投顾 线上 经纪平台 保险 科技 智能 投资 风险 管理 资管 平台 支付 手段 数字 货币 信贷理财保险支付资管 3 创新工厂 智能金
17、融联合报告16 从传统金融机构到互联网巨头纷纷抢滩智能金融领域 传统金融机构: 以四大行为代表, 金融机构争先与科 技公司达成战略合作, 如农行与百度合作成立金融科技联 合实验室并共建金融大脑, 中行与腾讯合作成立科技联合 实验室, 建行牵手阿里, 工行联合京东。 自招行2016年率先 上线 “摩羯智投” 以来, 光大、 浦发、 兴业等股份制银行和 城商行以及华夏基金、 广发证券等券商皆不甘示弱, 入局被 认为是发力智能金融下一个阵地的智能投顾领域。 近日, 工行在未借助外界技术团队的情况下自主研发上线了 “AI 投” 。 根据其公布的数据显示, 自试运行以来, 15个资产投 资组合表现稳定,
18、 涨幅在0.68%-3.03%之间, 年化收益率 在3.14%-14.59%。 传统金融机构对金融智能化的迎合态度 已相当明显。 BATJ巨头: 百度成立百度金融事业群, 并面向所有合作 伙伴打造开放合作的财富管理平台和消费金融平台, 阿里依 托蚂蚁金服旗下的支付宝向金融各领域尝试渗透, 腾讯推 出国内首家网上银行 “微众银行” , 京东上线 “京东智投” 。 智能金融成为兵家必争之地。 中国金融科技投资额 (万美元) 2,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 10 18 44 42 46 50 40 30 20 10 0 201220
19、13201420152016 2,000 8,000 28,000 46,000 投资次数 图7. 近五年中国金融科技投资额和次数 数据来源: CB insights 2016年中国金融科技融资额位列全球第一, 市场潜力巨大 2016年, 全球金融科技公司拿到了504笔共1,177亿元 投资, 其中中国金融科技公司以约达918亿美元的融资额, 占全球融资总额的78%, 4首次超越美国位列全球第一, 是 同年全球金融科技融资额唯一有所增长的地区。 作为人工智能最有力的落地场景, 我国金融科技的投 资额自2012年起实现了高达119%复合增长率, 5投资次数也 稳步攀升, 可见金融科技深受资本市场
20、青睐。 4 零壹财经 5 亿欧智库, 2017中国智能金融产业研究报告 智能金融联合报告17 投资规模持续走高, 更加侧重技术投资 随着Fintech越来越受到关注, 全球Fintech领域投资 持续走高, 2016年达到131亿美元, 2016年总投资额相比 2012年增长率达到424% (见图8) 。 由于欧美传统金融体系相对稳定完善、 环境应变和金 融创新能力较强、 创业和融资环境成熟, 科技业盈利模式 成熟且本身利润率高, 金融与科技巨头的跨界合作的动力 不足。 智能金融的变革呈现出中小金融科技企业推动创新、 金融机构主要通过投资并购参与以科技提高自身的金融产 品服务能力的特征。 与国
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