隨著數字化時代的到來，網絡金融業務迅速發展，為用戶提供了便捷的金融服務體驗。隨著用戶活動在互聯網和移動終端活躍，大量的數據生成并被記錄下來。這些數據中蘊藏著寶貴的信息和價值，通過對該類數據加工、分析及應用，助力商業銀行加快實現智能化進階，反哺產品優化與服務提升。

一、網絡金融數據概念

數據是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經加工的原始素材。網絡金融數據是用戶在網絡金融平臺上各種操作和行為留痕產生的數據，包括但不限于用戶登錄、點擊、瀏覽、搜索、交易、評論等。主要包括運營數據（O數據）和體驗數據（X數據）兩類，涉及客戶交易數據、客戶行為數據與客戶基本數據三種形式。

二、網絡金融數據價值應用必要性

第一，商業銀行產品同質化較為嚴重，面臨著有限的市場資源與巨大的市場競爭壓力。如何爭取到客戶用腳投票的寶貴選擇，需要基于網絡金融數據對產品設計、系統優化方向做出的理性預判。

第二，商業銀行網絡金融數據基于線上埋點數據，整合客戶線上操作軌跡，洞察客戶選擇、行為偏好，可以幫助我們有效的分析了解客戶，精準掌握客戶心理，把握市場動態，進而指導我們做出合理決策。

第三，網絡金融數據融合經營與體驗雙向需求，線上線下兩大渠道。通過提升線上數字內容服務能力，完善成效評價，錨定線下服務完備，業務經營質效提升，為商業銀行線上運營提供良好助力，動態實現客戶訴求與經營發展平衡。

三、網絡金融數據價值應用的建議

網絡金融數據通過構建數據應用場景，融合商業銀行實際業務需求，結合技術創新應用背景，建議挖掘以下幾個方面的數據應用價值。

第一，定制化服務及產品推薦?；趯€上客戶網絡金融數據進行加工與分析，識別交流記錄中的關鍵字，了解客戶的產品及消費偏好。通過數據分析，完善客戶畫像，為我行客戶量身定制推薦產品，例如投資理財產品、信用卡、貸款等。市場細分和目標定位。并基于市場環境，細分用戶群體，并根據不同群體的需求，制定精準的營銷策略和目標定位。

第二，融合生成式AI技術。一是替代人工，開展大量重復性高、簡單基礎的任務，如文本要素提取、處理進件、識別異常項、生成基礎數據分析、生成標準化內容等。推動運營類人力資源釋放，實現降本增效，有效整合關鍵信息及素材，助力相關專業崗位的人員，更快做出精準有效的判斷。二是賦能人，利用生成式AI的“對話”和“創造”能力，可讓AI成為工作助手，有效提升“人”在分析及運營中的產能。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊