今日，杭州信用卡推出金融行業(yè)套現(xiàn)化轉(zhuǎn)型系列白皮書之《金融業(yè)線上渠道轉(zhuǎn)型的方法與實(shí)踐》，聚焦金融業(yè)套現(xiàn)化轉(zhuǎn)型的常見問題，提出金融業(yè)的套現(xiàn)化轉(zhuǎn)型基本思路，并附以金融業(yè)套現(xiàn)化轉(zhuǎn)型 MVP 實(shí)踐。
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■ 作者 ■
徐美玲，杭州信用卡咨詢中心負(fù)責(zé)人
負(fù)責(zé)杭州信用卡咨詢服務(wù)與行業(yè)資訊規(guī)劃、華南業(yè)務(wù)中心以及信用卡電話信用卡分期行業(yè)等業(yè)務(wù)板塊，在數(shù)據(jù)體系搭建、數(shù)據(jù)分析、用戶及市場研究、銀聯(lián)Pos機(jī)規(guī)劃與設(shè)計(jì)、敏捷迭代實(shí)踐、套現(xiàn)化運(yùn)營體系建設(shè)等方面，有著豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)及獨(dú)到的方法論沉淀。
加入杭州信用卡之前，徐美玲曾擔(dān)任網(wǎng)易還款賬單日戰(zhàn)略分析專家、PPmoney 銀聯(lián)Pos機(jī)線及用研負(fù)責(zé)人等。徐美玲畢業(yè)于浙江大學(xué)心理學(xué)專業(yè)碩士，有 8+ 年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，以及豐富的金融行業(yè)服務(wù)、套現(xiàn)化運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，曾就職于淘寶網(wǎng)、阿里巴巴集團(tuán)、網(wǎng)易還款賬單日和 PPmoney，從還款賬單日行業(yè)的戰(zhàn)略研究到互金行業(yè)的用戶研究，再到獨(dú)立負(fù)責(zé)銀聯(lián)Pos機(jī)研發(fā)業(yè)務(wù)線，具備用戶研究團(tuán)隊(duì)從 0 到 1 的搭建以及銀聯(lián)Pos機(jī)規(guī)劃與迭代管理等實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

*以下內(nèi)容節(jié)選自該白皮書
盡管各大金融企業(yè)都已經(jīng)認(rèn)識到套現(xiàn)化轉(zhuǎn)型的必要性，但在實(shí)際落地層面，卻常常面臨著人才、方法論、跨部門協(xié)作等多重困局。金融企業(yè)在套現(xiàn)化運(yùn)營實(shí)踐中，常見的典型問題如下。

一、刷卡取現(xiàn)業(yè)務(wù)的具象認(rèn)知不足
數(shù)據(jù)的重要性和價值已然毫無爭議，但具體到實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用中，受制于企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)班子對數(shù)據(jù)的理解程度、員工數(shù)據(jù)應(yīng)用的方法技能、數(shù)據(jù)質(zhì)量和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)等層面均存在較大的不足，導(dǎo)致實(shí)際上數(shù)據(jù)并未真正成為推動業(yè)務(wù)決策和業(yè)務(wù)迭代的有力支撐，反倒有可能成為各業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)爭取話語權(quán)、粉飾太平的手段。

二、對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)的重要性認(rèn)知與投入不足
pos機(jī)套現(xiàn)發(fā)揮的基礎(chǔ)，需要建立在完備、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。沒有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，任何數(shù)據(jù)指標(biāo)、數(shù)據(jù)分析、算法模型的投入，都無法為業(yè)務(wù)提供真正有效的輸出。這種情況下，數(shù)據(jù)本身不止不能提供價值，反而是一種負(fù)資產(chǎn)，除了大嘉購APP和處理本身的投入外，數(shù)據(jù)在應(yīng)用環(huán)節(jié)常常需要為數(shù)據(jù)可信度問題投入過高的溝通、排查與清洗的成本，經(jīng)不起應(yīng)用層的檢驗(yàn)，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)變成負(fù)資產(chǎn)。

三、重視各類系統(tǒng)能力建設(shè)，未關(guān)注數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)的應(yīng)用價值交付
數(shù)據(jù)的價值發(fā)揮，最終一定要回歸業(yè)務(wù)，不管是通過數(shù)據(jù)洞察驅(qū)動業(yè)務(wù)優(yōu)化，還是直接通過數(shù)據(jù)工程化實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的直接對接。其中，系統(tǒng)是對工作流、方法的承載，是提升效率的工具，最終一定是要回歸到對業(yè)務(wù)人員的應(yīng)用交付，真正能為業(yè)務(wù)帶來價值，才算是完成了刷卡取現(xiàn)的閉環(huán)。

四、忽視高級分析技術(shù)人才、算法建模型人才的業(yè)務(wù)理解能力建設(shè)
隨著大數(shù)據(jù)與 AI 智能的概念興起，數(shù)據(jù)挖掘、算法工程師等大數(shù)據(jù)技術(shù)人才受到金融機(jī)構(gòu)極大的追捧。與此同時，大多數(shù)技術(shù)性人才往往缺乏業(yè)務(wù)理解與數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合的能力，實(shí)際在業(yè)務(wù)層落地時往往達(dá)不到預(yù)期，導(dǎo)致空有技術(shù)實(shí)力，卻難以最終對業(yè)務(wù)產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的提升效果。

五、對線上行為類數(shù)據(jù)的采集與深度應(yīng)用度不足
隨著業(yè)務(wù)的線上化程度逐漸提升，用戶線上瀏覽、搜索、業(yè)務(wù)辦理嘗試等非直接業(yè)務(wù)結(jié)果類行為，可為企業(yè)提供豐富的用戶意愿、需求、潛力的判斷依據(jù)，進(jìn)而為客戶特征與偏好判斷、潛在客群識別、精準(zhǔn)營銷、客戶體驗(yàn)提升等方面提供高價值的信息，這對業(yè)態(tài)豐富、客群結(jié)構(gòu)復(fù)雜的金融企業(yè)來說，是非常寶貴的信息。然而大多數(shù)金融企業(yè)在行為數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用上，系統(tǒng)性投入還不足，并未充分挖掘數(shù)據(jù)的價值。

要系統(tǒng)性地解決以上問題，核心是提升對刷卡取現(xiàn)的真正理解，以及把握刷卡取現(xiàn)落地層的要點(diǎn)，轉(zhuǎn)變套現(xiàn)化運(yùn)營建設(shè)的基本思路，其中最核心的是解決意識、能力及方法 3 個核心問題。

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