近年来，银行业不断扩充“线上经营”版图，线上业务已成为银行业的重要组成部分之一，但其发展程度还不及互联网企业那般成熟。为顺应时代变化、满足市场需求、提升运营效益、降低经营成本，商业银行应当向互联网企业学习，结合自身情况积极部署发展战略，大力推进线上渠道等的互联网改造，以数据事实为依据，将科学方法与创新实践相结合，得出最有效可靠的经营策略。A/B测试便是商业银行可借鉴学习的重要一个环节。

A/B测试是一种将用户随机分组后，通过一些客观指标，在其他变量不变的情况下，在同一时间段向对照组和试验组分别实施不同实验，对比分析哪种效果更佳的方法。本质上，A/B测试是一种在线开展的大规模的科学方法。它的主要优势在于在“真实环境中”通过部分用户验证不同的设计方案。

2000年左右，以谷歌为首的互联网企业开始采用A/B测试方法，以此来实现控制风险、高频试错、快速迭代、爆发增长。谷歌经过多年积累，现在仅仅通过A/B测试等数据驱动方法就可以保证年收入增长20%。由此可见，A/B测试在产品化市场中的重要性。

在数字化转型背景下，对于商业银行而言，引入A/B测试对于新金融发展具有重要助推作用：

（一）预测策略效果，降低运营成本

商业银行发展金融科技的痛点大多在于高流量下的低转化率，因此其更应对价值用户进行针对性的运营以提高转化率。而银行的业务范围广、体量大，产品、活动等上线周期较长，风险控制等较为严格，因此很多方案会被设计者个人思维的局限性，以及全量用户的不可调研性限制，导致最终结果与预期不符，而A/B测试就可以解决这类问题。

A/B测试是一种“先验预测”的方法，以科学的数据统计为支撑，通过小流量实验结果来预测全量上线后的效果，具有很强的预测性。

一般情况下，A/B测试有两大作用：判断方案的优劣以及预测方案带来的ROI。A/B测试可以通过预测来避免因主观想法偏差和认知不足而做出错误决策，降低风险，减少运营成本。

（二）提升用户体验，实现价值最大化

A/B测试以小流量实验为切口，将实验产品等推送给一部分用户，通过观察用户的真实体验来确定方案的实施与否。它将用户体验与行为结果关联起来，真实确切地了解体验对用户行为造成的影响。

对商业银行而言，客户量庞大、客群众多、业务种类繁多等特性使得其需要尤为重视用户体验，稍不注意便会“失之毫厘，谬之千里”。A/B测试以用户为中心，站在用户的角度做出最优的设计决策，能够切实提升用户的体验，使设计价值和实际收益得到最大限度地实现。

（三）优化流量分配规则，合理利用资源

传统方式中产品一经发布便直接面向全体用户，需要占用大量流量，若是产品出现问题或者版本需要更新优化，将影响到全量用户，并且耗费大量资源，成本较大。

A/B测试是通过小流量试验的成效来判断产品、功能的上线与否，若是效果达到了预期便上线，反之则放弃。通过这样“以小见大”的方式，银行前期只需要投入小部分流量，便可以实现流量的有效分配，避免因为产品、功能等出错而造成的资源损失风险。

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责任编辑：王超