随着数字化时代的到来，网络金融业务迅速发展，为用户提供了便捷的金融服务体验。随着用户活动在互联网和移动终端活跃，大量的数据生成并被记录下来。这些数据中蕴藏着宝贵的信息和价值，通过对该类数据加工、分析及应用，助力商业银行加快实现智能化进阶，反哺产品优化与服务提升。

一、网络金融数据概念

数据是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。网络金融数据是用户在网络金融平台上各种操作和行为留痕产生的数据，包括但不限于用户登录、点击、浏览、搜索、交易、评论等。主要包括运营数据（O数据）和体验数据（X数据）两类，涉及客户交易数据、客户行为数据与客户基本数据三种形式。

二、网络金融数据价值应用必要性

第一，商业银行产品同质化较为严重，面临着有限的市场资源与巨大的市场竞争压力。如何争取到客户用脚投票的宝贵选择，需要基于网络金融数据对产品设计、系统优化方向做出的理性预判。

第二，商业银行网络金融数据基于线上埋点数据，整合客户线上操作轨迹，洞察客户选择、行为偏好，可以帮助我们有效的分析了解客户，精准掌握客户心理，把握市场动态，进而指导我们做出合理决策。

第三，网络金融数据融合经营与体验双向需求，线上线下两大渠道。通过提升线上数字内容服务能力，完善成效评价，锚定线下服务完备，业务经营质效提升，为商业银行线上运营提供良好助力，动态实现客户诉求与经营发展平衡。

三、网络金融数据价值应用的建议

网络金融数据通过构建数据应用场景，融合商业银行实际业务需求，结合技术创新应用背景，建议挖掘以下几个方面的数据应用价值。

第一，定制化服务及产品推荐。基于对线上客户网络金融数据进行加工与分析，识别交流记录中的关键字，了解客户的产品及消费偏好。通过数据分析，完善客户画像，为我行客户量身定制推荐产品，例如投资理财产品、信用卡、贷款等。市场细分和目标定位。并基于市场环境，细分用户群体，并根据不同群体的需求，制定精准的营销策略和目标定位。

第二，融合生成式AI技术。一是替代人工，开展大量重复性高、简单基础的任务，如文本要素提取、处理进件、识别异常项、生成基础数据分析、生成标准化内容等。推动运营类人力资源释放，实现降本增效，有效整合关键信息及素材，助力相关专业岗位的人员，更快做出精准有效的判断。二是赋能人，利用生成式AI的“对话”和“创造”能力，可让AI成为工作助手，有效提升“人”在分析及运营中的产能。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊