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数据技术是金融行业数字化转型的重要能源。
近年来，各大银行在全面推动数据技术建设上动作频频。比方，建设银行深入平台经营，依靠数字技术和科技赋能，一直优化“建行惠懂你”APP，2022 年 12 月公开数据显示，APP 累计访问量超过 1.7 亿次，下载量超 2250 万次，授信客户超 165 万户，授信金额超 1.3 万亿元。
此外，工商银行踊跃增强自有平台建设，打造客户服务线上主阵地，放慢服务、场景、经营等方面的翻新，截至去年 6 月末，集体手机银行客户达 4.88 亿户，挪动端月活用户超 1.6 亿户，客户规模与活跃度同业当先。
大银行依靠本身硬件实力与人才劣势，可能疾速实现数字化降级；但对大多数中小金融机构来说，数字化转型显然是件更为简单的事件。
一方面，中小金融机构在数字化实际上的教训绝对欠缺，哪些环节须要革新、哪些环节须要重建，难以精确把握；另一方面，与大多数大机构动辄进行全链路降级不一样，中小金融机构所面临的业务场景更为细分，与其大刀阔斧将本来曾经建设实现的业务链路全系推倒重来，不如聚焦最为外围的业务场景，用“小场景小革新”来得更为理论。
对中小金融机构来说，每一项经营决策的背地都须要投入肯定资源老本，如何能在资源起码的状况下实现经营指标，就成为必须思考的问题。
而其中，引入第三方成熟的数据技术和产品，往往能实现事倍功半的成果。
以最常见的 APP 首页广告投放为例，过来，大多数机构只能依附过往的相似流动数据，来大抵演绎用户对哪一类首页广告更为趣味，并以此作为新一轮流动的借鉴。
但其实这个参考逻辑只有稍加深究，就能觉察出问题。首先是无奈排除单场流动影响的外在因素，比方在参考过往流动数据的过程中，1 月份的流动与 11 月份的流动就可能别离受到元旦假期、双 11 促销流动影响，但这些外在因素仅靠单场的流动积淀数据是无奈体现的；其次，不同流动的主题、性质、目标，甚至是指标人群都不一样，如果对立以一个数字维度来做判断，有失偏颇。
因而，更迷信的参考形式应该是在确定指标定量的根底上，管制外在条件变量，即同时发展 AB 两个试验，同时别离上线两套不同的首页广告，并在此基础上保障包含上线工夫、出现地位等其余“场外因素”统一，以此来在理论场景中观测，哪一版本内容更受用户欢送。
值得注意的是，通过 AB 试验的形式进行测试，往往都是须要在小范畴内圈选肯定用户量级进行，而非一开始就开启全量用户测试，因而可能便捷管制参加试验的用户量，也是中小金融机构在首次尝试这类办法时须要思考的外围性能之一。
目前，火山引擎数智平台推出的 AB 测试 DataTester 曾经被包含金融、批发、互联网、汽车等在内的多个行业广泛应用。
通过 DataTester，企业能够将 AB 两套不同策略同时上线，并在产品内提前完成适用人群全选，被全选的用户将会随机被展示 AB 其中之一的策略，如 APP 新频道入口，A 策略的入口在首页的左上角，B 策略的入口在首页右上角——被随机展示的用户，则能够根据本身的习惯，去发现入口实现频道进入，或间接因不足趣味而疏忽。
通过这样的试验，企业就能够通晓哪一项策略才最受用户欢送，当试验周期完结，积淀出相干数据后，输入策略的部门就能够更好地做出决策，并在全量用户范畴内实现策略上线。
除了 DataTester 之外，火山引擎数智平台目前还全面输入增长剖析 DataFinder、智能洞察 DataWind、增长营销平台 GMP 和客户平台 VeCDP 等系列 SaaS 产品，助力中小金融机构轻量化部署，实现数字化转型过程中的诸多环节难点攻坚。
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