[Yuan Chuang Conference プレビュー] 1024 プログラマーズデー (2 日前)、オープンソース中国オフィスに集合、AI について話しましょう! >>>

最近、Qing Financeが特別に企画・発表したインタビューレポートの中で、Qing FinanceとJD Financeの実務チームは綿密な意見交換を行い、両者は銀行のデジタルインテリジェンスオペレーションシステムの画期的な進歩、開設、レイアウトの問題を深く分析した。

インタビューの本文は以下の通り。

重い剣には刃がなく、重い剣にはスキルがありません。

豊富なビジネスシナリオ、巨大な顧客グループ、倍増した取引規模により、中国の金融機関のデジタル変革のためのエペモデルが構築されました。このモデルは、他の業界の軽量 SaaS リエンジニアリングとは異なりますが、デジタルインフラストラクチャの包括的な構築を使用して、金融業界の運営の基礎となるロジックを再構築します。

重い剣は鍛えられているが、その威力はまだ見ていない。金融業界は巨大なデジタルインフラを構築しており、デジタルツールは備えているものの、デジタル機能や業界のマッチングノウハウが不足しており、その結果、満足のいくビジネスの成長が得られません。デジタルファシリティの集約をベースにデジタルインテリジェンス運用能力を最大限に発揮し、「業務効率向上→ユーザーエクスペリエンス→ビジネス成長」の好循環を実現するにはどうすればよいか。

インターネットテクノロジーの「ネイティブ」である JD Financial 運営チームは、ToC と ToB の運営機能を統合した業界唯一のチームです。ゼロからスタートし、10 年間の実戦を経て、4 億 6,000 万人を超えるアクティブユーザーを運営してきました。業界のノウハウを反復し続け、豊富な経験を蓄積したデジタルインテリジェンス運用方法論の完全なセット。

この記事では、業務の最前線に入り、成長する方法を模索し、従来の金融業界にデジタルおよびインテリジェントな業務の新しい窓を開くことを楽しみにしています。

1. デジタルインフラの「重剣」を使いこなす

金融機関はデジタルインフラをどう活用し、このデジタル「エペ」を駆使できるのでしょうか？

(1) 業界合意：統一デジタル基盤の構築

主要なインフラストラクチャの建設を「自律的かつ制御可能」にすることは、国家的なデジタル開発戦略であるだけでなく、銀行業界の将来の事業展開の爆発的な成長のための強力な基盤となります。これは金融テクノロジーにおける熾烈な戦いのようなもので、一度敗北すれば事業展開は新たな発展段階に進む可能性があります。

デジタル時代を迎え、「テクノロジー変革」が銀行のデジタル変革の重要な目標となっています。

中央銀行は2019年、金融機関によるテクノロジー戦略の展開を促進するため「金融テクノロジー発展計画（2019～2021年）」を発表した。この期間、6大国有銀行のテクノロジー投資全体は716億7,600万元から1,000億元を超え、2022年には1,165億4,900万元に増加する。テクノロジーへの巨額の投資により、大手銀行のデジタルインフラストラクチャ構築は国際的なトップクラスに入りました。

しかし、テクノロジーインフラが構築されたら、それは銀行にどのような価値をもたらすのでしょうか? 銀行業界でよく言われる現象として、多くの大手国有銀行の個人顧客が6億人を超え、多くの株式会社銀行の個人顧客も1億人を超えているが、主要な銀行APPは、ビジネスの戦場では、人気のある製品がなく、粘着力がなく、エクスペリエンスもインターネットプラットフォームとは大きく異なります。

この現象は「テクノロジー変革」の問題を反映しており、コアな金融テクノロジーをどのようにして実際のビジネスの成長に変えるか? その背後には「オペレーション」という言葉が不可欠であり、オペレーションなくして成長なし、デジタルかつインテリジェントなオペレーションシステムの構築は、今後の銀行の発展にとって極めて重要です。

Deloitte の「Banking Industry 2030: Smart Operations Empower the "Connotative" Development of Banking Business」レポートによると、変化する内部および外部環境に直面して、銀行業務は 3 つの変革段階を経ています。まず、従来の分散型業務からデータベースの業務へ。アクティビティとシステムの継続的な集中は、典型的な「集中型」オペレーション変革であり、2 番目は、集中化に基づいてフロント、ミドル、バックオフィス間の分業を継続的に最適化し、「ビッグオペレーション」モデルを構築することです。「費用対効果」を重視したオペレーションから、工場モデルからエクスペリエンスを重視した「デジタルインテリジェンスオペレーション」モデルへ。国内銀行業界は通常、最初の 2 段階にあり、第 3 段階への運営モデルの変革を加速しています。

銀行全体のマーケティングと業務をカバーする統合されたデジタルベースを構築することは、銀行がデジタルインテリジェンス業務に移行するための基礎となります。統合されたデジタルベース上で、銀行データ資産の完全なフルドメインのリアルタイム収集を完了し、ユーザー資産、マーケティングリソース、およびエクイティポイントを接続し、マーケティング戦略の迅速な構築と配布を完了することができます。これは、銀行がデジタルインテリジェンス業務の新時代に移行するのをサポートできます。

新たな価値の成長を達成するには、銀行のオペレーティングシステムがデジタルインテリジェントになり、「インターネット思考」を使用して洗練されたマーケティングと業務を実行し、ユーザーの個別のニーズに寄り添い、機敏で反復可能な運用方法を形成する必要があります。

冒頭の記事でも述べましたが、重い剣には刃がありませんし、重い剣にはスキルがありません。銀行が成長業務において適切な仕事を行うための最も基本的な目標は、金融テクノロジーインフラストラクチャの優れた利点に基づいて、「人間」の能力と「デジタル」の能力をより深く統合することです。大切なのは「可能性」と「スタイル」を掴むことです。以下では、銀行がどのようにデジタルインテリジェンス運用システムを構築し、金融テクノロジーが投げかけた「重剣」に対して「事業成長」の効果を発揮すべきかを詳しく解説していきます。

(2) 方法論：ワンストップのデジタルインテリジェンス運用体制の構築

「10年から20年規模で見ると、次の期間はデジタルインテリジェンスが大きな恩恵をもたらす黄金の発展期となるでしょう。また、この10年から20年はデジタルインテリジェンスのベストプラクティスが完全に普及する時期でもあります。」成長モデル』本書では、デジタル・インテリジェンスとは、新たなデジタル・ビジネス・インフラの再構築、移行、切り替えであり、消費者向け業務を中核としたデジタル・ビジネス・エコシステムの再構築であると指摘している。

デジタルインテリジェンス業務に直面して、商業銀行も一連の本当の問題点に直面しています。

第一に、銀行の事業展開の本質はコストと効率のバランスであり、顧客獲得コストは依然として高止まりしていること、第二に、業務およびインターネット思考の人材不足、および頭取の組織構造の調整効率が低いことです。オフィスと支店が不十分である; 第三に、銀行は分散したマーケティングが多く、オペレーションシステム、構築されたオペレーションシステムはほとんどが一点煙突型であり、システム全体の水平直列接続が欠如しており、ワンストップを形成していない。または1ゲーム操作システム。これに加えて、銀行自体もオペレーティングシステムのアプリケーションと使用において依然として比較的不十分です。

ワンストップのデジタル・インテリジェンス・オペレーション・システムを構築するために、銀行は、トップレベルのフレームワーク設計、「フロント-ミドル-バックエンド」のデジタル・インテリジェンス・オペレーション・システムの構築、およびキーの3つのレベルから順序よく機能システムの構築を進める必要があります。能力の構築。

(1) トップレベルのフレーム設計

「世界的なチェス」のデジタルインテリジェンスオペレーションシステムを真に構築するには、多くの製品ラインと社内リソースを包括的に使用する必要があり、これは巨大な体系的なプロジェクトであり、「トップダウン、インサイドアウト」を切り開く戦いです。「オンラインからオフラインへ」、無数のリンクのデジタル再構築には、ビジネス哲学のさらなる変更、多様なシナリオ業務の統合、銀行運営および管理メカニズムの変革の推進が必要です。グローバルな視点を持ったデジタルインテリジェンス運用体制の構築は、一朝一夕にできるものではありません。

金融機関は、「コスト効率、エクスペリエンス」の 3 つの側面から運用アーキテクチャを再設計し、正しいデジタル運用戦略を構築し、運用目標を定義し、運用結果を定量化する必要があります。「全体像」デジタルインテリジェンスオペレーションシステムは、マーケティングオペレーションが銀行のすべてのビジネス領域を「強調も省略もせず」確実にサポートできるように、「見て」「使用」しなければなりません。

(2) デジタルインテリジェンス運用システムの構築

デジタルインテリジェンスの運用には、インフラストラクチャ、プラットフォーム、フロントエンドアプリケーションを含む完全な「フロント-ミドル-バックエンド」システムの構築が必要です。

1つ目は、金融機関のデジタルトランスフォーメーションの要でもある「デジタル」と「インテリジェント」のプラットフォームを中心としたデジタル＆インテリジェント基盤である基盤です。金融機関は、ハイブリッドマルチクラウドテクノロジーを使用して、イノベーションと独立した制御によってサポートされるデジタルインフラストラクチャを構築し、統合ロジック「ワンクラウド」を使用して、より俊敏でオープン、コスト効率が高く、一貫したエクスペリエンスを実現するクラウドアーキテクチャを実現して、業務運営を支援できます。 .および全体的なオペレーションシステムのデジタルインテリジェンスのアップグレード。

第二に、ITコスト削減の観点から、ビジネス規模や俊敏性に適した統合クラウド環境を構築し、クラウドガバナンスやクラウド効率化のための統一技術仕様体系を導入する必要がある。同時に、従来のソフトウェアインフラストラクチャを完全にコンテナ化し、既存の仮想マシンをコンテナに移行し、統合アプリケーション管理モデルとデータ管理モデルを使用してアプリケーション中心の統合スケジューリングを実装することで、IT コストを効果的に削減できます。

第三に、IT 支出の削減と比較すると、コストよりもビジネスの移植性と安定性の方が重要です。リモートマルチアクティブアーキテクチャを使用すると、中断時のサービスの迅速かつ自動移行が可能になり、トラフィックのピーク時にクラウドのバースト弾力性を最大限に活用できるようになり、ビジネスの弾力性と耐脆弱性を確立する主な方法にもなりました。

第四に、その基盤の上に、銀行のすべてのラインと事業のためのエンタープライズミドルプラットフォームの構築を完了する必要があります。ミドルプラットフォームの構築には、銀行の各事業部門の業務活動やコンテンツ情報を統合プラットフォームで収集し、マーケティングリソースやマーケティングチャネルを一元的に運用・管理することで、銀行業務の効率を効果的に向上させるという2つのニーズを満たす必要があります。マーケティング業務のデジタル化を実現し、マーケティング業務プロセス全体のデジタル化を実現インテリジェントなクローズドループ。2つ目は、公共サービスを運営する能力を統合、改善、蓄積、再利用することです。

最後に、最上位は運用フロントデスクで、これには複数の事業分野、複数の運用シナリオ、および複数の連絡チャネルが含まれます。

デジタルインテリジェンスオペレーションシステムの上位層アプリケーションは、小売ローン、クレジットカード、決済などの複数の銀行ビジネスラインをカバーするだけでなく、アクティビティ (アクティビティアプリケーション、アクティビティ構築、配送範囲、データ分析)、トラフィック (配信戦略、トラフィックコントロール）、トラフィック分析）、SCRM（コミュニティ運営、マーケティングゲームプレイ）、テレマーケティング（顧客管理、アウトバウンドコール管理、販売管理、AI支援）、チャネル（ゲームツール、配信ツール、マーケティング活動、データ分析）、メンバー（レベル、メンバーアクティビティ、メンバーポイント、メンバー権利などのさまざまな運営シナリオのためのメンバーシップ能力構築）、コンテンツ（コンテンツ管理、権利報酬）なども、アプリ、WeChatエコシステム、そして公式サイト。

(3) 主要な機能の構築

デジタルインテリジェンスオペレーションシステムの価値を実現するには、金融機関は完全なシステムに基づいて 4 つの主要な機能を構築する必要があります: 機敏で統合された、リアルタイムで使いやすいデジタルインテリジェンスシステムを構築すること、データを確立すること-主導型の運営システムとメカニズム、定量的戦略を有効に活用して、パーソナライズされた精密マーケティングを推進するには、組織構造と協力メカニズムの適応と進化も不可欠です。

機敏で統合されたリアルタイムの使いやすいデジタルインテリジェンスシステム。このような「デジタルインテリジェンス」を実現するために、銀行は多くの課題に直面しています。システム構築モデルと運用モデルの両方を理論的なシステムでサポートする必要があり、基盤となるデータ蓄積における十分な利点を背景に、巨大なラベルシステムを構築してリアルタイム計算を実現する方法、アプリケーションシステムレベルで、最安・最速でAB実験開始等

銀行をリードするデジタルインテリジェンス業務システムを構築するには、さまざまなシステムに散在する経営管理データを統合し、一元的かつツールベースでデータを一元的に分析・一元的に可視化し、フルサービスの経営データの集約を実現する必要があります。全体の状況を可視化して連携し、銀行全体の業務効率を向上させます。

データ駆動型オペレーティングシステム。データは力です。データを重要な生産性要素にアップグレードするには、データ埋設ポイントからユーザーのライフサイクル全体、ビジネスの成長機会や主要な開発トレンドの予測に至るまで、銀行のデータ洞察を含む完全な洞察システムが必要です。これは、銀行をサポートして業務効率を大幅に向上させ、プロアクティブで効率的な業務を実現し、意思決定のサポートを提供できる、包括的なクローズドループデータインサイトシステムです。

定量的戦略は、パーソナライズされた正確なマーケティングを推進します。これは銀行のオペレーティングシステムをより強力にすることができる存在です。さまざまなアプリケーションシステムの最適化と適用には、強力なデータ戦略がサポートとして必要です。定量的戦略の事後調整を通じて、銀行業務による事前判断の単一モデルを打ち破ることができます。前段階でランダムテストが実行され、後段階でモデル検証が実行されます。最後に、モデルは次の目的で使用されます。異なる好みを持つ何千人ものユーザーの最適なマッチングを実現し、マーケティングの成長を最大化します。

組織構造とコラボレーションメカニズムの最適化。JD.com の金融オペレーティングシステムを例に挙げると、これは CEO の視点からプラットフォームレベルで業務を行うソリューションです。データセンターチームとミッドエンドプロダクトチームの連携を基盤となるアーキテクチャで形成し、その中間に重畳された定量戦略チームの潤滑効果を利用して、各事業ラインの運用チームが連携して統一的な運用フロントデスクを構築コンバージョンをターゲットとした APP ユーザーの増加を達成します。

もちろん、銀行向けのワンストップデジタルインテリジェンスオペレーションシステムの構築に「近道」がないわけではなく、現在、多くの銀行は構築パスを短縮し、コスト削減と効率向上の効果を得るために、サードパーティメーカーとの協力を選択しています。。

2. ユーザー視点に立つことがデジタルインテリジェンス運用の「原点」

ユーザー中心の運用理念に立ち返り、ユーザーの視点に立つことは、デジタルインフラの「エペ」を操る原点であり、優れたデジタルインテリジェンス運用の基礎でもあります。

(1) 業務上の誤解：単一事業の損益を重視し、銀行全体の顧客価値の向上を無視

現在の経済情勢のもとでは、金融機関全体として利用者の拡大に努めることが全金融機関の一致した認識となっております。利用者中心の時代を迎え、金融サービスのシーンは多様化し、ニーズの個別化が進み、利用者中心の利用運営とグローバル成長の仕組みをいかに構築するかが金融機関にとって解決すべき課題となっています。

しかし、銀行はすでに「ユーザー中心」の取り組みをうまく行っているでしょうか?

銀行が直面しているのは、商品ラインと事業部門を中心とした伝統的な経営理念が銀行システムに深く浸透しており、既存の実際の運営方法はより単一の事業ラインと単一の商品ラインを中心としており、それらが利益と利益を負担していることです。「ユーザー」の人生の旅路に沿ってターゲットを絞ったマーケティング活動を実施すると、微妙に銀行に巨額の損失を引き起こす可能性があります。ユーザー中心のアプローチへの移行は簡単ではありません。つまり、組織のコラボレーションメカニズムの統合と再構築には、新しいビジネス哲学が必要です。

クレジットカードユーザーの利用を例にとると、従来の組織ロジックでは、クレジットカードチームは収入と損益結果を個別に計算しません。ユーザーがクレジットカードを 12 回分割払いできるようにすることには、あまりメリットがありません。しかし、ユーザーのクレジットカードが 12 回の分割払いになっているとします。ユーザーは、APP に戻る過程で、返済リンク中にたまたま資産や資金を購入したとします。銀行全体の収益の観点から見ると、単一チャネルへの投資は複数チャネルの LTV (トータルライフサイクル価値) をもたらします。

銀行にとってデジタル業務の最終結果は、銀行の全顧客の成長を達成することである必要があります。これは、銀行の全事業分野における全顧客の LTV から、銀行の全事業における顧客獲得コストを差し引いたものに等しくなります。線。ビジネスの成長に役立つデジタルインテリジェントオペレーションシステムは、ユーザー中心の設計に従い、プラットフォーム上のライフサイクル全体を通じてユーザーの行動を追跡し、統合されたユーザーの運用、マーケティング、管理を実現し、価値を最大化できる必要があります。

(2) 事業構想：ユーザー中心への回帰と人・物ヤードの再構築

「トラフィックのジレンマ」は銀行ビジネスの発展において常に問題となっており、その本質は顧客接点の再構築、顧客獲得、顧客活性化、顧客維持に直接関係しています。

ユーザーとは誰ですか? ユーザーはどこにいるのでしょうか？ユーザーは何を必要としているのでしょうか? ユーザーにリーチするにはどうすればよいでしょうか? ユーザーが価値を実感できるようにするにはどうすればよいでしょうか?

銀行業界はこれらの質問に答え、さまざまなチャネルのユーザーに適合する機敏な供給 (製品とサービス) 機能を構築する必要があります。

これらの質問から出発すると、デジタルインテリジェンス運用の実際的な方向性を見つけることが容易になります。具体的には、第一に、銀行のビジネス指向が製品指向からユーザー指向に移行する必要があること、第二に、ビジネス目標がユーザー規模からユーザー価値に移行すること、第三に、デジタル化の適用がデジタル化からビジネスのデジタル化に移行することです。

(1) ユーザー中心への回帰

本当の「利用者中心」とは、顧客が銀行と初めて接触したときから、深いインタラクション、興味・関心の醸成に至るまで、必要な時間と場所（現場）で、銀行のオンライン・オフラインのサービスを総合的にオープンにすることと理解できます。オフラインチャネルを通じて、当社はデジタルかつインテリジェントな手段を使用して、適切な製品とサービスを顧客に推奨します。簡単に言えば、デジタルインテリジェンステクノロジーを使用して、適切な製品やサービスを適切な顧客に適切なタイミングで宣伝します。

新しい「ユーザー中心」のビジネスモデルの下では、銀行が内外の競争圧力に対処するための鍵となるのは顧客との関係であり、銀行は存続と発展の究極の指針として顧客のための価値を創造する必要がある。

(2) 人・物資ヤードの改築

顧客のライフサイクルやジャーニーの運用方法論に基づき、ビジネス目標はユーザーである「人」を中心とし、金融商品、サービス、コンテンツなどの「モノ」によって実現される戦略的ハブを介して実現されます。戦略的なマッチングを形成し、適切な「状況」、つまり、顧客に正確にリーチし、ユーザーエクスペリエンスとコンバージョンを向上させ、ビジネスの成長をサポートするデジタルでインテリジェントなマーケティング運用を実現するためのシナリオ、チャネル、適切なタイミング、適切な方法です。

具体的には、「人と物のヤード」の境界を破壊し、再構築する必要があります。

まず、人と物の境界を再構築し、オンラインとオフラインを統合し、顧客体験を向上させ、顧客の時間を捉え、よりフルサイクルの価値貢献を獲得する必要があります。

2つ目はシーンの再構成です。革新的なビジネスは、従来のチャネルのデジタルトランスフォーメーションを推進し、シナリオに基づいて「人・モノ・店」の関係を再構築します。

最後に、需要と供給の再構築があり、顧客のニーズに基づいてさまざまなチャネルを通じて機敏な供給を可能にします。

(3) デジタルインテリジェンスシステムのサポート

「ユーザー中心」の運用コンセプトは、デジタルインテリジェンスオペレーションシステムの構築に新たな要件を提示します。デジタル・インテリジェンス戦略センターの中核機能を構築し、データ端末、ユーザー・アクセス・チャネル、マーケティング活動、資本システムなどを接続し、デジタル・インテリジェンス・オペレーション・プラットフォームを通じてマーケティング・オペレーション戦略を統合および連携させることで、柔軟な銀行顧客のオペレーション実践を強化します。私たちは、マーケティング業務のあらゆる関連側面において、顧客維持とコンバージョンの向上を支援します。

このモデルは、システム間のサイロ状態を効果的に打破し、構造化された戦略、データ、機能階層を確立し、ビジネスニーズに応じてそれらを柔軟に組み合わせることで、マーケティングオペレーションのビジネス効率とビジネス価値を向上させることができます。

関連する顧客のユーザージャーニー、ライフサイクル全体のデータなどは、データセンターなどのサポート層を通じて処理でき、マーケティング運用プロセス中に生成されたデータは、収集、分類、計算、呼び出しのためにデータセンターに入力されます。

顧客、製品、コンテンツ、活動、オンラインおよびオフラインチャネルは、マーケティングオペレーションセンターシステムの戦略センターを通じて統合され、顧客の運営戦略を統合します。

戦略センターを通じて顧客マーケティング業務の実行を実行し、関連する実行フィードバックデータを取得し、データセンターまたはビッグデータプラットフォームを通じてこれらのデータ（リアルタイム、バッチ、ビジネスデータ、環境コンプライアンスデータなど）を処理します。ラベル、指標、レポート分析などは、次のマーケティング業務で使用するためにエンタープライズプラットフォームにフィードバックされます。継続的な実験と機敏な反復機能を通じて、正確でデジタルインテリジェントな運用が実現されます。

3. 業界知識のみを「剣技」に内面化できる

業界のノウハウは「エペ」を振るう勝利の剣術ですが、剣術を発展させるためには、実戦の稽古と切り離せません。

(1) 事例分析：株式会社銀行向けデジタルインテリジェンス業務システムの構築

銀行業界は規模を争う従来の成長路線に別れを告げ、「価値の成長」という新たな段階に入った。新たな成長エンジンはどこにあるのでしょうか? デジタル化、インテリジェンス、シナリオベースのサービスは、銀行業界が生産性を解放し、新たな成長を達成するための重要な原動力となっています。それは古いものを壊し、新しいものを確立する自己革命であると言えます。

ロングテール顧客グループに合わせたパーソナライズされた業務は、多くの場合、銀行にとって達成が困難です。ロングテールの個人顧客グループのビジネスへの貢献を高めるために、ある株式会社銀行は 2019 年に統合デジタルマーケティング運用プラットフォームを構築しました。その後、このプラットフォームに基づいて、オンラインデジタルインテリジェントオペレーションシステムが構築されました。

この銀行のデジタルでインテリジェントなオペレーションシステムは、JD Cloud を利用して構築されました。

統合デジタルマーケティング運用基盤の確立、オンラインデジタル運用システムの構築、銀行自身のデジタル運用能力の向上、そして事業成長の実現が、デジタルマーケティング運用基盤の構築当初の株式会社銀行の4大要求であった。

一方では、JD Cloud は、銀行が業務戦略のミドルプラットフォームを構築するのに役立ち、ビジネスチャンス、活動、権利、スキル、その他の戦略を統合してパッケージ化し、顧客に提供します。簡単な「ドラッグアンドドロップ」を通じて戦略を迅速に展開できます。統合されたデジタルマーケティング運用プラットフォームでは、すべてのコンポーネントが自由にカスタマイズされ、パラメーター化され、インテリジェント化され、あらゆるリソースビットを柔軟に調整できます。さらに、JD Cloud と株式会社銀行は、主に APP に加えて他の AI チャネルとリモートチャネルを含むオンライン運用モデルも共同で構築しました。

この株式会社銀行は、デジタルインテリジェンスオペレーションシステムの下で、ロングテール顧客グループ向けの直接顧客オペレーションモデルを開始しました。銀行の従来の個人顧客業務とは異なり、直接顧客業務は、財務マネージャーやアカウントマネージャーが連絡するのが難しい顧客グループのこの部分に対して、デジタル操作オンラインシステムを通じて顧客に直接サービスを提供することです。インテリジェントな機能による階層的な運用により、多数のロングテール顧客をカバーでき、乗客数は数億人に達する可能性があります。

長年にわたり、株式会社銀行のデジタルかつインテリジェントな業務システムは目覚ましい成果を上げてきました。このデジタルオペレーションプラットフォームは、業界に 18 のシステムを開設し、今年以来 1,100 以上のデジタルオペレーション戦略を立ち上げ、1 億人以上のユーザーをカバーし、5 億回以上顧客と正確に接触しています。ファンド商品のクリック率は45%向上し、先進的で俊敏かつインテリジェントなインテリジェントなマーケティング運用システムを構築しました。

銀行業界ではプロダクトオペレーション、ユーザーオペレーション、チャネルオペレーションがよく言われますが、その根本的な目標は「成長オペレーション」です。ユーザーの成長に向けた複数の機能を備えた最先端のデジタルでインテリジェントなオペレーションシステムを構築するために、銀行は「ノウハウ」機能を緊急に導入する必要があります。

(2) 問題を解決する方法：JD Cloud Financial Growth Cloud

プロモーションイベントで、JD.com の財務業務スタッフがスワイプを使用して補助金を 19.88 元から 15.14 元に変更したところ、クリック数とコンバージョン数が非常に増加しました。運用チームがじっくり分析した結果、ユーザーは 19.88 や 9.9 などの割引額を見ることに慣れているが、実際には 15.14 という数字がマーケティングキャンペーンに信頼性と新鮮さを加え、人々がクリックして請求する動機になっていることがわかりました。運用チームもこの経験を吸収し、その後の運用活動に適用しました。これにより、補助金コストが削減されただけでなく、変換効率も向上しました。

このような例は他にもたくさんあります。

「運用の成功は九十九の失敗から生まれる」長期にわたる運用実験と反復を繰り返すことで蓄積された貴重な運用方法論が、JD Cloud独自のデジタルインテリジェンス運用ノウハウとなります。

これらのノウハウは効果的であるだけでなく、リアルタイムで反復可能です。運用は時代とともに常に変化しており、1 つのトリックで世界を征服することはできません。JD Finance は、長年にわたる運用の蓄積を通じて、最新のリアルタイムで効果的な運用方法を繰り返し最適化してきました。

「当社のデジタル・インテリジェント・オペレーション・システム形成の土壌を振り返ってみると、中核はまだノウハウ・レベルにある。」JD Financial OperationsチームはQing Financeに対し、オペレーション能力アーキテクチャ、データ戦略アーキテクチャ、オペレーション能力アーキテクチャにはアクティビティが含まれると語った。オペレーション、プロダクトオペレーション、トラフィック銀行は、オペレーション、チャネルオペレーション、ユーザーオペレーションなどをどのように実行するか、および分業と調整をどのように行うかに関心を持っています。

業務の基本ロジックに立ち返り、現場の基礎スキルを重視し、基礎スキルを習得すれば当然変革効果が大幅に向上する、これがJD Cloud Financial Growth Cloudが銀行にもたらす価値です。

過去 20 年間にわたる小売業界および金融業界におけるインターネット運用とユーザー運用の経験に基づいて、JD Cloud はツール、データ、運用戦略、エコシステムを含むユーザー運用方法論の完全なセットを蓄積してきました。このシステムは、JD Retail で約 6 億人、JD Finance で約 4 億 6,000 万人のアクティブユーザーを持つ 2 つのスーパー APP の運用をサポートしており、ユーザージャーニー、洗練された運用、精度の分野で標準 SOP とすぐに使用できる成熟したテクノロジーを形成しています。マーケティング、方法論。

この一連の金融成長クラウドソリューションは、銀行やその他の金融機関に、「成長フォーミュラ + 変革アイデア + 意思決定システム」を使用したデジタルインテリジェンス運用ノウハウを提供します。

(1) 事業の成長フォーミュラ

「成長事業」について、JD Cloud はビジネス成長の公式を示します。ビジネス成長 = トラフィック × コンバージョン × プロセス × 顧客注文額です。このうち、トラフィック＋維持顧客層が当銀行のトラフィック分野、すなわちMAUであり、コンバージョンと顧客注文額の核となるのは銀行のAUM向上である。このため、銀行は顧客の洞察に基づいて、カスタマージャーニー全体とライフサイクル全体に対応したデジタルでインテリジェントな運用システムを構築する必要があります。

例えば、銀行業界への最初の入り口であるモバイルバンキングは、一般的に新規ユーザーの獲得が難しい、アクティビティが少ないなどの問題に直面しています。JD Cloud はデジタルインテリジェントオペレーションシステムの構築に当然の利点を持っており、テクニカルサービスを提供し、金融の低頻度 + 高頻度のシナリオにおける完全なマーケティングと運用の経験を備えている市場で唯一の企業です。

現在、APP は銀行、保険、証券、その他の業界におけるオンライン業務と顧客業務の主要なフロントとなっています。業界調査によると、モバイルアプリの NPS が 1% 増加するごとに、顧客関係の NPS は 0.239% 増加します。金融機関にとって、JD Financial APP の運用エクスペリエンスは、最初のトラフィック入口としての銀行 APP の現在のモデルとより一貫性があります。

金融APPの新規ユーザーを例に挙げると、JD Financial APPは消費者金融事業に依存して資産ビジネスを転用しており、消費者金融ユーザーは資産ユーザーに転換されています。Light Financeは、オペレーション3.0の時代に、JD Financial APPが運営スタイルの点で事業横断的な「ゴールデンリンク」運営を形成していることを知りました。一方で、組織構造の観点からは、APP のユーザー操作、製品操作、インフラストラクチャの決定がすべて同じプラットフォーム層上にあるため、調整メカニズムが柔軟かつ機敏になりますが、他方では、組織構造からのゴールデンリンクからの変革が実現します。ユーザーの視点で効率を向上させることができます。

(2) MAUからAUMへの転換

MAU (月間アクティブユーザー) がトラフィックを反映する場合、AUM (資産管理規模) は価値の増加を反映します。

過去 2 年間で、銀行業界はオンラインプラットフォーム上に多数のアクティブユーザーを蓄積してきましたが、MAU を AUM に変換するにはどうすればよいでしょうか? 単一顧客の価値を高めるにはどうすればよいでしょうか? JD Cloud は、デジタルおよびインテリジェントな運用における JD Financial の経験を機能システムに蓄積し、それを再利用するために銀行にエクスポートしました。APPユーザーの銀行顧客への変革を促進し、集客拡大やトラフィック活性化からトラフィック維持・収益化までのデジタルインテリジェンス業務の高度化を推進する。

(3) CEOの視点での経営意思決定

組織構造に関しても、JD Technology はデジタル業務全体を実践および反復するための組織システムを構築しました。複数回の組織システム変革を経て、C サイドのプラットフォーム戦略は CEO ポジション 1 戦略にアップグレードされました。これは、現在の組織構造が真にユーザー中心であり、いわゆる組織システム全体のアーキテクチャ設計と人事部門がユーザー中心であることを示しています。ユーザー本位の視点で作業が行われます。

さらに、JD Cloud Financial Growth Cloud には、デジタル運用をサポートする製品およびシステム機能もあります。Financial Growth Cloud は、JD Finance の運用およびリスク管理チームから生まれ、デジタルリスク管理において豊富な経験があります。JD Yanxi の大型モデルを活用することで、その利点はさらに明白になります。

現在、マーケティング業務の分野において、JD Cloud Financial Growth Cloud サービスは 4 つの大手銀行と 10 近くの株式会社商業銀行をカバーしており、高度な業務経験と銀行ビジネスへのより深い理解をもたらしています。

4. 大型モデルはデジタルインテリジェンス運用における「大きな変化」

ビッグモデルは世界の大きな動きのようなもので、企業の過去のデジタル体験を瞬時に圧縮し、アプリケーションを形成する独自のシステムに効果的に変換できる最高のデジタル化手法です。

(1) ラージモデルの価値：デジタルエクスペリエンスの包括的な圧縮

現在、大手テクノロジー企業による AI の開発、革新、応用が活況を呈しており、銀行業界は当然のことながらデータに依存して生計を立てており、大規模モデルの追求が協調して行われています。

金融業界の発展の歴史を通じて、デジタル化分野における銀行のイノベーションは主に業務から生まれ、そこで大規模モデルの機会が生まれます。

知識と経験が育たなければ、どんなに優れた大規模モデルであっても、それを垂直分野の生産性に変えることはできません。銀行は、大規模モデルのインフラストラクチャの構築に忙殺されるよりも、大規模モデルにフィードを与えるデジタル運用経験の蓄積に注意を向けるべきです。

大規模な金融モデルの徹底的な開発に伴い、金融機関は、大規模なモデルを 0 から 1 まで構築する際に、デジタル蓄積の欠如とリアルなデータの欠如により、克服するのが難しいボトルネックがあることに徐々に気づきました。人生シナリオ研修必ず作成していただく講座です。

銀行は、シナリオレベルで大規模モデルの価値を最大化するために、デジタルインテリジェンス運用機能を持つテクノロジーベンダーと協力する必要があります。

JD Financeに代表されるテクノロジー企業群は、インターネットの「ネイティブ」として、10年間の継続的な運用を通じて金融業界における高品質のネイティブデータを大量に蓄積し、また、実用的なデータも大量に蓄積してきました。ユーザーの運用と成長に関する経験があり、当然ながら大規模な財務モデルの最適なトレーニングの場となります。

大規模モデルの強力な知識圧縮機能と、より強力な自然言語理解、情報統合、および意思決定支援機能を組み合わせることで、金融分野におけるマーケティングと業務のデジタルエクスペリエンスを大幅に圧縮し、大規模モデルを通じて金融機関に出力できます。、さまざまなマーケティング運用シナリオのニーズに適応します。

大規模な金融モデルをマーケティングや運用の革新に重ね合わせることで、多数の導入実践が生まれ、金融機関がユーザーの成長を達成するために必ず獲得しなければならない立場になることが予測されます。

(2) 導入パス：社内実践から社外開放まで

今年7月、JD.comは70％の一般データと30％のデジタルインテリジェンスサプライチェーンネイティブデータを組み合わせた延西大規模モデルを立ち上げ、その蓄積された数千億の高品質データと高品質の実装シナリオは、当然のことながら、金融業界。JD.com の金融データの利点と知識と経験のサポートにより、Yanxi の大規模モデルは複数の社内金融マーケティングシナリオに実装されています。

マーケティング戦略の構築を例に挙げると、金融機関が利用するマーケティングプラットフォームは、利用体制の細分化、運用・承認プロセスの複雑さ、知識や経験の不足、自動化機能の弱さなど、多くの不便を抱えています。

JD.comが構築した「AIグロースマーケティングプラットフォーム」は、マーケティングプランの理解、構築、配布を1つのプラットフォームで簡単な対話だけで完結できることを目指している。大規模なマーケティングモデルの助けを借りて、動的な適応性、ユーザーエクスペリエンス、その他の問題を含む多くの重要なタスクが解決され、マーケティング運用プロセスが大幅に最適化され、オペレーターの学習コストと運用コストが削減され、ソリューションの生産効率が向上します。上記機能のみで完結できるプロセスを1人に圧縮すると同時に、ワンストップと対話を融合した新たなインタラクションモデルにより人員を削減。マーケティングプロセスにおけるコンピューターインタラクションが 2,000 回から 50 回未満に減少し、業務効率が 40 倍以上向上しました。

ファンドの財務管理シナリオにおいて、JD.comは専門分野における大型モデルの利点に基づいた1対1のオフライン販売モデルを打破し、継続的にオンラインで「インテリジェントなファンド選択コンサルタント」を構築します。問題は 80% に達します。初心者ユーザー向けに、ユーザーのニーズを満たすファンド商品を一文で見つけ、ワンクリックで適切なファンドを選別し、ユーザーの基本的な選択基準を下げ、顧客エクスペリエンスを効果的に向上させることができます。現在、「インテリジェントファンド選択コンサルタント」は、大多数のファンドユーザーにサービスを提供するために、インテリジェントな商品推奨、単一商品分析、ファンド比較など、より専門的なサービス能力を徐々に向上させていきます。

JD Cloud によると、将来的に大規模な金融モデルを開発するには、成長を達成するためにインテリジェントなアプリケーションとサプライチェーンシナリオの統合が必要です。将来の財務成長に向けて、JD Cloudはシステムに蓄積された大量のデジタル運用経験をYanxi大型モデルに統合し、マーケティング分野の知識、マーケティング活動効果、ラベル蓄積、ラベル適用効果などの経験をベースに全面的にオープンしました。社内では大型モデル製品「マーケティングリーダー」AI成長マーケティングプラットフォームと「インテリジェントベース選択コンサルタント」の導入を推進しており、今年第4四半期には対応製品を銀行に公開する予定だ。

より大きなモデルを構築する際、JD.com は業界起源、価値主導、オープンコラボレーションなどの価値提案を提案しました。JD.com の大規模モデルは、金融機関にとっても緊急に必要とされている、金融機関の中核機能の向上を直接の目的としており、金融業界における大規模モデルの適用に関するベストプラクティスを作成していることがわかります。

5. 最終章: 銀行には「付随する技術サービス」が必要

体系的なソリューションでは、デジタルでインテリジェントな業務システムの構築に関して銀行は必然的に「迷い」を感じることになりますが、このプロセスでは「付随する技術サービス」が特に重要です。

一方で、金融インターネット運用の経験を備えた技術サービスは、銀行のデジタルかつインテリジェントな運用にキーノードタスクを提供し、運用効率を向上させることができ、他方では、より機敏で効率的なシステム機能が銀行の実際のビジネスの成長をサポートすることができます。

銀行に「付随技術サービス」を提供するにはどうすればよいでしょうか?

JD Cloud Financial Growth Cloud は、「コンサルティング + テクノロジー + 共同運営」の CTO モデルの先駆者であり、これには 3 つの主要な技術サービスが含まれます。

1つ目は、デジタル化とインテリジェント化を核とした業務管理戦術コンサルティングであり、一般的な戦略コンサルティングとは異なり、JDクラウドはデリバリーを実践に移し、内部運用方法論と実践経験を与え、実際の銀行事業の成長効果を活用して課題を克服します。銀行の組織メカニズム、構造的つながり、ビジネス能力、運営能力を促進し、最適化する。

2つ目は量的推進と事業成長を核とした共同運用で、代理店運用とは異なり、主にコーストレーニング、共同運用実習、現場オペレーター指導などを通じて業界のデジタルオペレーションのレベルを段階的に向上させます。 APP ユーザーの MAU 成長指標と AUM 成長指標を顧客に提供します。

3つ目は、データミドル、ビジネスミドル、カスタマーミドルをカバーする新世代のデジタル基盤を構築し、京東金融が社内で使用しているデジタルオペレーションプラットフォームや製品を金融機関に開放することです。

ビルディングブロック機能コンポーネントと段階的なガイダンスを通じて、金融機関はこの運用手法を簡単に再利用し、デジタルインテリジェンス運用におけるさらなる回り道を回避できます。

金融成長クラウドコンパニオンサービスの中核となるロジックは、第 1 に、銀行が対応するビジネス指標の実装を完了できるように支援すること、第 2 に、完了プロセス中に、銀行が対応する人材階層を確立し、銀行が人材階層の能力を向上できるように支援することです。つまり、トレーニングや指導などを通じて、銀行が優れたデジタルインテリジェンス運用の「ドライバー」のグループを育成するのを支援します。

人材メカニズムの観点から言えば、銀行のトップレベルはデジタル変革を継続する意識と勇気を持つ必要があり、一方中間レベルはデジタル運用のフレームワークとシステムを理解し、チームをこのデジタルトレーニング階層に導く必要があります。第一線の従業員は、コピーライティングを生成する能力や製品プロセスをユーザーに表示する活動の能力を含む、ユーザー洞察などの運用の基本機能の改善を強化する必要があります。

銀行がデジタルおよびインテリジェントな業務の導入を加速できるよう、JD CloudはC+Bモデルを通じて銀行のデジタルおよびインテリジェントな業務構築のための「付随技術サービス」も提供し、1+5+Nサービスモデルを構築します。 , 「1」は財務成長率クラウド担当者は全体のユーザー管理計画に精通して管理する統括リーダー、「5」は5つの事業分野の責任者、「N」はB サイドでソリューションを提供する専門家。

デジタルおよびインテリジェントなオペレーションは、銀行業界が適切に実行する必要がある基本的な変革スキルであり、ビジネスの成長を達成するための鍵でもあります。長年にわたり銀行のデジタル変革に貢献する過程で、JD Cloud は銀行業界にますます馴染みが深くなり、その体系的なソリューションと「付随する技術サービス」により、より多くの銀行がデジタルでインテリジェントな業務運営を迅速に構築できるようになりました。システムを構築し、成長を評価する方法を見つけます。

謝辞:

この記事の草案は、JD Finance の最前線の業務専門家の綿密な参加と指導がなければ不可能でした。インタビューに応じ、草案に関して貴重な意見を提供してくれた JD Finance の運用チームに特に感謝します。

Chen Yunhe 氏、JD.com ユーザーオペレーション部門ゼネラルマネージャー

JD.com テクノロジーコンサルティングサービス部門責任者、Li Yichao 氏

Kan Haotian 氏、JD.com ユーザー開発部ゼネラルマネージャー

姚暁娟氏、JD Technology 少額資金運用部門責任者

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JD Financial の運営チームを独占的に訪問してくださった Qing Finance に感謝し、今後さらに深い交流ができることを楽しみにしています。

10,000文字の長編記事：銀行のデジタルインテリジェンス業務の難しさを解き明かす！

インタビューの本文は以下の通り。