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證券行業(yè)數(shù)字化進程分析——易觀:2018年第四季度市場監(jiān)測,移動端活躍用戶規(guī)模小幅下滑,證券行業(yè)加速推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型

易觀分析 田杰 2019-02-22 1.1W
2018年第4季度,漲樂財富通以810.8萬活躍用戶蟬聯(lián)第一,其次是平安證券和國泰君安君弘。環(huán)比方面,中信證券4季度活躍用戶規(guī)模增速較大,現(xiàn)已居行業(yè)第四,平安證券的用戶規(guī)模增幅也接近15%。

2018年,證券市場受金融監(jiān)管去杠桿、股權質(zhì)押風險加大、外圍市場大幅度回調(diào)等因素影響,指數(shù)連續(xù)下跌,影響了證券投資者入市熱情,4季度活躍用戶規(guī)模小幅下調(diào),全年移動端平均月活規(guī)模約為1.1億。

宏觀方面,2018年全年國內(nèi)生產(chǎn)總值900309億元,首次突破90萬億大關,超出市場預期,但仍有部分不足之處,一方面,2018 年四季度GDP 增速繼續(xù)下滑至6.4%,創(chuàng)近年新低;另一方面,2018 年四季度GDP平減指數(shù)增速也繼續(xù)下滑至1.6%。為了保持經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展,央行2018年分別在1月、4月、7月和10月累計降準4次,一直保持著相對寬松的貨幣政策。

但貨幣寬松并未提振證券市場熱情,2018年,上證指數(shù)下跌24.6%,創(chuàng)業(yè)板指下跌28.65%,連續(xù)下跌將要點燃上市公司股權危機,10月19日,國務院副總理劉鶴,中國人民銀行行長易綱,中國銀保監(jiān)會主席郭樹清,中國證監(jiān)會主席劉士余召開記者招待會站臺股市,認為股市波動主要受投資者預期和情緒影響,當前我國經(jīng)濟基本面良好,金融風險防控取得進展,宏觀杠桿率已經(jīng)企穩(wěn),經(jīng)濟內(nèi)生增長潛力巨大,經(jīng)濟繼續(xù)保持穩(wěn)定增長的動力增強??傮w看,當前股市估值已處于歷史較低水平,與我國穩(wěn)中向好的經(jīng)濟基本面形成反差。公開喊話之后,證券市場的信心得以修復,11月證券市場移動端活躍規(guī)模也大幅回升。整體來看,2018新增投資者數(shù)量為1252萬,同比減少21%。

移動端,根據(jù)易觀千帆數(shù)據(jù)顯示,證券機構自營APP活躍用戶top10中,漲樂財富通以810.8萬活躍用戶蟬聯(lián)第一,其次是平安證券和國泰君安君弘。環(huán)比方面,中信證券4季度活躍用戶規(guī)模增速較大,現(xiàn)已居行業(yè)第四,平安證券的用戶規(guī)模增幅也接近15%。

當下,券商數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路仍舊迷茫,除少數(shù)頭部券商之外,多數(shù)還停留在原地思考要不要轉(zhuǎn)型。面對不斷集中的行業(yè)利潤,未來有很多券商會在數(shù)字化浪潮中被并購或者被迫轉(zhuǎn)型。提及數(shù)字化,最通俗的解釋就是將許多復雜多變的信息轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢远攘康臄?shù)字或數(shù)據(jù),大多數(shù)人認為數(shù)字化是互聯(lián)網(wǎng)化、信息化的延伸,是一種技術形態(tài)方面的進步,其實不然。

分析認為,數(shù)字化的概念包含兩方面,一是將復雜多變的信息轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢远攘康臄?shù)字或數(shù)據(jù);二是依托數(shù)字信息,制定商業(yè)模式、重構商業(yè)生態(tài)、改善用戶體驗、生成數(shù)字產(chǎn)品。這兩個環(huán)節(jié)缺一不可,數(shù)字化與互聯(lián)網(wǎng)化和信息化兩個最大的區(qū)別就在于閉環(huán)進程和意識形態(tài)。

閉環(huán)進程方面,數(shù)字化包含了信息采集、信息到數(shù)字的實時轉(zhuǎn)換、數(shù)字處理與分析、數(shù)字應用、應用信息再采集五方面進程;而互聯(lián)網(wǎng)化是將互聯(lián)網(wǎng)作為載體,對傳統(tǒng)商業(yè)流程中某環(huán)節(jié)直接替換,也可以是再造商業(yè)流程本身,即簡化、優(yōu)化或重構,更可以是創(chuàng)造新的商業(yè)流程,但本身并沒有創(chuàng)造新的商業(yè)模式;信息化的范圍較廣,但狹義的信息化建立在IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展與IT在社會經(jīng)濟各部門擴散的基礎之上,運用IT改造傳統(tǒng)的經(jīng)濟、社會結構的過程,從閉環(huán)效應來看,信息化處于數(shù)字化前期,信息化是數(shù)字化的子集。在意識形態(tài)方面,數(shù)字化的重點是數(shù)字應用,技術進步只是輔助工具,其核心意識形態(tài)屬于業(yè)務模式改造;而互聯(lián)網(wǎng)化是信息線上遷移,核心形態(tài)是載體變遷;信息化則是技術變革,重點在技術層面。

基于以上定義,我們發(fā)現(xiàn)數(shù)字化最核心的外延意義就是數(shù)字驅(qū)動。微觀到企業(yè)層,數(shù)字在不同業(yè)務上有不同的定義,在內(nèi)部管理方面,數(shù)字可以代表員工績效、員工生產(chǎn)效率、企業(yè)管理鏈條摩擦度等等,在券商體系內(nèi),數(shù)字信息可以有效輔助管理層為各營業(yè)部、各員工設定更合理的KPI,可以建立更有效的風控制度,可以完善業(yè)務審核制度;在業(yè)務營銷方面,券商可以了解更詳細的用戶分布,可以優(yōu)化不合理的網(wǎng)點分布,可以了解詳細的用戶需求提供針對性服務;當然,在財富管理轉(zhuǎn)型、產(chǎn)品創(chuàng)新、服務創(chuàng)新方面,還有更廣闊的用途,這些都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的結果。

目前,中信證券、國泰君安證券、廣發(fā)證券、華泰證券等頭部券商正在加大數(shù)字化投入,而部分中小券商在這一輪轉(zhuǎn)型浪潮中相對緩慢,事實上,數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非頭部券商專利,也不是高投入的金融科技,而是一種商業(yè)模式轉(zhuǎn)變,借助部分外部力量同樣能獲得較好的效果。在數(shù)字運營方面,易觀方舟基于用戶分析的精益化運營平臺,通過自主采集用戶屬性和行為數(shù)據(jù),幫助企業(yè)從不同維度分析用戶。從“查看數(shù)據(jù)看板、構建分析模型、創(chuàng)建用戶分群、精準運營觸達、投放效果跟蹤”實現(xiàn)閉環(huán)驗證,以數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)營銷閉環(huán)效果評估、用戶運營留存轉(zhuǎn)化、產(chǎn)品精益迭代優(yōu)化,賦能企業(yè)市場、運營、產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析人員,幫助大中小券商實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在移動端數(shù)字化領域中,第三方證券服務企業(yè)具有一定的用戶優(yōu)勢,用戶規(guī)模方面,同花順以4164萬活躍用戶規(guī)模遙遙領先,其次是東方財富網(wǎng)和大智慧,從環(huán)比增長來看,鈉鎂股票和自選股跌幅較大。

產(chǎn)品高效迭代能夠幫助企業(yè)數(shù)字化升級,同花順4季度在移動端新增短線精靈功能、K線樣式、語音播報功能,優(yōu)化了首頁信息流內(nèi)容和走勢預測優(yōu)化,提升功能體驗;東方財富新增超級復盤、一鍵還原個股分時走勢、股吧社區(qū)首頁、多空看盤、股吧指數(shù)等功能,實時洞悉市場情緒;大智慧則上線了機構重倉、缺口分析,歷史漲停統(tǒng)計等指標,幫助投資者隨時追蹤主力動向。

在均單日使用時長方面,海通e海通財以人均單日使用32.3分鐘列行業(yè)第一,其次是國泰君安君弘和漲樂財富通。

對比來看,券商自營類應用人均單日使用時長的差距不大,主要是功能相對趨同,而第三方證券類應用的差距相對較大,雪球以43.6分鐘的人均單日使用時長列行業(yè)第一,其次是東方財富網(wǎng)和同花順,鈉鎂股票本季度人均單日使用時長大幅度提升。

目前,多數(shù)證券類機構已經(jīng)加入數(shù)字化浪潮的軍備競賽中,證監(jiān)會副主席李超在2018年深交所技術大會中表示,我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結構、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關期,全行業(yè)要深刻把握數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化融合的發(fā)展契機,切實增強責任感和緊迫感,主動踐行數(shù)字化發(fā)展理念,下大力氣補短板、強弱項,推動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

 

易觀千帆“A3”算法升級說明:易觀千帆“A3”算法引入了機器學習的方法,使易觀千帆的數(shù)據(jù)更加準確地還原用戶的真實行為、更加客觀地評價產(chǎn)品的價值。整個算法的升級涉及到數(shù)據(jù)采集、清洗、計算的全過程:

1、采集端:升級SDK以適應安卓7.0以上操作系統(tǒng)的開放API;通過機器學習算法,升級“非用戶主觀行為”的過濾算法,在更準確識別的 同時,避免“誤殺”

2、數(shù)據(jù)處理端:通過機器學習算法,實現(xiàn)用戶碎片行為的補全算法、升級設備唯一性識別算法、增加異常設備行為過濾算法等

3、算法模型:引入外部數(shù)據(jù)源結合易觀自有數(shù)據(jù)形成混合數(shù)據(jù)源,訓練AI算法機器人,部分指標的算法也進行了調(diào)整

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