金融数智化体系建设-零开发精运营（数据到运营策略的最后一公里）-京东云开发者社区

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<font size=2 color=red font-weight:bold>无平不陂，无往不复，艰贞无咎。金融机构数智化转型之路的探索未必顺利，却是数智化浪潮下的应有之义。</font>

# 背景

## 数据到运营策略的最后一公里
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随着金融数智化转型的脚步的不断前进，数据变的越来越变的重要。我们有强大的基础组件：PB级别的数据仓库，功能灵活的实时人群，模型部署平台Kuplus，我们还有展示层的配置系统乐高，CMS，谋略，财富策略平台等等。但是随着产品策略迭代速度的，数据成本急剧上升，研发的迭代速度明显有些滞后。这个的根本的原因就在于从数据到策略的最后一公里上。

（一）目前常规的人群生成步骤是，根据产品逻辑，在数仓创建人群底表，再创建对应的ETL作业，然后再把底表配置到画像系统。整体流程比较长，并且每一个人群需求都会对数据做冗余存储。

（二）每次对接数仓模型，模型工程层需要开发一遍，对接前端的时候需要聚合展示层的逻辑再开发一遍，整体对接成本比较高。

（三）目前的配置化平台无论是乐高还是CMS还是策略平台，做的都是展示层的控制逻辑，都没有跟数据真正打通，并且很多页面展示还需要通过对接前端的网关层的后端做聚合。

（四）每个流量层的数据报表都需要开发一遍，无论是研发成本还是资源成本都会比较高。

# 为财富运营策略配送的最后一公里做的努力
## （一）标签的体系化建设
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#### 1、以宽表形式与指标体系化的模式来解决数据的冗余存储问题
#### 2、将人群的圈选逻辑转化为简单的条件配置
#### 3、通过Binlog的抽取或者对接业务MQ的形式解决数据时效性的问题
#### 4、基于指标的配置功能解决页面数据聚合开发的问题
## （二）从策略到渠道的抽象之路
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将运营逻辑的结果抽象为策略，并结构化存储。同时将触达方式抽象为渠道，也做结构化存储。中间结合运营的配置或者自动化输出能力，从抽象层上基本覆盖运营的所有动作。从而最终做到零开发。
## （三）我们好像可以做很多事情
### 1、推荐能力

简介：本系统具有两种推荐能力，一种是通过量化算法模型后为用户进行推荐；另一种是可通过运营配置为用户推荐配置的固定信息，目前已接入40+资源位的推荐，资源位上各个坑位的数据展示可支持人工灵活配置+从系统自动读取数据，有以下几类场景。

#### 1.1、推品能力
目前推品主要以基金产品为主，后续会支持全财富所有品进行推荐，目前推品池已有300+只产品进行推荐，推品池会不定时进行更新，已保证推出的品是当下最有利的产品，推品池也可人工随时调整控制，推品个数也可人工管理，以理财页和黄金豆活动为例，不止在固定资源位上可进行产品推荐，也可为各种活动进行推品服务，具体效果如下图：
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#### 1.2、素材推荐能力
有些场景不适合进行推品，我们也支持素材的推荐，将素材进行模型训练后推荐给用户进行展示，首页田字格就是以这种方式进行推荐：
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#### 1.3、推图片能力
有些位置需要进行图片描述以及展示时也可直接进行配置，例如基金详情页的特色产品介绍，和理财页基金经理头像的展示：
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### 2、排行榜能力
在一些需要数据计算以及数据展示的业务场景时，也可使用此平台进行配置，此平台集成了大量底层数据，首次与此平台打通后，后续想展示哪些数据直接按想要的规则进行配置即可，以排行榜业务场景为例，想要以哪种业务规则进行新的榜单展示，只需要简单配置即可快速上线

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### 3、陪伴能力
#### 3.1、触达能力
可通过一些自定义规则组合，为用户发送一些push，以优惠券为例，当用户优惠券快过期时及时为其做提醒，促进优惠券的使用：
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### 4、投研工具
#### 4.1、市场温度计
通过投研以及算法上的组合，为用户产出更加专业的投资工具，可使平台的用户更加的专业

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### 5、人群指标自定义圈选输出
快速生成离线实时人群

### 6、KYP-KYC-KYM指标体系的输出
支持底层KYP、KYC、KYM各项指标的接口输出，基础指标+加工指标+算法指标已有上百个，可以满足大部分业务场景使用

### 7、自动化报表数据分析
按我们规范将接口数据进行埋点后，可自动化分析出曝光、点击、交易、CTR、转化率等指标数据，无需进行报表开发

## （四）我们还想做哪些事情
 ### 1、专业的金融指标与模型的引入

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### 2、专业的用户行为诊断模型的引入
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## （五）我们目前的技术栈与整体架构

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