分析：
根據(jù)Analysys發(fā)布的《銀行服務(wù)應(yīng)用APP季度監(jiān)測(cè)報(bào)告2017年第3季度》 數(shù)據(jù)顯示，2017年第3季度，從銀行服務(wù)應(yīng)用APP啟動(dòng)次數(shù)來看，中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行和工銀融e聯(lián)分別以100457.5萬次、75583.7萬次和59934.6萬次位居前三。
Analysys分析認(rèn)為，2017年第3季度，銀行服務(wù)應(yīng)用APP啟動(dòng)次數(shù)環(huán)比上季度呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，其中工商銀行啟動(dòng)次數(shù)依然以較快速度增長(zhǎng)，環(huán)比增幅為12.4%。第3季度，工商銀行推出了多種活動(dòng)鼓勵(lì)用戶通過手機(jī)銀行進(jìn)行簽到及辦理交易等，有助于提高手機(jī)銀行啟動(dòng)次數(shù)。
從日均啟動(dòng)次數(shù)來看，依然是中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行和工銀融e聯(lián)分別以1091.9萬次、821.6萬次和651.5萬次位居前三。
從日均使用時(shí)長(zhǎng)來看，中國(guó)工商銀行以53.7萬小時(shí)的時(shí)長(zhǎng)位列第一，中國(guó)建設(shè)銀行、工銀融e聯(lián)分別以36.2萬小時(shí)、26.5萬小時(shí)位居第二、第三位。
Analysys分析認(rèn)為，第3季度銀行服務(wù)應(yīng)用APP營(yíng)銷活動(dòng)針對(duì)性較強(qiáng)，都是圍繞促進(jìn)用戶使用的主要因素展開，包括繳費(fèi)、轉(zhuǎn)賬、信用卡還款等，可以較為有效地吸引用戶參加活動(dòng)；同時(shí)，紛紛上線新版客戶端，優(yōu)化服務(wù)功能，提升用戶體驗(yàn)，從而進(jìn)一步提升用戶粘性。
從產(chǎn)品創(chuàng)新來看，第3季度銀行服務(wù)應(yīng)用APP創(chuàng)新主要是上線新版客戶端。農(nóng)業(yè)銀行發(fā)布個(gè)人掌上銀行蘋果和安卓手機(jī)新版客戶端，全面升級(jí)客戶消息中心，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)惠信息、服務(wù)通知的實(shí)時(shí)推送，并全新發(fā)布了資產(chǎn)視圖、企業(yè)年金、外幣理財(cái)、快捷支付管理、工資單等功能。招商銀行掌上生活APP6.0版本正式上線，面向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶全面開放消費(fèi)金融服務(wù)，搭載了豐富的消費(fèi)信貸產(chǎn)品，e號(hào)貸、e招貸、e閃貸、e分期、現(xiàn)金分期、掌上取現(xiàn)等，全面滿足客戶的各種消費(fèi)信貸需求。
從營(yíng)銷活動(dòng)來看，第3季度銀行服務(wù)應(yīng)用APP營(yíng)銷活動(dòng)主要圍繞吸引新客戶，交易促活等展開。工商銀行開展了“輕松e繳費(fèi)”、“智惠e起行”等活動(dòng)，鼓勵(lì)用戶通過手機(jī)銀行進(jìn)行繳費(fèi)、每日簽到及辦理交易等，有利于提升用戶使用頻率及粘性。建設(shè)銀行推學(xué)生惠、網(wǎng)絡(luò)金融校園行活動(dòng)，包括通過手機(jī)銀行進(jìn)行交易后可獲善融商務(wù)通用券、新開通用戶可免費(fèi)領(lǐng)取手機(jī)銀行資金安全險(xiǎn)等，吸引大學(xué)生簽約并進(jìn)行交易。中國(guó)銀行開展電子銀行交易大禮包活動(dòng)，通過手機(jī)銀行進(jìn)行轉(zhuǎn)賬匯款、信用卡還款、民生繳費(fèi)等交易即可參與抽獎(jiǎng)，同時(shí)引入轉(zhuǎn)盤抽獎(jiǎng)、砸金蛋抽獎(jiǎng)環(huán)節(jié)，活動(dòng)吸引力較大。
千帆“A3”算法升級(jí)說明：千帆“A3”算法引入了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，使千帆的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確地還原用戶的真實(shí)行為、更加客觀地評(píng)價(jià)產(chǎn)品的價(jià)值。整個(gè)算法的升級(jí)涉及到數(shù)據(jù)采集、清洗、計(jì)算的全過程：
1、采集端：升級(jí)SDK以適應(yīng)安卓7.0以上操作系統(tǒng)的開放API；通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，升級(jí)“非用戶主觀行為”的過濾算法，在更準(zhǔn)確識(shí)別的 同時(shí)，避免“誤殺”；
2、數(shù)據(jù)處理端：通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)用戶碎片行為的補(bǔ)全算法、升級(jí)設(shè)備唯一性識(shí)別算法、增加異常設(shè)備行為過濾算法等；
3、算法模型：引入外部數(shù)據(jù)源結(jié)合自有數(shù)據(jù)形成混合數(shù)據(jù)源，訓(xùn)練AI算法機(jī)器人，部分指標(biāo)的算法也進(jìn)行了調(diào)整。
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