解析CIFS|东吴证券薛辉：提升金融移动应用性能与用户体验的方法
2025-05-09
大家下午好！今天我挺开心的，听了一整天与大模型相关的演讲。今年 DeepSeek 火了之后，整个金融行业都活跃起来了。之前我已经了解了银行、保险以及券商等领域的情况，基本上各机构都在积极推进相关工作。听完今天的内容后，我感觉银行和保险在这方面相较于券商，确实走在了前面。今年春节过后，我也特别忙，我们内部一直在探讨大模型相关的应用。由于一些合规原因，券商行业内部的应用情况，虽然有些头部企业可能已经做得不错了，但对外公开披露的信息相对较少。
所以，今天作为倒数第二个演讲者，我就不讲大模型相关内容了，而是讲一些相对传统的话题。我演讲的主题是 “提升金融移动应用性能和用户体验的方法”，副标题是 “浅谈证券 APP 的客户服务实践”。移动金融的范围比较广，我想结合自身所在的证券行业与专业知识，讲讲在证券领域如何提升客户满意度。
首先，讲一个通用理论，即用户满意度对企业和平台的价值，主要体现在两点：
第一，它能够延长客户的生命周期。作为同行，无论是保险、银行还是券商，我们都有获客的需求，同时也面临着激活沉默客户的任务。如果大家从事这方面工作，应该非常清楚获取新客户和激活老客户的成本差异巨大。因此，良好的用户体验能够增强用户粘性，使用户留存更长时间。
第二，在社交媒体高度发达的今天，平台口碑和企业口碑至关重要。我相信各大企业都有相关的舆情监控和管理机制。所以，一个平台若能实现良好的用户体验，除了自身获客外，还能通过口碑提升客户满意度，实现以客带客。
01证券客户需求
结合证券行业的特点，其实每个行业都有其独特之处，所以我们在探讨 APP 体验时，离不开所处的行业。证券行业的特点基于证券客户的需求，这里讲几个客户的强需求。大家知道，去年 9.24 行情来势汹汹，9 月 24 日那周我正好在出差，行情突然爆发。我原本订的是中午回上海的火车，那天领导特意打电话让我尽快赶回办公室，就怕我们的 APP 因客户量太大而撑不住。在整个 10 月份国庆过后，行业内一些友商的 APP 出现了卡顿、访问缓慢甚至个别还发生了生产事故。所以，证券客户的需求大多是刚性需求。
交易品种全面
第一个刚性需求是交易品种全面。这一点没什么特别需要解释的，证券客户使用我们的 APP，首要需求就是能进行交易。证券交易除了沪深京等常规交易所的通用交易品种业务，如股票、债券、基金以及两融，基本上所有 APP 和三方平台都能支持。不过，像报价回购、收益凭证等业务，需要申请资质或许可，这些业务也能满足部分客户的需求。另外，从产品设计角度看，要追热点。比如这两年很多人开始购买 ETF，以前股票多不知道买哪只，就买基金，现在基金数量也越来越多，大家就选择买 ETF。所以这两年我们在 APP 建设和金融理财板块投入了大量精力进行改版，以迎合客户从投资股票转向基金再到 ETF 的需求变化。
委托及行情快速
第二个刚性需求是速度。在证券交易领域，速度是客户非常看重的因素，尤其是资金量较大的客户和机构客户，他们对速度的追求近乎极致，特别是机构量化交易，我们的优化通常是以毫秒为单位。对于普通散户，虽然平时交易体验可能不明显，但在实践中也有相关案例。比如隔夜委托，交易所按照时间和价格成交，隔夜委托允许客户在前一天晚上把委托单下到券商，券商在交易时间再报送到交易所。所以，可能出现两个客户以相同价格委托相同股票，由于不同券商报送通道速度有差异，导致一个成交而另一个未成交的情况。
还有行情方面，现在有很多基于行情的指标计算，像 LEVEL2 行情，机构使用较多，散户使用部分功能需要付费。基于 LEVEL2 行情的指标计算，有实时逐笔委托、逐笔成交，展示的信息也更丰富。
投资工具丰富
第三个刚性需求是投资工具。在过去五年，投资工具是各家在 APP 重点规划和建设的方向。如果大家炒股，在同花顺等平台能看到丰富的投资工具，很多还需要付费，有些投资工具的年费不低。在证券公司，这几年行业内交流较多的是智能交易。以智能交易中的条件单为例，以前叫智能条件单，从目前情况看，未来可能会转变为 AI 条件单。本来不想讲大模型相关内容，但上周有一家券商推出了鸿蒙版的语音下单功能，给我们带来了很多启发。现在，头部和中部券商基本都覆盖了投资工具和条件单功能，我们也在不断丰富条件单的种类，如常规的止盈止损、自动打新，还有相对高级的网格条件单等，以满足不同层次客户的需求。
此外，算法交易在近两年到三年开始兴起，目前还有不少券商正在建设中。算法交易一般指 T0 交易，原本主要在机构端为机构客户使用，现在一些资金量达到一定门槛、符合适当性要求的零售客户也可以使用。从算法交易的胜率来看，效果较好，对客户收益和证券公司营收都有很好的促进作用。
另外，像一键打新、一键卖出、一键撤单等功能，也有用户有一定需求。还有相对传统的投顾组合，用户订阅投顾组合后，组合里有若干只股票，传统方式下用户需要一只一只地买卖，时间上很难跟上，导致用户实际收益率低于组合收益率。所以，在合规前提下，我们会提供一些更便利的工具。
再者，行情指标方面，主要是一些增值行情计算，为客户提供更多决策工具。前面提到的 level2 行情，其指标丰富性和行情速度，对计算行情指标以及用户买卖点决策都有明显帮助。除了通用投顾服务可能收取一定费用外，对于效果较好的增值行业指标，我们部分免费提供给客户，部分则作为收费服务。
个性化资讯服务
第三大点是个性化。前几年我们常说千人千面，我们公司之前也有这样的系统。从我们 APP 的用户行为来看，用户打开 APP 后，点击率最高的通常是自选板块，进入自选就是看行情、做交易。券商的资讯大多采购自第三方，因为用户如果要看资讯，券商 APP 的资讯数量和种类很难比第三方自媒体更丰富。所以，我们会提供个性化咨询服务，围绕客户的持仓、自选股，以及客户购买的基金、投顾组合中的股票等相关资讯进行集中推送或展示，希望能更聚焦地为客户交易服务，而不是提供通用、宽泛的资讯。
安全性保障
第四大点是安全性保障。这一点用户一般不会主动提及，但我们都清楚，证券交易涉及资金安全。有了三方存款制度，用户不用担心证券账户里的资金安全，这是证监监管制度的保障。在技术方面，我们采用了国密等先进的加密通道算法。除了传统的账户密码登录，还加入了生物识别技术，如指纹、人脸识别。不过，在行业监管合规要求下，使用生物识别技术需要采用双因素验证方式，进一步保障用户交易安全。
客户服务支持
最后一点是客户服务支持。去年 9.24 那波行情，随着行情变好，整个公司都忙碌起来，客服中心尤为忙碌。客服中心不仅有日常回访任务，单向开户还需要进行开户回访，这些工作都由客服中心承担。
在 9.24 期间以及去年 10 月份，客户主动拨打我们东吴证券热线 95330 的接通率大幅下降。比如行情好了，有些客户早就不用原来的账户，甚至忘记账户号码或密码，虽然我们 APP 上有相关引导，如广告位、快速链接，但如果客户多年不炒股，可能根本没下载 APP，不知道如何找回账户和重置密码，此时找客服可能是最直接有效的方式。
不巧的是，行情好的时候客服中心最忙碌，导致客服热线接通率很低。所以，在 APP 的客服支持方面，我们要做到更便利。比如，一般客服有专用菜单，我们将客服入口设置在 APP 每张页面的右上角。在一些关键业务办理时，还会有主动提示，确保用户需要时能快速找到。此外，服务的及时性也很重要。
前面提到客服中心忙碌时人工接通率低，这时智能客服就很关键。智能客服的智能程度够不够，又与今天大家讨论的大模型相关。如果传统智能客服不够智能，借助大模型，其智能化程度或许能更好，从而解决服务及时性的问题。
第五点是专业性。证券业务种类繁多，客户提问的角度有时也很刁钻，所以无论是智能客服还是人工客服，都需要具备足够的专业性，才能服务好所有客户。以上这些就是证券客户的主要刚需。
客户的真实需求-赚钱
但客户来我们平台交易、使用投资决策工具、咨询投顾服务，最终诉求是什么呢？是赚钱。从赚钱这个角度看，用户的需求其实很简单，就是能便捷交易、知道买哪只股票、得到投资指导、快速成交、清楚赚了多少钱，这些需求其实就浓缩在前面我讲的六大点里。
在这个不言而喻的需求背后，还有一个更深层次的需求，那就是系统的支持程度。这就回到今天演讲的主题 —— 性能相关。开场时我提到，9.24 行情时部分友商的 APP 出现卡顿、延迟甚至无法交易的情况，这种情况不仅影响客户体验，甚至连客户的刚需都无法满足。证券公司的主要任务就是满足客户的交易需求。
02APP性能监测与优化
回到 APP 的性能问题上。在讨论性能时，我们要明确性能的定义、有哪些维度的指标以及如何了解当前系统的性能状况，最后再探讨如何提升系统性能。这里我不会深入讲解技术细节，而是和大家探讨整个体系是怎样的。
如今，大家手机上都有很多 APP。做个小调查，哪些 APP 你打开后三秒内就会离开？我想，原因主要包括页面加载速度慢、系统异常中止（即闪退）、服务请求耗时过长以及服务请求失败，这些因素直接影响用户的第一印象。通常我们打开一个 APP，会出现广告，点击跳过就能很快进入首页。但如果进入首页后是一片空白，需要等待一秒、两秒甚至更长时间才显示内容，用户的耐心就会被消耗。一些老旧机型还可能出现 APP 闪退的情况。
去年 APP 适配鸿蒙版本，我不知道在座有多少人已经在使用全新的华为鸿蒙星河版系统，我自己还没用过，不太清楚整体情况，但肯定会存在一些问题。在我看来，性能指标主要分为这四类，它们对用户体验影响最坏，用户遇到这些问题可能直接就会离开。
说到性能，我们要从前端和后端两方面来看。
性能指标监测方法-APP 端
APP 端有一些第三方工具，有免费的，也有与商业合作伙伴合作的付费工具，付费工具在信息响应程度上会更好。
前端指标主要包括启动时间、响应时间、崩溃率、操作时长、请求错误率、卡顿率。我们不仅可以主动查看系统上汇总的数据报表，还能设定指标预警，比如当页面加载超过一秒时，给系统设置一个告警值。
性能指标监测方法-服务端
服务端方面，我们使用整套 ELK 加 prometheus 做后台监控报告，这里截取了部分图，包括实时 TPS、每天流量峰值、网络请求带宽占比、慢查询、整个请求错误的占比等，这些都能清晰体现。根据证券行业特点，每天早上 9 点半会出现流量峰值，从图上也能明显看出。
除了 PC 端一整套主动查看的监控系统，手机端也有一套自研的运维监控平台，与 PC 端功能一致，只是能及时接收推送信息。我们针对一些重要指标，如日志错误频率、进程丢失、容器重启、服务器异常等，设置了告警策略，除了常规的内存 CPU 监控。
提升性能的方式
关于提升性能，前面提到了几个维度，从用户不喜欢的点出发，就是我们需要提升的方向。比如提升页面响应速度，这包括减少不必要的计算和渲染、进行图片压缩，因为图片过大或把特殊字体文件（有时达十几兆甚至更大）打包到代码工程里，都会影响页面加载速度。我们还可以采用异步加载技术、CDN 缓存机制。另外，提升系统稳定性，要从架构和程序设计层面考虑，包括系统容量规划、系统冗余设计以及错误处理机制。同时，提升接口请求速度，提高页面兼容性，这在每个 APP 发版前通常都会进行兼容性测试。
03强化客户反馈机制
最后一个大点。在整个用户体验过程中，用户反馈非常重要。我们有主动和被动收集用户反馈的机制。在 APP 内，我们在核心页面设置了用户反馈入口，该入口可随页面操作。比如用户在手机上截图，系统会自动弹出相关反馈提示，因为应用随时在用户手边，方便用户反馈需求。此外，我们还有一整套从客服中心到运营、产品、研发的反馈收集及处理机制，APP 应用市场里的评论也是我们收集反馈的途径。
前面讲的主要是被动收集用户主动反馈的情况，还有一部分是我们主动进行的，比如回访问卷，涵盖核心功能以及 A/B test，主动了解用户偏好。
在问题分析方面，无论是定性还是定量分析，都是收集到问题后的后续处理过程。由于用户需求众多且可能相互冲突，我们需要从数量和优先级等方面进行评估，并非所有用户反馈都会被采纳。
最后，从产研侧包括设计层面上做整体的协同，最后这张图是整体的用户体验反馈的过程，我们叫用户反馈驱动体验提升，基本上就是我前面讲的所有内容的一个总结。
今天就到这里，谢谢大家！
