这篇文章以作者在工作中负责的「营销系统-订单管理模块」为例，介绍如何实施B端系统的自动化建设，主要从六个方面进行介绍。希望能帮助到你的工作。

一、为什么需要自动化？

• 提效降本：企业协作流程中，会存在大量重复的、规则结构化的工作，若能用系统替代人工，那必然能缩短业务流程的周期，同时降低人力成本。
• 管控风险：人工操作会存在人为原因导致出错的风险，在系统程序不出错的前提下，自动化程序却能实现百分百按照规则执行任务。

二、如何挖掘自动化机会点？

下文介绍了几种方法，实际应用中一般都需要结合使用：

• 流程梳理与拆分
• 按业务角色调研痛点
• 与关键用户一起判断自动化可行性
• 分析系统运营数据

1. 流程梳理与拆分

流程自动化可以由单据自动化组合而成，而单据自动化中又包含多个节点自动化，所以在按照业务场景梳理流程之后，再拆分出具体的单据、功能点，更有助于找到问题点及优化措施。

下面以订单流程自动化为例，展示了如何通过该方法识别自动化优化点：

第一步：业务场景梳理

由于不同业务场景的流程会有所差别，所以需要先将业务场景进行细分，再在第二步中列出每一个场景的流程。

下图展示了订单流程中的部分场景分类：

第二步：拆分流程

分别梳理拆分每个业务场景的流程，并列出流程中的执行动作、业务角色等，以便更容易找到优化的“落脚点”，同时确保任何可能造成效率低下的环节都不会被忽略。

第三步：寻找不同流程中的异同点

经过第二步后，我们已经梳理了多个流程，但这些流程中实则有很多一样的节点，为了使节点自动化功能更具有通用性，应把同一大类的细分流程中的相同点找出来，以便开发过程中采用同一个方法。

下图标出了差异点，而非相同点，是因为差异点较少，这样能使流程图更清晰：

2. 按业务角色调研痛点

使用该方法前，一般需要先梳理业务流程，然后列出每个流程节点涉及的用户角色，可通过问卷调查、关键用户访谈等方式收集不同角色的痛点及需求。

下面列出了常见的两种调研方式应用在自动化需求中的适用场景、优缺点。当然，以下两种方式在实际应用中常常结合使用。

3. 与关键用户一起判断自动化可行性

首先，我们要明确以下两点：

1. 一切自动化都需要以线上化流程为基础，若业务流程无法实现线上化拉通则无法纳入自动化范畴
2. 自动化的实现需要依赖结构化的业务规则，若业务规则无法固定或必须参杂人为判断，也无法实现自动化

因此，在我们有了大致优化方向之后，需要判断这两个问题：

1. 该流程是否已实现/可实现线上化拉通
2. 该操作节点能否给出结构化的业务规则

以上两个问题，则需要我们和关键用户一起探讨，若都可以满足，该需求才具备“可行性”。

4. 分析系统运营数据

用途一：通过数据挖掘待优化点

• 周期长短：统计不同节点之间的周期，可以看出哪一段操作流程需消耗较多时间
• 使用次数：统计功能按钮的使用次数，可以看到哪个功能使用率较高，可将其看作“重点关注对象”
• 咨询次数：这是指日常系统运维过程中，用户咨询某个功能的次数，咨询次数较多的功能必然存在较多待改善点

用途二：通过数据验证需求的价值

• 验证需求的影响范围：例如当收到用户反馈“在A场景下会出现XXX问题，希望实现XXX”，我们首先可以通过分析系统数据查看A场景涉及的用户群体有哪些、用户数量多少、出现的频率多高，进而判断该需求的范围，一般来说，范围越大则价值越高。
• 检验需求的真实性：例如当收到用户反馈“在B场景下每次都需要耗时XX”，我们可以通过分析该操作环节的耗时，检验该需求仅为偶尔出现的主观感受，还是经常出现的客观存在。

三、调研自动化需求

调研过程实则是对原始需求的深入挖掘、全面了解，一般可以围绕以下四方面展开调研：

另外，我总结了一些调研过程的注意点：

四、自动化功能设计

关于功能设计其实有很多方法论、模型等，这里仅记录我认为在自动化功能设计过程中，容易被忽略但却十分重要的两点：

1. 可扩展性

满足业务弹性的同时节省重新开发的成本。因为业务常常会发生变化，所以在设计功能时应考虑若业务发生变化或者使用该功能的范围被扩大，如何更迅速地基于已有功能满足需求。

例如，可从以下两点着手：

1. 具体规则可配置：哪些节点需要启用自动化事件
2. 使用范围可配置：哪些产品线需要匹配自动化规则

2. 运维工具

及时监控自动化的异常，并让问题可追溯。若自动化事件出现异常，应及时让负责人清晰可见，否则会导致流程堵塞。再者，这也是增强使用者信任度的关键措施，让自动化从”黑盒“变为”白盒“。

例如，可从以下三点着手：

1. 报文：指展示自动化事件的结果，主要包含：成功/失败的执行结果、失败原因、执行时间。以订单自动执行为例，一般可以在订单列表增加【自动化报文】字段，让自动化的执行过程及结果清晰可见。（效果可参考下图）
2. 标签：为成功执行了某个自动化节点的单据打上对应标签，标签不但相比于文字更清晰，而且便于后续统计数据。（效果可参考下图）
3. 节点日志：该点更偏向于开发层面的记录，在何时执行了哪个程序、执行结果如何等等，当出现异常时，应能确保通过查询日志能准确追溯到原因。

五、自动化功能的数据运营

1. 分析哪些维度？

• 自动化率：用于验证自动化规则的可行、辅助计算节省人天
• 周期时长：对比[启用自动化功能后流程周期] VS [人工操作的流程周期]，用于验证自动化功能带来的价值
• 自动化执行失败的各类原因占比：用于优化自动化规则
• 用户群体：便于有方向地推广自动化功能，应重点帮助自动化使用率较低的群体梳理出流程线上化/自动化规则，才能提高系统整体自动化率

2. 如何快捷利用系统现有字段进行分析？

• 报文：适用于分析自动化执行失败的各类原因占比
• 标签：适用于统计自动化率
• 时间：适用于统计周期时长，包括各个节点的创建时间/更新时间
• 组织信息/用户岗位信息：适用于统计用户群体的使用情况

六、发展趋势畅想

1. 超自动化

超自动化的定义是“是有关机器人流程自动化（RPA）、人工智能（AI）、机器学习（ML）及流程挖掘等先进技术，在业务过程自动化中的应用”。继续以订单流程为例，在未来的实际应用中，我们可能使用RPA自动识别客户邮件回签的合同并上传到对应的订单附件中；利用AI充当系统的智能客服，实现自动化运维等。

2. 输入自动化

目前很多单据主要还是靠人工文本输入，未来可以利用图像技术、语音技术更快捷完成输入节点。

在产品设计中，我们除了设计新功能、上线新版本之外，要如何发现或创造产品的“新价值”？在本篇文章里，作者便针对“新价值”的内涵进行了定义，并对如何挖掘“新价值”、如何渐进式创新与运用式创新这件事儿进行了解读，一起来看看吧。

定义和说明

在英特尔®高级院士Gene Meieran的创新管理报告中，他这样认为，创新有三种类型：突破性创新，其特征是打破陈规，改变传统和大步跃进；渐进式创新，特征是采取下一逻辑步骤，让事物越来越美好；再运用式创新，特征是采用横向思维，以全新的方式应用原有事物。

突破性创新具有不可预见性，俗话来讲就是“可遇不可求”，可能来自于某一领域的长年累月积累后的质变，也可能来自于某位天才的灵光一现。

今天分享的方法论更适用于后两种，如何在工作中发现并应用渐进式创新和运用式创新，下面是个人从业以来总结的一些习惯和方法。

注：本篇分享的重点不在“新设计”“新形态”等具象过程，而是在结果——“新价值”，可以是通用设计产生的降本增效的价值，也可以是某些设计在另一场景应用产生的价值。

一、贴近用户，代入场景

产品是解决问题的途径，所以产品设计一定是需要贴近用户的，在文章“创新”的命题下，若是脱离用户或对用户产生误判，是非常容易出现“自嗨”却无用的设计。

最好的情况是PD是本身就是用户，比如私以为产品生涯比较有价值的产品是某患者就医智能主动式导引产品（不展开，有兴趣可私下交流），当时笔者并无任何医疗行业知识背景，单纯是以患者的视角去调研发现问题并完成产品设计；PD本身是用户的条件有些苛刻，所以如何去了解用户/客户一直是产品重要的课题。

C端的用研方法和知识网上一搜一大把，这里不做展开。

与C端产品不同，平台产品很多时候用户是可以现实中触及的，所以最简单有效的方法：

• 定义并收集产品目标场景；
• 跟随用户完成各个场景的工作流并观察记录；
• 针对发现的问题做进一步的沟通和调研。

一套调研下来，对用户场景和场景流程就有了详细的了解和认知，就能及时、有依据的发现产品能帮助降本提效但是目前遗漏的场景（新功能），或者产品可以满足的更好的地方（新特性）。

二、分析动机，回归本质

首先谈谈笔者对“需求”的定义：需求本质来自于需求方由某个动机所产生的期望（结果），或由此期望，所产生的个人视角的解决方案。

注意看宾语——“预期结果”和“解决方案”，大多数情况下，需求方提的需求很少会提及“动机”，因为相比动机，想要的结果和解决方案是更具体且更易描述的。但是因为需求方（用户）的背景知识、产品理解等方面的差异，需要PD去分析需求，分析的第一步就是寻找“需求本质”。

如，患者在医院的行动，需要挂号、签到、查报告等功能，动机是要高效的完成就诊获得诊疗方案；财务需要对账功能，动机是要保障账目正确且流程合规可追溯；只有洞悉需求方的动机，才有可能全面不遗漏的满足需求，产出预期之外的价值。

三、产品设计中发掘新价值

1. 抽象：PD执着的“通用性”

做平台、做数字化的PD群体中尤其常见，做业务习惯先建模，做行业就想做通用业务模型。

例如PaaS的计费系统，计费系统的核心职责是维护计费规则，对于持续更新的业务，产品设计最重要的事情是基于业务特点抽象计费模型，先梳理影响计费的因素，如产品、子产品、服务区域，再梳理不同类型的计费规则f(x)（包括计费周期，计费模式，计费要素等），最后通过影响因素与不同类型的计费规则关联，只要模型全面，业务后续增加的产品计费项都能通过这个计费模型做灵活配置，快速帮助新产品、新功能商业化落地。

通用设计的价值一般有二：

1. 降本增效，抽象的业务模型能有效避免重复开发工作；
2. 快速支持应用层业务尝试和变化。

通用设计貌似与大家对“创新”的理解相悖，但回到前文的说明，本文的创新强调的“新价值”而不是“新形态”。

2. 延伸：在产品链路上做价值延伸

这个可以在很多产品、软件上发现，比如记账APP做资产管理功能，互联网医院推出健康管理套餐，高德地图提供网约车服务，他们的共性都是，基于产品的用户画像和使用场景，推出能为这部分用户提供新价值的服务，或是在使用产品的场景里做流程延伸（记账-算资产、就诊-康复管理、查询目的地-打车出行）。

做产品价值延伸的尝试，首先要分析确定现有产品的用户画像，梳理使用产品的场景，在场景的前后序流程中寻找能为这部分用户提供新价值的机会。

3. 关注结构化的“能量”

之前在做折扣审批线上化的需求，调研的过程中发现，以往邮件审批除了申请折扣的信息，通常还附有申请依据。

既然折扣审批实现线上化，那么以往在邮件审批折扣过程中，申请人（销售）提供的申请依据中的友商报价部分，也可以在这个过程结构化，上线通过结构化的友商折扣数据，结合客户的属性（地域、体量级别），有助于定量的分析出友商在不同地域的折扣策略，能更好的了解友商策略，制定兼顾价格竞争力和公司收益的折扣策略。本身只是为申请规范可追溯落地线上化，但是却产生了额外的更重要的价值。

这是一个新的角度，我们在做2B产品时，经常遇到线下流程线上化的需求，系统化让以往线下流程产生的数据内容具备可结构化的可能，结构化是分析再应用的前提，这部分得出的结论，可能是流程优化甚至前文提到的友商策略分析的重要依据。

四、结语

再次强调，本篇分享的重点不在“新设计”“新形态”等具象过程，而是在结果——“新价值”，创新不是目的，创新的结果——产生的价值才是目的。

在某些维度上，交互设计师和UI设计师之间的工作内容或思考方式是存在差异的，那么，你了解交互和UI之间的差异在哪儿吗？本篇文章里，作者就结合实战案例，聊了聊交互与UI的思维差异，一起来看看吧，或许会对你有所启发。

大家是否有关注到，在过往的面试过程中，经常被问到的一类问题就是岗位间的区别，比如产品与交互、交互与UI、UI与视觉等等。笔者在之前帮团队面试交互设计师的时候，也喜欢给出一个需求背景，让求职的小伙伴聊聊不同岗位是如何思考的，因为大多数交互设计师都是由上下游岗位转岗而来，思维可能还停留在原有的岗位中，所以就希望通过这类问题，来初步的判断下对方是否匹配当前岗位的要求与工作。

由于笔者是由UI设计师转岗成为交互设计师，所以本篇文章就结合一个实战案例，来跟大家聊聊工作内容的转变带来的两者思维上的差异。

一、项目背景

本次项目是一个“购买返虚拟币”的功能，类似于京东的返京豆，返还的虚拟币可以在购买的时候按照对应的比例换算成抵扣金额，而此次改版的功能是在原有单件返币的基础上调整为阶梯返币，单件返币的数量随着用户单次下单的商品件数递增，从而促进用户能多件下单，提升商品的销量。

乍一看该功能都不需要设计师参与，只需要根据商品的返虚拟币规则，将之前的单件反币标识改成多个就行，如“1件返XX、3件返XX…”，虽然看起来好像也解决了业务诉求，但是如果仅仅考虑标识展示，而不结合需求背后的业务逻辑去思考，后续也会随着规则的变化而带来对应的问题，那对于交互与UI设计师而言，针对这个需求，又该如何考虑的呢？我将分为“交互篇”与“UI篇”来分别阐述。

二、交互篇

对于交互设计师而言，其中一个核心能力就是将业务诉求转变成用户可理解、可操作的交互流程。那么我将从业务规则、用户场景以及操作流程三个方面来拆解交互设计师是如何思考这个业务需求的。

1. 业务规则

虽说本次业务需求很简单，只是将单件返币改成多件，但是我们也不能仅仅被表象所蒙蔽，需要进一步挖掘相关业务规则。

返币并不是适用于所有商品，那不管是单件还是多件都会有对应的配置返币规则的地方，我们需要知道在配置规则的时候有没有做限制，比如支持几个阶梯，这将决定我们在前台该如何展示该规则。

如果最多两个，那我们就可以考虑将每个阶梯对应的返币规则都展示出来，但是如果不做限制，那是不是可以考虑将规则收起，仅展示“单件最多返币”引导用户下单购买。

2. 用户场景

用户在产品中的下单流程不仅仅是通过首页产品瀑布流开启，可以通过各个途径，比如搜索、营销板块等等，所以我们需要考虑多件返币规则都适用于哪些场景。

除此以外，我们可以结合该需求的目的出发，设置阶梯意味着希望用户能单笔下单多件，那我们可以聚焦用户加购数量的场景，当用户选择的数量在两个阶梯之间时，可以给与相应的提示，告诉下一个阶梯的奖励，引导用户增加购买数量。

3. 操作流程

前面在业务规则的分析中，确定了返利的阶梯是没有数量限制的，为了后续的延展性，我们选择将对应的阶梯收起，改成“单件最多返XX”的标识展示。

那如果用户想要了解具体的返利规则时，该如何操作呢？

所以此时的返币标识不仅仅是一个标签，同时还是一个用户了解规则的入口为了与其他标签区分开，我们在返币标识上加上了可点击引导来辅助用户理解。

三、UI篇

对于UI设计师而言，其主要的工作是界面的视觉效果设计，并且需要配合前端工程师完成视觉效果的实现。所以主要通过视觉风格、平台规范、以及技术实现三个方面去拆解。

1. 视觉风格

UI设计师每天会在各大设计网站中穿梭来收集灵感，但是并不是所有的视觉风格都符合当前的产品与功能，面对的人群不同，行业不同都会对最终的风格选择产生影响。同时该采取什么视觉表现手法，也需要根据具体的需求而定。

比如本次改版需求，UI设计师主要是针对阶梯返币的标识做设计。由于该标识属于强营销标识，所以需要有比较强的视觉引导，此时对于UI设计师而言，就需要考虑该用什么视觉形式来表现，从而增强用户的感知。

2. 平台规范

UI设计师其中一个能力要求就是制定平台规范，规范的建立能统一产品的视觉呈现以及提升设计与开发的效率。所以在设计返币标识的时候，除了思考视觉表现手法以外，还要结合当前的平台规范去设计。设计完成以后，可以放在最终的产品卡上，与其他的标识做对比，最终达到“突出而不突兀”的设计目标。

3. 技术实现

这里说的技术实现并不是说要让UI设计师去写代码。当然设计师是可以了解一些简单的前端代码，这样就可以站在技术实现的角度来权衡设计，减少后续的沟通与优化的时间成本。

在本次的需求中，标识的设计如果采用了微动效，那就需要确定是技术实现还是将动效切图给前端，而动效又有不同的文件形式承载且各有优缺点，需要设计师提前去了解并最终与技术达成一致。

四、共性

其实随着整个互联网行业越来越成熟，对于岗位的界定也变得越来越模糊，所以市面上出现了很多如体验设计师、产品设计师、产品交互设计师等“新兴”的岗位，网上对于这些岗位的定义也各有不同，其实总结下来就是如何发挥岗位的优势帮助产品提升收益。所以不管是UI设计师还是交互设计师，都需要对产品、对业务、对目标用户有足够的了解，这样才能产出符合用户预期的体验与设计。

比如这次多件返币的升级功能，当我们在完成了这个需求本身的工作后，是不是可以进一步的去挖掘需求。我们可以在功能上线后，结合后台的埋点数据，来观察这个功能带来的变化，如果用户热衷寻找或者下单多件返币的商品，那我们是否可以尝试将所有的返币商品集合在一个页面，这样不仅可以提升用户查找返币商品的效率，同时平台也便于管理与跟踪这些商品，并且可以通过该板块的营销提升产品的日活与最终的转化。

五、总结

以上，就是笔者根据工作中案例，分享的一篇关于交互与UI思维差异的文章，经验有限，欢迎大家批评指正与交流。

作为证券基金产品或基金业务的相关从业者，可能不少人都需要了解有关基金认购、申购、赎回和转换的信息流与资金流，在本篇文章里，作者便进行了拆解和分析，一起来看看吧，或许会对相关从业者们有所帮助。

上周写了一篇：“我的证券产品史——见证A 股激荡14年（上）”，原本接着再写篇：”我的证券产品史——见证A 股激荡14年（中）“，看到有人在问：“请问下有没有基金业务申购、赎回流程里面的资金流、信息流的相关文档呢”。

既然有人问，那就有需求，有需求花点时间和精力写篇“拆解基金认购、申购、赎回和转换的信息流和资金流”文章，方便大家一起交流、一起学习、一起进步，需交流我们评论区见，多交流才有可能碰撞出来更多知识火花。

在切入主题之前先简单聊下三项

1）若对基金对认购、申购和赎回不了解，烦请抽空看看公众号里面之前写的三篇文章：“基金 – 认购那些事儿”、“基金 – 申购那些事儿”和“基金 – 赎回那些事儿”，(以免晕车有空看看，毕竟金融知识学起多少有点枯燥）。

2）信息流：信息的流动，这里的信息可以狭义理解：认购、申购和赎回信息按照一定逻辑规则在同一系统内部或不同系统之间进行信息的传递。不同的场景、不同的节点都会形成不同的信息传递，就形成了不同的基金认购、申购和赎回信息流。

3）资金流：资金的流动，它本质是货币的转移，无论是现金还是电子货币都是在不同账户之间的转移。

小结：资金流是货币在支付活动中不同参与者之间的信息流和资金流不是孤立存在的，相互依存，资金的流动依赖信息的流动推动，以信息流为依据；同样资金流动是信息流动的必然结果，发生信息流动的目的就是推动资金的转移以完成最终的支付。明白了这层关系，言归主题，让我们一点一点的切入，一块一块的展开，从入门逐渐到精通之旅吧。

一、基金认购

在了解基金认购的信息流和资金流之前需了解以下内容，以便接下来开启狂飙模式。

1. 认购定义：在基金首次募集期购买基金即的行为称为认购；分为场内和场外基金认购。
2. 认购对象：合格的个人投资者和企业投资者，即按开户要求开通相应的个人或企业基金账户
3. 认购费率：认购期购买基金的费率相对来说要比申购期购买优惠，具体认购费率需看基金公告，一般会享受一定的费率优惠，认购费率为 1.0%。
4. 认购期限：一般为基金的募集期，基金募集期一般是1到3个月不等。
5. 认购价格：通常认购价为基金份额面值（1元/份）加上一定的销售费用。
6. 认购收益：对于认购期(新发基金募集期)购买的基金产品，投资者一般会有利息收益，这部分利息会在基金成立时，转换成为投资者的基金份额。
7. 认购方式：基金认购方式可分为网上现金认购、网下现金认购、网下组合证券认购和网上组合证券认购4种方式。
8. 认购品种：封闭式基金、开放式基金、ETF份额、LOF份额、QDⅡ基金份额和分级基金份额。

需了解其它基金认购知识，烦请阅读：“基金 – 认购那些事儿”。

小结：以上是在基金认购过程中涉及到的知识点，认购流程可大致归纳三步：开户 – 认购 – 确认，但细节上会有差别，现以开放式基金+ 网上现金认购为例详细对信息流和资金流进行拆解。

1. 基金认购信息流和资金流

基金销售中，认购的资金是怎样流转的呢 ？现整理两张流程图，方便在大家从不同角度、由简入难了解基金销售订单到资金划转流程。

认购信息流：用户认购 -> 支付成功->生成订单；推送TA系统 ->登记、交易确认及会计清算-> 管理人清算系统 -> 托管账户监管。

认购资金流：认购金额支付->扣款成->资金从支付机构划出->销售归集总账户->募集验资账户 ->托管登账户 ->划出确认失败的认购资金 销售机构结算账户 ->投资者结算账户。

最后：如认购申请无效，认购金额原路退回投资者账户或银行卡，认购最终结果要待基金募集结束后才能确认。

二、基金申购

同样如需了解基金申购的信息流和资金流之前需了解以下内容：

1. 申购定义、申购业务流程、申购业务规则、申购费计算，其它与申购相关知识点，烦请阅读：”基金 – 申购那些事儿“。
2. 申购价格：日常申购采用”未知价“法，在”T+1”日确认的时候，以申请日的基金净值作为成交价格。
3. 申购方式：基金申购方式可分为网上现金认购、网下现金认购、网下组合证券认购和网上组合证券认购4种方式。
4. 申购品种：封闭式基金、开放式基金、ETF份额、LOF份额、QDⅡ基金份额和分级基金份额。

需了解其它基金认购知识，烦请阅读：”基金 – 申购那些事儿“。

小结：以上是在基金申购过程中涉及到的知识点，现以开放式基金+ 网上现金认购为例详细对信息流和资金流进行拆解。

1. 基金申购信息流和资金流

基金销售中，申购的信息和资金是怎样流转的呢 ？现整理两张流程图，方便在大家从不同角度、由简入难了解基金销售订单到资金划转流程。

让大家进一步了解基金投资人申购基金的，基金销售机构、基金注册登记机构之间划转申购资金，整理出文字版申购资金划转如下：

1. 基金销售机构可以在基金成立后接受申购申请。基金投资人提交申购申请时，应当全额交付申购资金。
2. D+1日10:00前，使用销售归集分账户归集申购资金的基金销售机构，应当将申购资金从销售归集分账户划往销售归集总账户。
3. D+2日12:00前，基金销售机构应当将确认成功的申购资金在扣除相关手续费后从销售归集总账户划往该基金的注册登记账户。D+3日10:00前，基金销售机构应当将确认失败的申购资金划往基金投资人的结算账户。
4. D+2日15:00前，基金注册登记机构应当将申购资金从注册登记账户划往基金财产托管账户。

三、基金赎回

同样如要了解基金赎回的信息流和资金流之前需了解以下内容：

赎回定义、赎回程序、赎回费用、巨额赎回、赎回技巧，其它与赎回相关知识点，烦请阅读：“基金 – 赎回那些事儿”。

在基金赎回过程中涉及到的知识点，现以开放式基金+ 网上现金赎回为例详细对信息流和资金流进行拆解。

1. 基金赎回信息流和资金流

基金销售中，赎回的信息和资金是怎样流转的呢 ？现整理两张流程图，方便在大家从不同角度、由简入难了解基金销售订单到资金划转流程。

让大家进一步了解基金投资人赎回基金的，基金销售机构、基金注册登记机构之间划转赎回资金，文字版赎回资金划转如下：

1. 基金销售机构可以在基金成立后接受基金投资人的赎回申请。
2. D+3日12:00前，基金托管银行应当将确认成功的赎回资金从基金财产托管账户划往注册登记账户。
3. D+3日15:00前，基金注册登记机构应当将赎回资金在扣除相关手续费后从注册登记账户划往对应基金销售机构的销售归集总账户。
4. D+4日10:00前，基金销售机构应当将赎回资金从销售归集总账户划往基金投资人的结算账户，或者划往销售归集分账户。
5. D+4日17:00前，使用销售归集分账户的基金销售机构应当将赎回资金划往基金投资人的结算账户。

四、基金转换

定义：投资者在持有本公司发行的任一开放式基金后，可将其持有的基金份额直接转换成本公司管理的其它开放式基金的基金份额，而不需要先赎回已持有的基金单位，再申购目标基金的一种业务模式。

好处：比赎回后再购买费用更低（补差价原则），比赎回后再购买更便捷（当时转换原则）。

条件：

1. 在同一家销售机构销售的，且为同一注册登记人的两只同时开放式基金；
2. 前端收费模式的开放式基金只能转换到前端收费模式的其它基金，申购费为零的基金默认为前端收费模式；
3. 后端收费模式的基金可以转换到前端或后端收费模式的其它基金。

费用：基金转换费用＝转出基金赎回费用＋转出转入基金申购补差费用。

让大家进一步了解基金投资人转换基金的，基金销售机构、基金注册登记机构之间划转赎回资金，文字版转换资金划转如下：

1. 基金销售机构可以在基金成立后接受基金投资人的基金转换申请。
2. D+3日12:00前，基金托管银行应当将确认成功的转换资金从转出基金的基金财产托管账户划往注册登记账户。
3. D+3日15:00前，基金注册登记机构应当将转换资金在扣除相关手续费后从注册登记账户划往转入基金的基金财产托管账户。

好了先写到这里，可能会有不足之处，欢迎大家给我多多提意见、留言反馈和补充，如有错误之处，还请大家指正，我们评论区见。大家一起交流才有可能碰撞出来更多知识火花，一起聊聊、一起学习、一起进步。

参考资料：

• 《深圳证券交易所开放式基金申购赎回业务说明》
• 《上交所交易型开放式指数基金业务实施细则（上证发〔2020〕88号）》

在当今竞争激烈的商业环境中，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）已成为企业成功的关键因素之一。CRM系统旨在通过收集、管理和分析客户数据，建立和维护客户关系，提高客户忠诚度和满意度，促进销售和业务增长。本文将探讨CRM的核心概念和功能，以及它对销售业绩的重要性和未来发展趋势。

一、CRM的发展历程

CRM的发展历程可以追溯到20世纪80年代和90年代初，随着信息技术的迅速发展和企业对客户关系管理的需求增加。

以下是CRM的发展历程的主要里程碑：

1. 早期的客户数据库（1980年代）

在这个阶段，企业开始使用计算机来存储和管理客户数据，例如使用电子表格或专门设计的数据库系统。

这些数据库主要用于记录客户基本信息和交易记录，帮助企业进行基本的客户管理和跟进。

2. 销售自动化（1990年代）

随着计算机技术的进一步发展，企业开始使用销售自动化工具来支持销售团队的工作。

销售自动化系统（SFA）提供了一套功能，包括销售机会管理、销售预测、报价和合同管理等，以提高销售效率和准确性。

3. 客户服务管理（1990年代）

随着客户服务的重要性日益凸显，企业开始关注客户服务管理的提升。

客户服务管理系统（CSM）被引入，用于跟踪客户问题、投诉和售后支持，并提供快速响应和解决方案。

4. 市场营销自动化（2000年代）

随着互联网的普及和数字营销的兴起，市场营销自动化系统（MA）应运而生。

市场营销自动化工具提供了一系列功能，包括电子邮件营销、自动化营销活动、线索管理和分析报告等，以帮助企业实施和跟踪市场营销策略。

5. 综合CRM系统（2000年代至今）

随着时间的推移，企业意识到客户关系管理需要综合的解决方案。

综合CRM系统整合了销售、市场营销和客户服务等多个功能模块，以提供全面的客户管理支持。

综合CRM系统提供了客户数据集中化、客户分析和洞察、销售流程管理、客户服务支持等功能，帮助企业更好地管理客户关系并实现业务增长。

6. 人工智能和大数据应用（近年来）

最近几年，人工智能和大数据技术的发展为CRM带来了新的可能性。

通过人工智能和机器学习算法，CRM系统能够分析和挖掘大量的客户数据，提供个性化的推荐和建议。

智能化的CRM系统还能预测客户行为、优化销售机会和提供实时洞察，以支持更智能、精准的客户管理。

二、CRM的类型

CRM可以分为以下几种类型：

1. 操作型CRM（Operational CRM）

操作型CRM主要关注企业与客户之间的日常交互和业务流程。它包括销售自动化、市场营销自动化和客户服务管理等功能模块，用于支持销售、市场营销和客户服务团队的日常工作。

操作型CRM旨在提高企业的效率和响应速度，促进客户关系的建立和维护。

2. 协同型CRM（Collaborative CRM）

协同型CRM强调不同部门和团队之间的协同合作，以实现更好的客户服务和支持。它涵盖了协同销售、协同市场营销和协同客户服务等功能模块。

协同型CRM通过共享客户信息、协同工作流程和跨部门协作，促进信息共享和团队合作，以提供一致和个性化的客户体验。

3. 分析型CRM（Analytical CRM）

分析型CRM侧重于客户数据的分析和洞察，以支持决策制定和战略规划。它利用数据挖掘、业务智能和预测模型等技术，从大量的客户数据中提取有价值的信息和洞察。

分析型CRM帮助企业了解客户行为、偏好和趋势，预测客户价值和需求，从而优化市场营销策略、改善销售绩效和提供个性化的客户体验。

4. 互动型CRM（Social CRM）

互动型CRM即SCRM，也是这几年比较火的CRM方向，强调通过社交媒体和在线平台与客户进行互动和参与。它整合了社交媒体数据和用户生成内容，以了解客户的意见、反馈和互动。

互动型CRM利用社交媒体监测、社交分析和社交媒体营销等工具，帮助企业与客户建立更紧密的关系，增强品牌形象，并进行个性化的社交营销。

5. 顾客体验型CRM（Customer Experience CRM）

顾客体验型CRM强调提供优质和一致的客户体验，以建立忠诚度和增加客户满意度。它关注客户在整个购买过程中的感受和互动，并提供个性化的服务和支持。

顾客体验型CRM涵盖了客户关怀、客户反馈和客户忠诚度管理等功能模块，以确保客户的满意度和忠诚度。

三、核心功能

CRM可以高度概括为一个中心、两个核心、三个支撑：

• 一个中心是：以客户为中心
• 两个核心是：围绕客户数据管理展开的客户细分和客户生命周期管理
• 三个支撑是：销售管理、客户服务管理和市场营销管理

1. 客户数据管理

客户数据管理是指通过CRM系统来收集、存储、管理和维护企业与客户相关的各种数据和信息。这些数据包括客户基本信息（如姓名、联系方式、地址等）、交易记录、购买偏好、行为习惯等。

通过CRM系统，企业可以建立一个客户数据库，全面记录和了解每个客户的情况，对客户进行细分和生命周期管理，为个性化的营销和服务提供有力支持。

客户数据管理与其他CRM功能紧密关联，为其他功能模块提供数据支持和决策依据。例如，在销售管理中，销售团队可以通过客户数据管理模块了解每个客户的需求和购买历史，制定更有针对性的销售策略。

在客户服务管理中，客户服务团队可以根据客户数据管理模块提供的信息，及时解决客户问题和提供个性化的售后服务。

客户数据管理还有助于企业建立客户360度视图，全面了解客户的需求和行为。这样，企业可以更好地把握客户的兴趣点，实现更精准的市场定位和营销推广，增强客户满意度和忠诚度。

2. 销售管理

销售管理是CRM的重要组成部分，销售人员可以进行销售机会追踪和管理、销售预测和目标设定、销售过程管理、客户沟通和互动、合同和订单管理、销售报表和分析。

通过销售管理，企业可以更好地了解销售情况，评估销售策略和目标的实施情况，优化销售活动和决策，从而提升客户满意度，提高销售额。后续同样会专门一篇文章讲述该模块。

3. 客户服务管理

客户服务管理是指通过CRM系统来管理企业的客户服务活动和流程，以提供更优质的客户服务和满足客户需求。这包括客户投诉处理、售后服务管理、客户反馈跟踪等。

通过CRM系统记录和追踪客户服务数据和效果，企业可以更好地了解客户需求和反馈，及时解决问题，提高客户满意度和忠诚度。

客户服务管理与其他CRM功能相互关联，共同实现对客户关系全过程的管理和优化。例如，客户数据管理提供了客户基本信息和交易记录，为客户服务的个性化和精准化提供了依据。

销售管理可以根据客户服务的反馈和满意度，调整销售策略和提供更好的售后服务，从而增强客户忠诚度和满意度。

4. 市场营销管理

市场营销管理是指通过CRM系统来管理企业的市场营销活动和策略，以实现更有效的市场推广和销售。这包括市场调研、营销活动策划、目标客户定位等。

通过CRM系统记录和跟踪市场营销数据和效果，企业可以更好地了解市场竞争态势，优化营销活动和资源配置，提高市场营销效率和竞争力。

市场营销与其他CRM功能相互关联，共同促进企业与客户的全面互动。例如，客户数据管理提供了客户基本信息和行为习惯，为市场营销活动的定位和个性化提供了依据。

销售管理和客户服务管理可以根据市场营销活动的结果和客户反馈，调整销售策略和改进客户服务，以更好地满足客户需求。

5. 分析报告

通过数据分析和报告，帮助企业了解客户价值、销售业绩和市场趋势。这些分析报告为企业提供决策支持，帮助制定个性化的客户管理策略和营销计划。

四、主要价值

CRM对销售业绩的影响不可忽视：

• CRM系统提升销售人员的工作效率和成单率，通过提供客户数据和洞察，协助制定个性化的销售策略，CRM系统帮助销售人员更好地了解客户需求，提高销售效率。
• CRM系统促进销售团队的协作和合作，通过共享客户信息、协同工作和任务管理，CRM系统增强团队协作，提高整体销售业绩。
• CRM系统提供数据分析和决策支持，通过分析销售数据和市场趋势，CRM系统为销售决策和战略提供依据，帮助企业做出明智的决策。
• CRM系统促进客户忠诚度和满意度，通过提供个性化的客户服务和关怀，CRM系统增强客户满意度，建立长期的客户关系。

五、CRM发展方向

CRM在未来的发展中将继续受到关注，并受到技术和市场趋势的影响。以下是CRM当下和未来发展的几个关键方向：

1. 数据驱动的智能化

随着大数据和人工智能技术的不断发展，CRM将更加注重数据的驱动和智能化应用。通过数据分析和机器学习算法，企业可以从海量的客户数据中获取更深入的洞察，预测客户行为和需求，并提供个性化的产品和服务。

智能化的CRM系统将能够自动化任务、生成智能推荐、预测销售机会和优化市场营销策略，帮助企业更有效地管理客户关系。

2. 移动和云端解决方案

随着移动技术的普及和云计算的快速发展，移动CRM和云端CRM解决方案将成为趋势。

移动CRM使销售团队能够随时随地访问和更新客户数据，提高销售人员的灵活性和效率。

云端CRM解决方案提供灵活、可扩展和安全的CRM系统，降低企业的IT成本和复杂性，并实现多部门的协同工作。

3. 社交媒体整合

社交媒体已经成为人们交流和信息获取的重要渠道之一。当前的CRM系统已经更加紧密地整合社交媒体数据，以获取更多关于客户的洞察。

通过监测和分析社交媒体上的客户行为和意见，企业可以更好地了解客户的喜好、兴趣和态度，进一步个性化营销和提供更优质的客户服务。

4. 跨渠道一体化

客户使用多个渠道进行购买和互动，例如线下店铺、在线商城、移动应用等。现代CRM系统更加注重跨渠道的一体化管理，以提供无缝的客户体验。

企业将能够在不同渠道间共享客户数据、历史记录和交互信息，实现一致且个性化的沟通和服务。

5. 人性化的客户体验

在竞争激烈的市场中，提供出色的客户体验将成为企业的差异化竞争优势。未来的CRM系统将更加关注人性化的设计和用户体验，使用户能够轻松使用系统并提高工作效率。

通过简化界面、自动化任务、提供个性化建议和智能推荐等功能，CRM系统将成为销售团队和客户服务团队的强大助手，帮助他们更好地与客户互动和沟通。

综上所述，CRM系统通过客户数据管理、销售管理、客户服务管理、市场营销管理和分析报告等功能，实现对客户关系全过程的管理和优化。CRM不仅仅是一种技术工具，更是一种战略和文化的转变，它提升销售效率，促进团队协作，提供决策支持，增强客户满意度，推动企业业务增长。

在未来，CRM系统将继续发展创新，为企业提供更智能、个性化的客户管理和营销解决方案，助力企业在竞争激烈的市场中取得成功。企业能够通过有效的客户关系管理实现业务增长和提升竞争力。

风控是企业管理和发展中的重要一环，那我们应该如何做好风控呢？作者通过案例分析从三个方面进行了关于如何做好风控的阐述，希望能帮助到你的工作。

在最近的一份工作中，负责过某物流公司的客户信用风控业务产品，出于总结与更新认知的目标，在总结“客户信用风控”的同时，并跳出“客户信用风控”看“风控”。

一、C物流公司客户信用风控

1. 业务背景

C物流公司的服务对象主要为B端客户。

在与客户的合作过程中，公司与客户之间的运费结算方式主要采取现结和定期结的方式进行运费的结算：

• 现结：即一票一结，在每票运单取货或送达时，由寄方或收方即时支付运费。
• 定期结：即客户按合同约定的付款日期，支付对应账期的运费。这种结算方式，类似于信用卡的账单结算方式，在很多行业中都有被应用。例如：在6月5日，支付对应账期（5月1日-5月30日）的运费。

在定期结算的合作模式中，客户可能由于信用、资金周转问题、经营不善等主观和客观的因素，不能按照合同规定的时间和方式支付运费，因而产生公司带来经济损失和财务风险。

因此，针对以上业务风险，需要采取相应风控手段来减少或者消灭风险发生的可能性，减少风险发生时造成的经济损失，最大程度的保护业务经营的成果。

2. 客户信用风控产品架构

C物流公司的业务中，客户信用风控主要是针对合作客户可能存在的账单逾期或拒付等风险进行的预防与管控，其产品架构主要包括数据层、规则层和应用层。

（1）数据层：在客户信用风控业务中，要知道哪些客户可能会存在风险，就需要依赖数据对客户进行风险评估和分析，这些数据主要包括自有数据和三方数据。在客户信用风控产品架构中，数据层是基础、核心部分，通过对数据的管理，为上层的规则层、应用层提供可靠的数据支持，从而进行客户信用风险评估和管理。

在数据层中，具体的数据范围取决于需要识别哪些风险类型或从哪些维度去识别客户风险。

例如，如果要识别客户是否存在历史违约行为，就需要从自有的历史交易数据中提取相关信息进行分析；若果要判断企业是否存在经营合规风险，则需要通过第三方的工商、法务纠纷等数据进行分析。

在确认数据层的数据范围之后，需要对数据进行规整和清洗，以确保数据的准确性、完整性和一致性。这一过程通常被称为数据仓建设，包括数据抽取、转换和加载等。通过数据仓库的建设，可以实现数据的集中存储和管理，方便后续的数据分析和挖掘。

举个例子：在C物流公司的业务中，客户信息评分的计算就需要依赖自有数据和三方数据来计算。

自有数据包括客户基础数据、交易数据、账单履约数据等，三方数据包括企业征信数据（如信用报告和评级）、工商数据（包括注册资本、经营范围等）和法律诉讼数据（如涉及的法律诉讼记录）等。

客户信息评分初始分数为100分，并根据特定规则划分为高、中、低三个等级，客户的相关数据一旦触发扣分项或加分项，则按既定规则更新客户信用分。

（2）规则层：在客户信用风控产品架构中，规则层是一个非常重要的组成部分，其主要作用是根据预设的规则和条件，对输入的数据进行计算、处理，以满足应用层风控业务的需求。

举个例子：在事前风控环节中，业务需要通过客户信用评分来判断客户信用情况。在这个业务场景里面，如果让业务人员自行通过基础数据进行客户信用评分，那计算过程是复杂的、结果可能是失准的。

因此，有了数据之后，产品需要基于业务规则，抽象分析信用评分的计算规则与相应变量，然后通过规则层对这些规则与变量进行管理，并输出应用层所需的结果，为应用层业务需求提供必要的支持。

在客户信用风控业务中，除了上述案例中的信用评分计算规则的管理，还有很多其他的规则需要管理。例如，数据监控规则、风险预警规则、风险处置规则等。

（3）应用层：对于业务人员而言，数据与规则是无法直接被业务人员应用于具体风控业务场景中的，在具体风控业务场景中，业务人员需要依赖具体的风控应用工具来实现具体的风控需求。

应用层是客户信用风控产品架构中面向业务用户的重要组成部分，其主要作用是为用户提供基于需求构建的风控功能和服务，用于实现具体的风控业务需求。

这些功能和服务分别包括事前、事中、事后的风控工具，例如：事前风控中客户准入的信用审核工具，事中风控中对于用户交易的监控与预警工具等。

二、风控的基础流程、四大策略与三个阶段

1. 风控的基础流程

在实践中，主体情况、风险因素、技术、环境等因素会随着时间的推移发生变化，风险的性质和影响也会随之发生变化，因此风险管理过程是一个动态的、不断迭代、循环的过程，需要根据实际情况不断进行调整和完善，主要流程包括：风险识别、风险估测、风险评价、选择风控策略、风控效果评价。

（1）风险识别：风险识别是指通过流程分析、数据分析、经验判断等方法，去发现并识别业务中潜在的风险因素，是风险管理的第一步。

举个例子：以C物流公司的业务为例，在客户信用风控中，首先需要对业务流程进行深入的了解和分析，确定可能存在风险的环节；其次可以通过收集和分析客户数据，识别哪些客户可能存在违约、逾期付款等风险行为。

（2）风险估测：风险估测是指对已经识别的风险事件进行定量或定性的评估和预测，其目的在于，估测风险事件的发生概率与影响程度，以便更好地了解风险的大小和重要性。

举个例子：以C物流公司的业务为例，可以通过信用评分等级和交易情况，去估测某个客户发生信用风险的概率与损失程度。

（3）风险评价：通过风险识别与风险估测，识别并估测了业务中哪些环节、哪些对象可能会触发风险事件，以及风险事件的发生概率与影响程度。

在此基础上，最终采取什么样的风控策略，还需要在风险识别与风险估测的结果上，综合风险事件中相关利益方的情况，对风险事件做一个“评价”，得出风险事件的可控性和可接受性等结论，为后续的决策和控制提供依据。

举个例子：在C物流公司的业务中，A客户发生了账单逾期事件，在风险评价时根据A客户过去的付款行为、逾期账单金额、逾期金额对公司的影响等因素的综合考虑，最终决定对A客户账单逾期事件暂时采取风险保留措施。

（4）选择风控策略：“风险”一词虽然可怕，但并不是所有的风险事件都需要避而远之的。在实际风控业务中，针对不同的风险事件，应根据风险评价结果选择适当的风险管理方法，具体包括：风险回避、风险保留、损失控制、风险转移等。

举个例子：在C物流公司的业务中，在对客户进行信用审核，发现客户风险等级极高，业务人员选择将客户审核为“失信客户”来回避风险。

（5）风控效果评价：风险因素是动态发展的、风险评价结果可能有偏差、风险管理措施可能无效……等，基于以上种种因素，在风控业务中，应该定期从风险事件的发生率、损失程度、风控措施有效性等方面对已经实施的风控措施进行评估和分析，了解其实际效果，并进行相应的优化。

举个例子：在C物流公司的业务中，通过定期的风险控制效果评价，发现采取风险回避策略，虽然很大程度的减少了风险事件的发生，但导致了部分客户的流失，针对该问题，公司对风险回避策略进行调整，减少误伤客户的情况。

2. 风控的四大策略

（1）风险回避：风险回避是指主体结合风险事件情况与自身情况，有意地避免或减少可能触发风险事件的因素，对可能存在的一切风险采取回避的态度。

风险回避策略虽然可以有效降低风险事件发生的概率，但也会因为对风险的盲目回避而导致放弃某些可能带来收益的合作机会，是一种消极的风险管理策略。因此，主体在选择风控策略时要基于风险评价结果，综合考虑多方面的因素，选择适当的风控策略。

举个例子：在C物流公司的业务中，风险等级高的客户，可能会存在给公司带来损失的风险，但如果公司对此类客户一律采取限制回避的措施，则会因当下风险因素在未来发生变化而错失合作机会。

（2）损失控制：损失控制是指在风险无法完全避免或虽然存在风险，但仍有利可图的情况下，不消极的回避风险，而是在承担一定风险的前提下，采取措施限制风险事件的发生或减轻风险事件的影响，以保护主体的利益。

在损失控制策略中，风险与收益共存，如收益大于风险影响，则措施是有效的，但如果风险的影响大于收益，则措施是无效的，是一种积极主动的风险管理策略。

举个例子：在C物流公司的业务中，某客户风险等级较高，采用限制交易额度或预付费用的措施，去控制风险客户触发风险事件时的损失。

（3）风险保留：风险保留是指在风险的发生概率和影响程度可接受时，不对某些风险采取回避、控制或转移的措施，而是选择自行承担其可能带来的损失。

举个例子：在C物流公司的业务中，某客户发生了账单逾期，在客户风险等级较好，且过去履约情况叫好的情况下，公司采取监控客户履约行为的措施，在保留逾期账单的情况下继续与客户合作。

（4）风险转移：风险转移是指在风险事件对主体造成的影响比较严重的情况下，主体可以通过购买保险、签订合同分担责任等方式将部分或全部风险转移给第三方。

举个例子：在C物流公司的业务中，部分客户风险等级高，且交易金额大，一旦发生违约风险，则公司会承当较大损失，因此公司通过与保险公司合作，购买相应的保险服务，当风险事件发生时，通过保险手段将风险转移给保险公司。

3. 风控的三个阶段

在亡羊补牢的故事里，邻居第一次提醒他狼偷了羊的时候，主人因为羊已经损失了，就没有及时修补羊圈，直到发生第二次狼偷羊的时候，主人才修补羊圈。

“亡羊补牢，为时已晚”，这个故事背后的道理，放在风控里面同样适用，我们不能等风险发生之后才被动的或被迫的采取措施，对于风险的管理需要有前瞻性和全局性，应在风险发生的前、中、后分别采取相应的管理措施，以实现对风险的有效控制和防范。

（1）事前风控：主要目标是通过前置风险约束规则和监控手段，尽可能在事前帮助主体及时地筛选出可能存在的风险因素，以便采取有效措施，减少可能发生的风险事件和避免风险的产生。

举个例子：在C物流公司的业务中，在与客户正式合作前，公司可以利用信用评分结果来判断客户的潜在风险，以决策是否与客户开展合作。

（2）事中风控：主要目标是通过规则监控和预先设定的触发条件，在业务进行过程中或风险发生的关键时刻，快速定位和分析风险，并采取针对性措施来解决问题，并尽可能减少损失。

举个例子：在C物流公司的业务中，当客户发生逾期的时候，公司可以利用催收、中止合作等手段，遏制风险蔓延减少损失。

（3）事后风控：事后风控的主要目标主要体现在两个方面，一方面是对已经发生的风险事件，采取相应的措施，进行止损或挽损。另一方面，则是通过对风险事件的追溯、分析，对风险管理策略进行复盘总结和完善，以提高整体风险管理水平。

举个例子：在C物流公司的业务中，当客户发生账单逾期的时候，公司可以利用催收、中止合作等手段，遏制风险蔓延减少损失。但是如果这些措施没有起到预期的效果，就需要对已发生的风险事件与措施进行反思和复盘总结，找出问题所在，并及时改进。

三、跳出”客户信用风控”看”风控”

在与风控领域的某位KOL交流时，他说我做的客户信用风控算是企业内控与互联网场景里面的风控不是一回事，不同风险类型实施方法完全不一样。

基于这个观点，我结合自己在客户信用风控方面的经验，对互联网场景中的营销风控、内容风控、账号风控、游戏行为风控、信贷风控等不同类型的风控进行了研究与思考。

个人认为，从字面上理解，无论是什么风险类型，风控本质上都是主体对风险的预防与管理，目的都是减少或避免风险事件发生的各种可能性与风险事件发生时造成的损失。

例如：在内容社交平台中，用户可能会在平台中发布敏感、违禁、色情、暴恐、辱骂、广告导流等违规内容，这些内容可能会引发合规风险，针对该风险，平台可以采用敏感词监控、内容审核、举报机制等措施来减少或避免违规内容对平台造成的影响。

该案例与C公司物流公司客户信用风控相比，两者有不同的业务流程以及不同的风险因素，在风制方法与手段也存在明显差异，但是其背后的基本流程、基本策略、风控阶段等核心思想是共通的。

自互联网诞生以来，我们的网速一直在进步，但对于用户而言，经常会需要等待系统加载过程完成，若等待的体验没有处理好，产品很难迎来好口碑。本文对常见的几个等待场景，看看如何处理用户等待这件“小事”。

下图是从1990年代到未来6G时代的一个网速变化，可以看到，自互联网诞生以来，我们的网速一直在飞速提升。然而，现实给用户感受到的网速却并没有那么快 —— 用户经常会需要等待系统加载过程完成。导致这种情况出现的原因有以下三个方面：

1. 系统的服务器对外带宽比较小：云厂商的带宽资源是一种稀缺资源，因此带宽越大费用越高。从运营成本考虑，不会选择过大的带宽。除了那些视频类的服务器之外，大部分业务系统，尤其是SaaS系统的服务器对外带宽都不高。
2. 服务端应用处理业务的时间比较久：服务端需要从数据库读取或写入数据，通常数据库数据量越大，读取或写入数据的时间就越久。
3. 用户网络带宽不足：用户端的网络带宽不足同样会影响实际的系统加载快慢。

现在看来，这种情况还会持续很长时间。如果等待过程体验不好，对于新用户，很可能会直接放弃；而老用户，则会被每天等待的过程弄得心烦气躁，产品自然也很难赢得好的口碑。因此产品设计时就需要考虑如何让用户等待的过程没那么糟糕，如果能够带来一点愉悦感那就更好了。本篇我们就对常见的几个等待场景，看看如何处理用户等待这件“小事”。

一、提交过程

提交表单（包括添加、修改）是SaaS产品用户频次最高的操作，我们经常会发现设计得不好的提交过程会出现下面这种情况。

用户点击提交后没有提交过程指示，用户不知道自己提交了没有，细心的用户会回列表去看一下确认，缺乏耐心的用户则要不直接再次点击提交，甚至是多次提交。结果产生重复数据，用户不得不进行删除操作。

比如下面的动图里，可以看到，点击提交按钮后没有任何反馈，如果等待时间稍微长一点，用户就会怀疑自己是不是没点上，然后就会重复点击提交。

这里其实就是违反了尼尔森十大交互原则中的“可见性原则”，没有给用户的操作及时有效、看得见的反馈。怎么样算是一个比较好的提交过程体验呢，我们来看下面的例子。

这是我们之前拆解的SageHR的手机端提交的过程，他们在等待的过程中，给出了一个有趣的动画，让整个等待过程更加愉悦。同时，在操作成功后给出了明确的文案告知用户操作已经完成。这就是一种愉悦的用户体验。

二、页面加载过程

在体验一些设计非常糟糕的产品时，我们经常会遇到下面两种情况：

1. 进入新页面后，整个平面都是白的，没有任何提示，也不知道是网络问题还是软件出了故障。
2. 页面有图片时，在图片没有加载出来前，图片的位置是一片空白。

对于进入新页面的加载过程，最简单的提示就是给一个“加载中”的动画提示，告诉用户当前正在加载。更好的体验是给出有趣的动画加载过程，比如下面这种，碰到加载慢的时候，看个3-5秒也不会觉得无聊。

也有一些结合产品自身特色的加载动画，比如网易云音乐的加载动画用的是一个播放频谱振荡的效果。

对于有图片加载的情形，基础的体验是给出一个占位图片，让用户能够在加载前就知道这个区域会是一张图片。当然，用骨架屏的加载指示体验会更好，用户一看到骨架屏就知道加载后的界面大致布局。比如从美团进入到外卖频道就使用了骨架屏的加载指示方式。

三、下载与导出过程

在Web端，通常文件的下载都是直接交给浏览器处理，也就是下面这种效果。所以PC端文件下载体验基本都是一致的。

对于移动端来说，下载过程需要自己控制，因此给出下载进度指示是非常必要的。通常会使用进度条的方式指示文件的下载进度。

实际上，影响下载体验更多的不是下载过程，而是我们准备下载文件的过程有时候也会比较久，典型的就是SaaS产品的导出的过程。当涉及得数据比较多的时候，往往会需要较长的时间。我曾经见过一个糟糕的设计是，用户点击下载后，整个处理数据的过程会超过30秒，而且用户在这个过程中不能关闭当前页面，一直得等着。即便是一个耗时久的操作，如果让用户等待超过了10秒，用户也是难以忍耐的。然而，有时候确实处理数据耗时就是需要很久，怎么办呢？这个时候就要引入异步处理机制了。

异步处理机制其实将导出行为和导出结果分开，用户进行了导出操作后，不需要等待导出结果，而是可以先去处理别的工作。然后，随时可以到导出结果处理任务中查看数据是否导出。整个逻辑如下图所示。

异步处理过程，影响体验的一个关键环节是用户如何知道导出已经完成。简单的做法是给每个人一个导出任务列表入口，然后用户自己去查。这种方式的话，用户可能经常需要刷新来看导出是否完成。

实际上，这种体验还不够好，更好的方式是在这个基础上，再增加导出操作完成后主动通知用户。比如通过App推送消息、邮件、钉钉消息、微信模板消息、短信提醒等方式进行提醒。具体哪种方式，取决于哪种方式能够让用户更方便及时地得到反馈。这样的话，用户可以自己主动去导出任务列表查看，也可以等待系统的导出成功通知。

总结

我自己曾经遇到过很多产品，打开第一个界面就想放弃，原因就是加载的时候给一个空白屏幕，碰到网络不好干脆一直处于这种状态，用户没法知道当前的状态，体验非常糟糕。这种产品往往是产品设计时没有注重细节导致的、或者是他们想当然地认为大家网络都会像在办公室里那样快。

实际上，加载过程的交互体验我们只需要和UI/UX、开发人员约定好我们列举的这些场景，统一加载过程的指示就能够避免这种问题了。“用户等待”对产品设计看似是一件小事，但对用户体验来说，却是一件大事 — 因为他们每天都会遇到几十上百次的加载过程。

在基金的相关业务中，“认购”这一术语其实常常出现，那么，你是否对这一术语有一定了解？本篇文章里，作者就从认购定义、认购程序、认购业务规则等方面，对这一常用术语进行了解析，一起来看看吧。

整理了一篇“一文搞懂20个基金常用术语”，其实基金常用术语永不只20个，后面我将继续整理1~2篇的文章，掰开了揉碎了呈现出来，但此篇文章我们重点聊聊基金常用术语之“认购”。

我将从认购定义、认购程序、认购业务规则、认购费计算公式等、一点一点的切入，一块一块的展开，以便大家从入门逐渐到精通。

一、认购定义

度娘定义：基金认购是指投资者在开放式基金募集期间、基金尚未成立时购买基金份额的过程。通常认购价为基金份额面值（1元/份）加上一定的销售费用，投资者认购基金应在基金销售点填写认购申请书，交付认购款项。

通俗定义：投资者在开放式基金募集期间，通过基金代理人向基金管理人申请购买基金份额的行为。

二、认购程序

投资者参与认购分三个步骤进行：

第一步：办理开户即开通基金账号和交易账号

分个人投资者开户和机构投资者开户（都需准备各项资料）。

第二步：认购

分个人投资者认购和机构投资者认购（具体认购不作介绍，有不同可找我私聊）。

第三步：确认

投资者可以在基金成立之后向各基金销售机构咨询认购结果，并且也可以到各基金销售网点打印成交确认单；此外，基金管理人将在基金成立之后按预留地址将《客户信息确认书》和《交易确认书》邮寄给投资者。

三、认购阶段

认购分为两个阶段，认购期和认购结束。

认购期主要对投资者的认购行为进行确认。

认购结束主要是根据确认的认购申请，进行比例配售，并计算份额和完成份额过户的处理。

四、认购业务规则

1.认购期规则

投资者发起认购申请，必须已经开立了基金账号，并在发起交易的代理人处做过账户登记，认购期间，只对交易的行为进行确认，只计算确认金额，不计算确认份额和交易费，已经成立或者终止的基金，不接受认购申请，只允许认购发行期的基金。首次投资的认购申请，申请金额必须大于首次投资的金额；追加投资的认购申请，申请金额必须到大于追加投资的金额。

2. 认购结束规则

基金发行结束之后，根据发行情况，决定是否发行成功。如发行成功，发行期利息归基金资产或者折算成份额归投资者；如发行失败，发行期认购金额连同利息一同退还给投资者。

发行方式有两种：

1. 先到先得的末日比例配售；
2. 全程比例配售。

发行成功，计算出投资者的认购费用，以及认购的确认份额，增加投资者的份额余额。

前收费基金：认购费用支持价内法和价外法，并根据和销售商签订的分成协议，计算销售代理人费用。

后收费基金：不收取认购费，但需计算销售代理人代理费，这部分费用由管理人垫付。

五、认购费计算公式

认购确认金额计算方法：

1. 认购确认

根据对投资者认购上线的控制，确定可认购金额，作为认购确认金额。

认购确认金额 = min（认购金额，可认购金额）

可认购金额 = 最高认购金额 – 已确认认购金额

2. 认购结束

全程比例配售 = min（募集规模/认购确认总金额，1）

末日比例配售 = min（末日可认购额度/末日认购总金额，1）

末日可认购额度 = 募集规模 – 末日以前的认购确认总金额

非末日认购，配售比例 = 1

超过末日认购，都按失败处理。

3. 按比例确认

认购实际金额 = 认购确认金额 * 配售比例

4. 按规模控制

认购限额：

全程比例配售：认购限额 = 募集规模 * 全程配售比例

末日比例配售：末日的认购限额 = 末日可认购的额度 * 末日配售比例

根据申请时间或者申请金额等规则，对于认购限额以内的认购申请，完全确认，超过认购限额的申请，全部确认失败或者部分确认。

5. 认购利息计算

1）不分段计息

计算天数 = 计息截止日期 – 计息开始日期

利息 = 年利率 * 计息天数/360

利息税 = 利息 * 利息税率（对机构不收取利息税）

2）分段计息å

利息 = sum（区间年利率 * 区间利息天数 / 360）

利息税 =sum（区间年利率 * 区间利息天数 * 区间利息税率 / 360）

6. 认购份额计算

1）手续费

前收费 -价内法：手续费 = 实际认购金额 * 认购费率 * 折扣率，

前收费 -价外法：手续费 = 实际认购金额 * 认购费率 * 折扣率 / (1 + 认购费率 * 折扣率)

后收费：手续费 = 0，赎回时候再收取手续费。

2）代理费

前收费 -代理费 = 手续费 * 代理费分成

后收费 -代理费 = 实际认购金额 * 代理费费率 * 折扣率

3）认购份额 = （实际认购金额 – 手续费）/ 发行价格

4）认购利息转份额 = 利息 / 发行价格

5）认购等级份额 = 认购份额 + 认购利息转份额

好了先写到这里，可能会有不足之处，欢迎大家给我多多提意见、留言反馈和补充，如有错误之处，还请大家指正，我们评论区见。大家一起交流才有可能碰撞出来更多知识火花，一起聊聊、一起学习、一起进步。

在产品设计中，我们常常会利用游戏化设计来吸引用户，那么在教育产品中，游戏化设计理念可以如何应用并结合至产品设计中？在本篇文章里，作者结合实战经验与调研结果，从理论维度对教育产品的游戏化设计进行了解读分析，一起来看看吧。

随着双减政策的落实，教育类应用市场的“斗争”悄悄拉开序幕，在线教育行业将保持稳定增长，市场规模将达到5901.9亿元，用户规模将达到3.52亿人。

教育行业的竞争性强，但国内教育类产品的游戏化设计集中在低龄化的群体中，面向少年、青少年群体的游戏化应用市场仍有很多空白值得探索。

本专题将分上下期，分别阐述笔者近期针对学习动机及流程的调研成果，以及在教育产品游戏化中的实战经验，分析教育产品在游戏化设计下的切入点和机会点。

一、关于学习

为教育类产品做设计前，需要先解构学习及其本质，从学习行为动机的拆解，更好地找到在整体流程中设计的切入点。

1. 学习的本质是是什么？

学习本质的理论基础经过了4个时期的发展，从行为主义、人本主义、认知主义再到建构主义，对于教育者/方的要求越来越高。

在前3个阶段，教育的核心分别是简单的行为训练教学（驯兽师）、提供知识让学生自主学习（服务师），提供加工后的信息提升用户学习效果（讲解员）。

在最高层级的建构主义中，教育者需要承担起设计师的角色，因材施教，考虑不同的学生的学习进度/学情提供定制化的学习内容。

2. 教育产品的顺应变化？

从层级演变中，我们也能看到教育产品的发展史。教育产品从一开始只提供教育资源/书册的教育资源平台（学科网），再到提供知识学习的平台的兴起（慕课网），最后到现在提供学情定制化的学习内容（多邻国）。

利用大数据算法，以及最新的Chatgpt，教育产品的可能性越来越多。身处教育行业的设计师，也要从建构主义考量自己产品的核心价值是否要顺应变化，在产品/设计侧能够为学习者提供什么样的学习帮助。

二、如何触发学习行为？

在明确教育本质后，再来看学习行为。从经典的动机理论模型（福格模型）来看，学习行为的构成需要3个要素，动机（Motivation）、能力（Ability）和触发（Trigger），三者缺一不可。

1. 动机

1）动机的强弱

“教育是有滞后性的”作为老师或是家长，应该对这句话很有感触。学生在心智尚不成熟的阶段，对于学习的动机多来自外在。北京大学，中国最高学府之一的教授就在访谈中表示：

同时，社会的环境浮躁，“钱”至上的社会，让学生看不清学习这件事本身的意义，学生的学习动机更多来自外部环境。常见的几种说法有：

• “大家都说学习很重要，我要好好学习”
• “学习好了，长大才能赚大钱”

回归到自我决定理论来看，大部分学生都处在非自我决定的阶段，以无动机或外在动机的外部调节和内投调节为主，他们对学习没有动机，很难坚持。从动机侧来看，我们要做的是把学生的动机内化/强化，去提升学习效率和学习效果的提升。

2）如何强化动机？

用学术角度回答，普雷马克原理（PremackPrinciple）指出：即用高频的活动作为低频活动的强化物，或者说用学生喜爱的活动去强化学生参与不喜爱的活动。如“你可以出去玩，如果你吃完这些青菜。”如果一个儿童喜爱做航空模型而不喜欢阅读，可以让学生完成一定的阅读之后去做模型等等。

从这个理论来看，我们的第一个转化是“外壳”。用游戏化的包装，让学生去学习，外壳形式的改变。让学生的无动机/外部动机学习，转化为偏向内部的动机，动机强化的过程，让学生更主动/高效的学习。

面向低年龄层的教育游戏化软件有恐龙数学、悟空识字、洪恩数学等，都是成系列的学习软件，核心是包装了游戏化的形式，让小朋友能以比较轻松的方式学习；面向较高年龄层的应用中，多邻国也是采取了游戏机制的包装，让用户能更轻松的学习。

（恐龙数学-选中正确选项可以转化为一次攻击）

（多邻国-提供游戏化的勋章、奖励养成系统）

因此，这里能够得到第一个设计转化：

2. 能力

学生的学习能力是正态分布的，有的人能力好，有的差一些。但现在的“排名”机制，分数机制，家长分数至上的思路，让学生对自己的能力的认可越来越少，自信心大大减少。常见的家长话术是：

• “隔壁家的小孩这次排名…”
• “排名怎么样？你这次怎么又退步了”

外部的评价会持续性地影响学生的能力评价和认知，心理学上有个模型，自我效能模型，核心思想是：人对自己是否能够成功地进行某一成就行为的主观判断，它与自我能力感是同义的。成功经验会增强自我效能，反复的失败会降低自我效能。自我效能感是个人对自己完成某方面工作能力的主观评估。评估的结果如何，将直接影响到一个人的行为动机。

在自我能力评价较低的情况下，用户会去采取行为的可能性就越低。

因此，高自我效能的正向循环对于学生用户来说很重要，从产品/设计层，能够考虑的是：

1）增加个体对成功的体验（适当的挑战）

当挑战程度适中时，用户可以更容易获得成功+正向反馈，结合自我效能，就能实现正向循环。

在海外的教育软件Quizizz中，老师可以关联知识点，并设置难易程度，帮助用户根据自己的学习水平选择合适的题目：

（Quizizz增加知识点绑定）

（Quizlize看到各个学生的学习进度和掌握情况，方便因材施教）

2）语言说服（强化反馈的证明感受）

指通过他人的指导、建议、解释及鼓励等来改变人们的自我效能感。当个体总能获得外界的关心和支持时，他的自我效能感就会增强。人们对自身能力的知觉在很大程度上受周围人评价的影响。

（Classcraft-关卡+知识点让用户学习）

3. 触发

在触发方式上，考虑用户进入产品前、后的流程，找到用户进入产品的触点，让用户更容易触达学习的内容。

这点和常规做产品的触点很类似，虽然是做教育产品，但其本质还是产品。因此用产品的思路，在用户未进入产品时，用APP推送等方式提醒用户上线；而在进入产品内，在主线上，以任务的方式督促用户学习，同时增加一些随机触发的学习任务，提升学习行为触发的触点。

三、如何提升学习过程中的学习状态

从心流模型来看，基于用户的能力，合理设置任务、适当引导注意力，并且给予即时反馈，从而去引导用户长时间去做一件事情。在心流体验中，注意力得到集中，学习效率得到提升，对外干扰事物的感知降低，甚至达到忘我的境界。

达成心流需要满足3个条件。

1）目标-有明确的目标设定

在美国的学习体系与学习目标相关性极高，教师教学时会围绕当前学科的Standard（教纲）要求，为学生提供目标强关联的教育，这样的学习教育方式效率更高。

这点转化到教育产品侧，为学生提供教学内容的学习目标就尤为重要，有方向的学习更有效率。

2）平衡-任务的难度和挑战性之间有平衡

与自我效能理论类似，我们要为学生提供难度适中的题目，让学生不会陷入负反馈中。但同时，要有一定的难度，让学生不会觉得太没有挑战及学习意义。

3）反馈-有清晰、及时的反馈

常规的教学应用一般是把核心反馈放在结果页面，但好的教育产品会侧重在任务过程中就根据用户的表现给予对应的递进式的反馈，导向正确的结果。

在恐龙数学中，把反馈的差异化重点放在音效上，在单次操作正确与多次连续操作正确时提供不同的语音反馈，比如常规的是“Yeah”多次正确时说“你真棒”等。下图是竞品的gif，具体的音效大家可以去网上找视频听听看。

四、总结

回顾上述内容，从教育软件层面，游戏化设计的切入点可以归纳为如下内容。

切入点到实际应用时，要根据产品阶段、功能的业务目标、设计目的，有取舍的使用，具体的实践将在下篇《教育产品-游戏化设计实践》中分享。

以上就是本期分享的内容～欢迎大家在评论区说出自己都疑问或想法，一起讨论，共同进步！

参考文章：

https://view.inews.qq.com/a/20220604A05THI00