在金融行业中,直播获客应该怎么做呢?

面对疫情下的金融直播,企业需注重合规性,提供丰富内容涉及政策解读、投资指导;选择安全平台,同时利用丰富的互动功能吸引客户。打造专业主播和多样化栏目也是关键

如今疫情复发,企业受影响程度不再像2020年初那样损失惨重,很多企业开始开启线上直播来获客。在金融行业中,直播获客又应该怎么做呢?

第一,直播要合规。在当前监管趋严的时代中,金融产品与其他直播带货的产品相比,它更加复杂,因为金融产品对风控和投资者都有一定的要求,合规性就成为了金融直播的首要条件。金融企业要遵守的合规规则主要有:直播要持牌、内容要审核、信息披露要充分、直播全程加密等。

第二,内容要丰富。金融直播不同于一般的直播,金融直播的内容主要还是要与金融相关,如政策科普、实时解盘、行情讲解、投资干货、理财教学等,这些不同内容都可以吸引到不同类型的用户前来观看。在直播当中,金融主播还需要积极引导用户关注和点赞,提高获客的效率。

第三,平台要安全。在金融直播当中,直播平台的稳定和安全是关键,保证用户信息的安全。那么就需要金融企业选择靠谱的直播平台,以避免泄露信息。

第四,功能要丰富。金融企业在直播当中,不仅仅需要更多的活动来提高用户的活跃度,也同样需要一些辅助功能来吸引更多用户前来观看,比如抽奖和发红包、邀请得红包等,让更多有趣的互动活动能够在直播间中实现。

除了以上所说的内容之外,金融企业还要通过打造更多的栏目内容、孵化专业的金融主播等来获得更多的客户。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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