2018年4季度，中國GDP增長6.4%，創近年來新低，政府多次強調市場要適應由高速增長轉變為中高速增長，在增速換擋期，經濟發展質量得到了前所未有的重視，政府更加在意社會融資規模、就業率等更貼近市場的數據指標。10月，社會融資規模降幅較大，為了降低企業融資成本、提振市場融資熱情，央行于10月7日再次降準，釋放約7500億資金，支持實體經濟發展。整體來看，4季度宏觀市場資金面偏緊，社會投資熱情降低，導致投資理財類應用的活躍用戶規模有所下滑，同步影響了記賬理財類應用的用戶規模。

在記賬類應用中，隨手記以1139.6萬活躍用戶列行業第一，其次是卡牛信用管家和51信用卡管家，分別以679.3萬和444.1萬活躍用戶規模列行業二、三位。環比增長方面，隨手記、挖財信用卡管家和鯊魚記賬的環比增幅超過10%，其中隨手記在用戶規模較大的基礎上仍保持著較高的增速，更加奠定了記賬領域的龍頭地位，而51信用卡管家、挖財記賬理財、網易有錢等應用的活躍用戶規模降幅較大，行業尾部應用分化更加嚴重。

在所有行業都在加速數字化研究發展的當下，極少有人了解會計記賬是信息數字化的鼻祖，正是因為三大財務報表，才讓投資者和債權人無需參與企業經營，就能夠詳細了解經營狀況，資金是最早的數字標的，資金的背后代表了一系列的經營行為。當會計記賬應用到個人記賬之時，記賬就變成了個人生活信息數字化，記賬是為了更好的管理個人消費和支出，記賬類應用則是為用戶提供定制數字化管理的平臺，從這個角度來講，優質的個人資金管理平臺必須具備便捷的數據接入點、高效的數據轉換器、清晰明了的數據分析工具和催化二次啟動要素。

將這些要點與市場中的記賬類應用對比來看，會發現一些重要的發展趨勢。數據接入方面，基本所有的記賬類應用都以人工輸入信息為主，只有少數應用實現部分通道賬戶自動接入，而全方面自動接入必然是發展趨勢；數據轉換方面，對應記賬中的賬目分類，在記賬類應用發展初期，如何分類是行業發展重點，做到不重疊、易識別非常不容易，借助機器學習、自然語言識別等技術，能夠幫助提高記賬的效率，但這一塊仍需強化，要求實現更少的用戶打擾和更多的信息記錄，例如只需要用戶語音輸入一句話，系統就能自動識別時間、地點、人物、消費金額、消費類別、消費屬性等多樣信息，這將是各類記賬應用的主要角力點。

任何數字管理平臺，核心都是在幫助用戶進行數據分析，目前市場中大多數的記賬類應用在賬戶陳列和分析方面都略顯單薄，只能做到簡單的按月度排列收入、支出數據，對于經常記賬的用戶群體而言，如果能夠提供各類細分賬目的消費、收入圖表以及變化趨勢，強化數據化展示個人消費行為，記賬類應用就可能成為最強的個人數字管理工具，也將大幅度拓寬了記賬類應用的發展范圍。年度賬單就是記賬類應用對個人數字管理的探索，例如隨手記每年都會在應用中推出個人年度賬單，從收入、支出等多個維度回顧個人財務生涯，并在消費中進行場景分類，幫助用戶全面了解個人資金流向，是典型的數據運用方式；在催化二次啟動方面，多數記賬類應用都側重于向財富管理轉型，借助用戶理財需求二次啟動記賬功能，總體來看，行業的二次啟動率偏低，仍有待進一步發展。

在使用時長方面，隨手記以814.3萬小時排名第一，卡牛信用管家和51信用卡管家分別以402.3和334萬小時排名第二、三位。四季度頭部應用的使用時長增幅較大，表明記賬類應用的市場認可度提高，頭部應用在這一發展階段具有較大的推動作用。

企業在推動記賬功能快速發展的同時，還應當注重一些與記賬相關的衍生使用功能，例如在個稅改革事件中，主動申報個稅就顯示十分細致且復雜，主要依靠個人計算，而證明這些情況的相關材料(租房合同，房貸合同，獨生子女證明等等)也需要保存。

隨手記、卡牛等記賬類應用推出了相關工具，幫助納稅人準確計算自身應繳納稅額，最大限度利用個稅抵扣、減免優惠政策，通過賬目分類羅列，有效管理收支相關憑證，減少關鍵資料的遺失可能性，幫助用戶隨時與最新稅務政策接軌。正是因為一次又一次的服務范圍拓寬，記賬類應用的市場認可度才能快速提高，高使用時長最后也會轉變為經濟效益。

在人均單日使用時長方面，卡牛信用管家、51信用卡管家和挖財信用卡管家分別以6.9分鐘、6.7分鐘和6.5分鐘列行業前三，隨手記以人均單日使用4.2分鐘緊隨其后。

在功能性方面，推動發展社區功能是提升人均使用時長的最好方式，隨手記人均單日使用時長快速增長，也得益于社區閱讀快速發展，在首頁下拉信息流中，隨手記推送與記賬理財相關的優質內容，讓用戶使用最便捷的方法即能閱讀；挖財記賬在社區方面也同樣出色，挖財在應用內開通公開課、紅人館、提問三個細分項，讓每一位用戶都能迅速找到歸屬感；網易有錢相對弱化了社區功能，以訓練營教程為主，但其可視化數據展示維度更加直觀全面。

記賬領域作為掌握用戶信息最多的行業，在數字化浪潮中將是最大的受益者，在充分了解用戶需求之后能夠實現千人千面定制化服務，隨著數據挖掘領域深度發展，誰能提供更好的個人數字化管理工具，誰就能拓寬記賬領域，為行業帶來新的發展方向。

易觀千帆“A3”算法升級說明：易觀千帆“A3”算法引入了機器學習的方法，使易觀千帆的數據更加準確地還原用戶的真實行為、更加客觀地評價產品的價值。整個算法的升級涉及到數據采集、清洗、計算的全過程：

1、采集端：升級SDK以適應安卓7.0以上操作系統的開放API；通過機器學習算法，升級“非用戶主觀行為”的過濾算法，在更準確識別的 同時，避免“誤殺”

2、數據處理端：通過機器學習算法，實現用戶碎片行為的補全算法、升級設備唯一性識別算法、增加異常設備行為過濾算法等

3、算法模型：引入外部數據源結合易觀自有數據形成混合數據源，訓練AI算法機器人，部分指標的算法也進行了調整

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