Adjust：2025年金融类应用洞察报告：深入解析可扩展的用户获取战略（34页）.pdf

1、2025 年金融类应用洞察报告报告深入理解可扩展的用户获取2025 年金融类应用洞察报告2目录前言：移动游戏勇攀新巅峰.3金融应用生态系统中的 AI.5Adjust Growth Copilot：AI 搭档助力强劲增长.6值得关注的金融应用趋势.7金融应用表现的全球概览.8研究方法.9关键看点.10金融类应用如何吸引、交互和留住用户.11安装规律和会话.12金融类应用增长的经济学.20单次安装、展示、点击成本+应用合作伙伴数量.21结论.332025 年金融类应用洞察报告3前言 重新定义金融类应用增长借助 2024 年的发展势头，全球金融类应用市场已进入新的增长和成熟阶段。由于智能手机普及率的

2、提高、人工智能(AI)和区块链技术的创新以及向无现金支付的转变趋势，消费者现在非常依赖移动平台来进行各种金融活动。各大金融机构正在拓宽数字渠道以满足用户需求，而金融科技初创企业和超级应用则在可用性和速度方面展开竞争。为了平衡应用的创新与合规，监管机构调整框架，各家银行也在不断升级它们的移动产品。这些变化现在已转化为可衡量的增长。2024 年，全球金融类应用下载量达到 73.5 亿次，而应用内的总使用时间增至 214 亿小时。到 2034 年，个人金融类应用收入预计将达到近 126 亿美元。所有金融类应用子类别的增长依然强劲。到 2025 年中期，消费者银行应用的下载量超过了 20 亿次。支付方

3、式正在通过数字钱包、点对点转账(P2P)和即时支付渠道实现多样化，预计到 2028 年全球支付收入将超过 3 万亿美元。自 2022 年经济下滑以来，加密货币和交易应用在通胀缓解和投资者信心恢复的支持下逐步复苏。行业报告估计，到 2025 年，加密货币用户将超过 5.8 亿，其中 78%的用户优先使用移动平台进行交易。2024 年股票交易应用产生的收入为 247 亿美元，实现了两位数的同汗增长。随着市场不断扩张、用户行为日益多变，移动监测方式也在同步进化。金融类应用所处的环境瞬息万变，因此，要区分真实的营销效果与自然增长带来的需求变得愈叒困难。高价值用户群体与强大的获客激励，也让该领域成为作弊

4、与归因操纵的重灾区。这使得干净的实验设计、高级建模与结果验证成为防止预算错配的关键步骤。如今的成功取决于全面、隐私合规的监测与归因体系，并辅以主动的防欺诈机制。同时，深度链接、预测分析、增量测试以及新一代 AI 驱动洞察等能力，也正成为金融类营销增长不可或缺的核心工具。Adjust 的行业基准和洞见能帮助金融应用营销人员驾驭这个复杂且竞争激烈的行业生态系统。通过结合数据、背景和专家分析，本报告将助力营销团队准确衡量绩效、优化用户获取和留存工作，并在迈向 2026 年的路上实现可持续增长。2025 年金融类应用洞察报告4Tiahn Wetzler营销总监“金融服务建立在信任之上，这一原则同样适用

5、于金融应用的发展。可持续增长依赖于精确性、创新以及对真正价值来源的理解。最强大的团队能将复杂数据转化为清晰且实用的洞察，结合智能自动化与可靠的归因手段，确保每个决策都能带来可衡量的成果。在信用为先的市场，Adjust 赋予营销人员快速且自信决策的能力，从而建立持久的价值。”2025 年金融类应用洞察报告5应用领域工作原理影响欺诈检测机器学习(ML)模型几近实时分析交易、用户行为和设备数据，以标记异常并阻止或上报可疑活动。AI 可以减少作弊和误报，提高信任度和可靠性。然而，模型的表现依赖于数据质量，而人工审核依然至关重要，用于识别和纠正那些模型难以覆盖的边缘情况。信用评分AI 系统使用传统的金融

6、数据以及其他指标(例如电信服务使用情况、水电费支付、教育记录)来评估信用。这种方法能够实现更快的、数据驱动的贷款决策，并扩展对信用的访问途径。但同时，模型偏差、监管限制和透明度要求等问题必须也要纳入整体的考虑并解决。生成式 AI 和聊天机器人大型语言模型(LLM)生成面向用户的摘要、问答查询，并通过文本和语音 界面自动提供支持(在有限/试点部署中)。这些系统提高了响应速度、支持扩展，通常在人工监督下运行，尤其是在复杂或风险较高的环境中。个性化预测型数据分析根据个人行为、目标和交易模式，推荐适合个人的优惠、洞见或实用操作。个性化体验提升了相关性和交互。限制因素包括隐私法规、某些市场中的数据稀缺问