證券行業(yè)數(shù)據(jù)中臺

解決之道

構(gòu)建海量數(shù)據(jù)的存儲與計算能力，存儲全機構(gòu)的客戶、產(chǎn)品、交易、合約等數(shù)據(jù)，以及各類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等。

逐步發(fā)展業(yè)務(wù)模型設(shè)計能力，依托大數(shù)據(jù)平臺的分析挖掘算法，結(jié)合券商的特色應(yīng)用場景，建立券商行業(yè)的客戶畫像模型、行為模型等，及時發(fā)現(xiàn)客戶的需求，滿足客戶的需求。

面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力，建立企業(yè)級數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準、整合數(shù)據(jù)指標等，通過數(shù)據(jù)治理與區(qū)塊鏈等技術(shù)的融合實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全隔離，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享與安全的平衡。

提升數(shù)據(jù)應(yīng)用的敏捷開發(fā)能力，建立管理駕駛艙、統(tǒng)一報表平臺等，讓各方角色隨時隨地簡易的接觸得到數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)分析的“最后1公里”。

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應(yīng)用價值

證券公司在零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型財富管理過程中，對客戶的個性化、綜合化的服務(wù)要求產(chǎn)生了對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用需求；在深耕機構(gòu)業(yè)務(wù)的過程中，來自與機構(gòu)客戶相關(guān)的產(chǎn)品創(chuàng)設(shè)、銷售以及投資管理等需求也將與大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生重要聯(lián)系；其次，多維度的數(shù)據(jù)源為大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用提供重要的分析基礎(chǔ)。證券公司不僅能獲取來自互聯(lián)網(wǎng)新聞等非結(jié)構(gòu)性文本類數(shù)據(jù)，而且可以快速積累來自外部的交易數(shù)據(jù)，以及內(nèi)部的客戶行為數(shù)據(jù)；最后，基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習算法在自然語言處理、語音語義識別、圖像識別等領(lǐng)域的突破，以及TensorFlow等各類算法開源平臺的發(fā)布，為大數(shù)據(jù)技術(shù)提供有力的算法保障。

總的來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)助力證券行業(yè)的轉(zhuǎn)型和發(fā)展可以體現(xiàn)在三個方面：第一，推動證券公司日常經(jīng)營活動中的數(shù)據(jù)化運營，利用大數(shù)據(jù)提升證券公司各業(yè)務(wù)線以及中后臺職能部門日常工作中各個環(huán)節(jié)的運營效率；第二，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)推動證券公司業(yè)務(wù)的智能化應(yīng)用，并從中挖掘新的業(yè)務(wù)形態(tài)與業(yè)務(wù)機會；第三，基于大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)建立一套更加有效科學(xué)的管控工具，保障證券公司各項業(yè)務(wù)經(jīng)營風險可控，確保堅守合規(guī)底線。

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