证券行业数据中台解决方案

方案背景

证券行业数据中台解决方案

伴随经济的高速发展,国民对金融的投资需求日益突出与多元化,监管当局也不断促进金融市场创新与开放。对券商而已,这既是机遇,更是挑战。行业管制放松意味着更加激烈 的“跨界”竞争、客户对服务的专业性要求也在不断提升。

面临挑战

如何能比客户更懂自己?
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海量分散数据如何整合?
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数据如何在共享与安全两全其美?
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如何通过数据挖掘客户的需求?
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企业级数据资产如何构建?
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解决之道

构建海量数据的存储与计算能力,存储全机构的客户、产品、交易、合约等数据,以及各类非结构化数据、外部数据等。

逐步发展业务模型设计能力,依托大数据平台的分析挖掘算法,结合券商的特色应用场景,建立券商行业的客户画像模型、行为模型等,及时发现客户的需求,满足客户的需求。

面向业务的数据资产管理能力,建立企业级数据资产库,保证数据质量、统一数据标准、整合数据指标等,通过数据治理与区块链等技术的融合实现数据安全隔离,最终实现数据的共享与安全的平衡。

提升数据应用的敏捷开发能力,建立管理驾驶舱、统一报表平台等,让各方角色随时随地简易的接触得到数据,实现数据使用、数据分析的“最后1公里”。

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整体规划

图片名

应用价值

证券公司在零售业务转型财富管理过程中,对客户的个性化、综合化的服务要求产生了对大数据技术的应用需求;在深耕机构业务的过程中,来自与机构客户相关的产品创设、销售以及投资管理等需求也将与大数据技术产生重要联系;其次,多维度的数据源为大数据技术应用提供重要的分析基础。证券公司不仅能获取来自互联网新闻等非结构性文本类数据,而且可以快速积累来自外部的交易数据,以及内部的客户行为数据;最后,基于大数据的深度学习算法在自然语言处理、语音语义识别、图像识别等领域的突破,以及TensorFlow等各类算法开源平台的发布,为大数据技术提供有力的算法保障。

证券公司在零售业务转型财富管理过程中,对客户的个性化、综合化的服务要求产生了对大数据技术的应用需求;在深耕机构业务的过程中,来自与机构客户相关的产品创设、销售以及投资管理等需求也将与大数据技术产生重要联系;其次,多维度的数据源为大数据技术应用提供重要的分析基础。证券公司不仅能获取来自互联网新闻等非结构性文本类数据,而且可以快速积累来自外部的交易数据,以及内部的客户行为数据;最后,基于大数据的深度学习算法在自然语言处理、语音语义识别、图像识别等领域的突破,以及TensorFlow等各类算法开源平台的发布,为大数据技术提供有力的算法保障。

总的来说,大数据技术助力证券行业的转型和发展可以体现在三个方面: 第一,推动证券公司日常经营活动中的数据化运营,利用大数据提升证券公司各业务线以及中后台职能部门日常工作中各个环节的运营效率;第二,利用大数据技术推动证券公司业务的智能化应用,并从中挖掘新的业务形态与业务机会; 第三,基于大数据及相关技术建立一套更加有效科学的管控工具,保障证券公司各项业务经营风险可控,确保坚守合规底线。

总的来说,大数据技术助力证券行业的转型和发展可以体现在三个方面: 第一,推动证券公司日常经营活动中的数据化运营,利用大数据提升证券公司各业务线以及中后台职能部门日常工作中各个环节的运营效率;第二,利用大数据技术推动证券公司业务的智能化应用,并从中挖掘新的业务形态与业务机会; 第三,基于大数据及相关技术建立一套更加有效科学的管控工具,保障证券公司各项业务经营风险可控,确保坚守合规底线。

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