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应用场景
证券行业数据中台

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。

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面临挑战
解决之道
整体规划，构建全业务解决方案
证券行业数据中台
应用价值
零售业务转型财富管理
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。
大数据技术助力
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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