關(guān)于證券公司業(yè)務(wù)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析

摘 要：我們知道，網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代，每年都會(huì)產(chǎn)生大量新的數(shù)據(jù)，管理這些信息對(duì)任何行業(yè)、任何公司來說都是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。此外，數(shù)據(jù)量越來越大、越來越復(fù)雜的證書市場(chǎng)每天都在經(jīng)歷大規(guī)模的新一代變革。由于證券行業(yè)的多元化，市場(chǎng)通常分布在不同的行業(yè)部門，數(shù)據(jù)孤島無法共享，大量數(shù)據(jù)被截?cái)嗖?yán)格分發(fā)。本文除了分析大數(shù)據(jù)的定義和特征外，還從企業(yè)角度分析了證券公司大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、投資銀行和資本運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，最后提出了證券公司的相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 證券公司 應(yīng)用

引言

隨著科技的發(fā)展，各種新興技術(shù)層出不窮，大數(shù)據(jù)就是其中之一，大數(shù)據(jù)擁有其特有的數(shù)據(jù)處理方式和處理效率，在許多行業(yè)中都得到了廣泛應(yīng)用。對(duì)于證券公司來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)在證券公司業(yè)務(wù)處理中的重要性越來越高，是證券公司提高自身發(fā)展前景的重要技術(shù)。

1、大數(shù)據(jù)及技術(shù)概述

1.1大數(shù)據(jù)

所謂大數(shù)據(jù)，其實(shí)際上是通過對(duì)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行充分利用，從而對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取和整合。對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，“大”所代表的并不只是信息的量龐大，其也代表著對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的專業(yè)化分析及處理，同時(shí)其更是意味著大數(shù)據(jù)自身所擁有的使用價(jià)值。大數(shù)據(jù)具備很多特點(diǎn)，其中包括多樣性、量大、真實(shí)性、高速以及低價(jià)值密度等特點(diǎn)。對(duì)于多樣性特點(diǎn)而言，其所指的是數(shù)據(jù)信息的類型極多，且結(jié)構(gòu)也較為繁雜，同時(shí)也具有眾多的表現(xiàn)形式，擁有著極大的利用價(jià)值。對(duì)于量大特點(diǎn)而言，其所指的是信息數(shù)據(jù)的數(shù)量極多，形式也極為豐富且呈現(xiàn)出參差不齊的狀態(tài)。對(duì)于真實(shí)性特點(diǎn)而言，其所指的是數(shù)據(jù)信息都是實(shí)時(shí)出現(xiàn)并是實(shí)時(shí)處理的，這也使得大量的數(shù)據(jù)信息都極具準(zhǔn)確性。對(duì)于高速特點(diǎn)而言，其所指的是信息數(shù)據(jù)的數(shù)量是呈現(xiàn)飛速上升趨勢(shì)，隨著數(shù)量的不斷上升，其上升速度也會(huì)隨之加快，而處理數(shù)據(jù)信息的速度也會(huì)隨之進(jìn)行提升。對(duì)于低價(jià)值密度特點(diǎn)而言，其實(shí)際上指的是在海量的數(shù)據(jù)信息之中存在著很多沒有應(yīng)用價(jià)值的信息數(shù)據(jù)，而受到這些數(shù)據(jù)的影響，具有應(yīng)用價(jià)值的數(shù)據(jù)信息也會(huì)被大面積覆蓋，這也使得人們?cè)趯?duì)具有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行利用的過程中存在著很大的難度。而要想實(shí)現(xiàn)對(duì)具有應(yīng)用價(jià)值的數(shù)據(jù)信息的篩選，其也需要通過對(duì)大量的數(shù)據(jù)開展采集和分析工作才能實(shí)現(xiàn)。對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，正是因?yàn)槠渚哂幸陨咸攸c(diǎn)，才使得大數(shù)據(jù)具有很大的應(yīng)用價(jià)值。

1.2技術(shù)

對(duì)于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)而言，其將大數(shù)據(jù)作為技術(shù)核心，而對(duì)于數(shù)據(jù)而言，其擁有著極為龐大的數(shù)據(jù)量，正因如此才使得我國(guó)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)無法將當(dāng)下社會(huì)發(fā)展的實(shí)際需求進(jìn)行充分的滿足，而為了順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)也隨之取得了快速的發(fā)展和完善。對(duì)于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)而言，顧名思義，針對(duì)大數(shù)據(jù)也要開展處理工作，如果大數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過科學(xué)處理，那么這些數(shù)據(jù)便會(huì)沒有任何的應(yīng)用價(jià)值。隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷發(fā)展，再借助互聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)的技術(shù)，使得大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在我國(guó)的各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用。在對(duì)大數(shù)據(jù)開展處理工作的過程中，其涵蓋很多工作內(nèi)容，其中包括數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的采集和儲(chǔ)存以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析和應(yīng)用。對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)而言，最為常見的技術(shù)其涵蓋了信息管理系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)庫等。此外，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)之所以得到快速的發(fā)展，其主要是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)以及傳感器等技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善。在大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展過程中，越來越多且具有極強(qiáng)性能的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)逐漸形成，同時(shí)在我國(guó)各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域之中也都得到了廣泛的應(yīng)用，這對(duì)于我國(guó)社會(huì)的發(fā)展以及時(shí)代的進(jìn)步都有著極為重要的作用。

3、證券公司業(yè)務(wù)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方式

3.1經(jīng)紀(jì)以及顧問業(yè)務(wù)

經(jīng)紀(jì)以及顧問業(yè)務(wù)是證券公司的主要信息服務(wù)，證券公司通過提供對(duì)上市公司和市場(chǎng)等方面的調(diào)研和分析報(bào)告、對(duì)市場(chǎng)變化情況的預(yù)測(cè)分析、股市的漲跌變動(dòng)分析以及提供投資顧問等方式來為用戶提供需要的信息服務(wù)，在以往的經(jīng)濟(jì)和顧問業(yè)務(wù)中，提供的信息往往是通過經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)現(xiàn)有信息的收集來完成的，但是隨著數(shù)據(jù)量的加大以及市場(chǎng)變化速度的上升，原有的方法已經(jīng)不太適用于當(dāng)下變化的市場(chǎng)環(huán)境，因此需要使用新的技術(shù)和服務(wù)方式。大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)之上的智能顧問服務(wù)是新興經(jīng)紀(jì)以及顧問業(yè)務(wù)，其運(yùn)作方式是通過云計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對(duì)兩方面內(nèi)容進(jìn)行采集，其一是客戶自身的交易習(xí)慣、偏好以及歷史交易情況，其二是客戶偏好的金融投資類型的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，將二者結(jié)合起來建立量化投資模型來對(duì)實(shí)際投資情況進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)并得出具體的投資方案，從而為用戶提供合理的建議。智能顧問服務(wù)的大部分服務(wù)階段都可以借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行，大大節(jié)省了人力資源，并且智能顧問服務(wù)對(duì)于數(shù)據(jù)的收集范圍廣，可以根據(jù)用戶的實(shí)際需求進(jìn)行定制服務(wù)。

3.2資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)

資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)是證券公司作為資產(chǎn)管理人，根據(jù)資產(chǎn)管理合同約定的方式、條件、要求及限制，對(duì)客戶資產(chǎn)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)運(yùn)作，為客戶提供證券及其他金融產(chǎn)品的投資管理服務(wù)的業(yè)務(wù)類型。是一種新型業(yè)務(wù)方式，此種業(yè)務(wù)在國(guó)外較為流行，但在國(guó)內(nèi)興起的時(shí)間較短，許多投資者對(duì)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的了解程度不夠，信任程度也不足，而利用了大數(shù)據(jù)技術(shù)以后，資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的效率以及安全程度大大提高。資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)中運(yùn)用了大數(shù)據(jù)之后，可獲取的數(shù)據(jù)范圍大大拓展，且可獲取的數(shù)據(jù)量也大大增加，通過大數(shù)據(jù)分析，證券公司可以更清晰的了解到大量投資者的資金管理方式和管理偏好，并且可以對(duì)不同投資方式以及投資類型的收益率等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而做好對(duì)市場(chǎng)變化情況的預(yù)測(cè)。一方面大數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)可以吸引更多的投資者將自身資產(chǎn)投入證券公司中，另一方面也可以加強(qiáng)證券公司的資產(chǎn)管理能力。此外，證券公司在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)可以將社交網(wǎng)絡(luò)上的大量個(gè)人經(jīng)濟(jì)和投資數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，將這些數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)個(gè)人金融資產(chǎn)變動(dòng)情況的參考信息，分析出民眾的投資意愿和風(fēng)險(xiǎn)偏好情況，從而針對(duì)性地吸引民眾進(jìn)行投資。

4、政策建議

4.1加強(qiáng)數(shù)據(jù)整合能力

證券公司應(yīng)積極加強(qiáng)自身的數(shù)據(jù)整合能力。另一方面，證券公司經(jīng)常進(jìn)行業(yè)務(wù)交易，通過電子交易系統(tǒng)方便數(shù)據(jù)收集，這些系統(tǒng)每天生成大量新數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)和分析大量舊數(shù)據(jù)。另一方面，證券公司有多種業(yè)務(wù)，有的業(yè)務(wù)也很復(fù)雜，具有不同技術(shù)特征和業(yè)務(wù)方法的業(yè)務(wù)單位提取數(shù)據(jù)，增加了數(shù)據(jù)整合的難度。大型數(shù)據(jù)整合和共享是證券公司在發(fā)展大型數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)時(shí)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。

4.2強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全保障和保護(hù)客戶隱私

證券公司在提供證券交易和咨詢服務(wù)時(shí)，直接從客戶那里獲取個(gè)人數(shù)據(jù)，而在業(yè)務(wù)過程中生成和收集的數(shù)據(jù)是證券公司的業(yè)務(wù)秘密，具有很高的商業(yè)價(jià)值。因此，證券公司在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)分析時(shí)，必須加強(qiáng)客戶的個(gè)人信息數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)保護(hù)本身。證券公司應(yīng)加強(qiáng)對(duì)外合作，加大資本技術(shù)投資，加強(qiáng)大規(guī)模數(shù)據(jù)安全技術(shù)，建立數(shù)據(jù)安全機(jī)制，系統(tǒng)開展數(shù)據(jù)安全工作，構(gòu)建數(shù)據(jù)防盜技術(shù)工具，提高數(shù)據(jù)竊取能力。

4.3探索人工智能算法

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是大量非邏輯數(shù)據(jù)的重要組成部分，不需要抽象處理或派生數(shù)據(jù)。大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要通過數(shù)據(jù)挖掘獲得財(cái)務(wù)邏輯、客戶行為和數(shù)據(jù)中包含的其他信息等信息。人工智能算法在數(shù)據(jù)挖掘方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。在開發(fā)大型數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用程序時(shí)，證券公司需要開發(fā)高效的人工智能算法，以應(yīng)對(duì)大型數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用程序的技術(shù)挑戰(zhàn)。人工智能算法的開發(fā)顯著促進(jìn)了智能投資的發(fā)展，改進(jìn)了積極的整體石材模型，對(duì)于大量數(shù)據(jù)在各種證券公司的應(yīng)用至關(guān)重要。

4.4加強(qiáng)人才的引進(jìn)和培養(yǎng)

大型數(shù)據(jù)技術(shù)被認(rèn)為是各證券公司認(rèn)為是增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)，是推動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的運(yùn)動(dòng)的紐帶，但目前大多數(shù)證券公司沒有集中投資人力資源。證券業(yè)是金融服務(wù)業(yè)，對(duì)人才要求高，人力資源是證券業(yè)的核心資源，是證券公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力，將大量數(shù)據(jù)應(yīng)用于公司業(yè)務(wù)所需的不是傳統(tǒng)的金融人才，而是具有計(jì)算機(jī)技術(shù)、業(yè)務(wù)承諾能力和風(fēng)險(xiǎn)管理能力的綜合型人才。證券公司必須加強(qiáng)引進(jìn)和培養(yǎng)綜合型人才，以后為了應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)浪潮，必須繼續(xù)增加這些人才的儲(chǔ)備。

5、結(jié)束語

隨著現(xiàn)代技術(shù)和高科技的迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)遍及各個(gè)行業(yè)，成為一個(gè)越來越重要、越來越奇怪的因素。大數(shù)據(jù)技術(shù)是企業(yè)和政府等小權(quán)利常用的當(dāng)代神學(xué)技術(shù)之一，可以為這些問題提供良好的解決方案。大規(guī)模數(shù)據(jù)技術(shù)特別適合于涉及大量證書的市場(chǎng)，它使用大規(guī)模數(shù)據(jù)技術(shù)來探索和分析市場(chǎng)狀況、首選數(shù)據(jù)、事務(wù)性數(shù)據(jù)等，以幫助決策。管理證券市場(chǎng)的核心業(yè)務(wù)、客戶細(xì)分、風(fēng)險(xiǎn)等，同時(shí)構(gòu)建智能平臺(tái)，為各種客戶群體提供準(zhǔn)確的服務(wù)，使用智能平臺(tái)加快業(yè)務(wù)變化，管理核心業(yè)務(wù)、客戶細(xì)分、風(fēng)險(xiǎn)等。，而證券市場(chǎng)可以通過大規(guī)模數(shù)據(jù)技術(shù)解決現(xiàn)有的業(yè)務(wù)問題，利用來自多個(gè)技術(shù)拆分卡市場(chǎng)的多個(gè)核心資產(chǎn)來保持?jǐn)?shù)據(jù)的活力并為數(shù)據(jù)增加價(jià)值。

結(jié)束語

科技的發(fā)展帶來了大規(guī)模的行業(yè)創(chuàng)新，對(duì)于證券行業(yè)而言，如何利用快速發(fā)展的科技來完成行業(yè)的更新?lián)Q代成為了當(dāng)前所面臨的主要問題，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)也為證券行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。

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作者簡(jiǎn)介：

李文，女，漢族，就讀于東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，研究方向：經(jīng)濟(jì)管理。