關于證券公司業務中大數據的應用分析

王磊

摘 要：進入新世紀以來，隨著信息技術和網絡技術的發展，大數據出現并應用在了許多領域，對于證券行業來說，龐大的數據量是證券行業的主要特點之一，因此，大數據成為了證券行業未來的主要發展方向。本文對證券公司業務中大數據的應用進行了分析，對大數據的定義和主要特征、大數據的應用案例以及應用方式、可能出現的問題以及解決措施等內容進行了探討，目的在于提高讀者對大數據在證券公司業務中應用的理解程度，為大數據的應用和新時期證券公司的發展提出相應的建議，以供參考。

關鍵詞：證券公司;大數據;應用

科技的發展帶來了大規模的行業創新，對于證券行業而言，如何利用快速發展的科技來完成行業的更新換代成為了當前所面臨的主要問題，而大數據技術的出現也為證券行業帶來了新的發展機遇。

一、大數據的定義和主要特征

（一）大數據的定義

從字面意思來看，大數據指的是大量的數據，具體是指在一定的時間范圍內收集到的巨量數據流，大數據的規模遠遠超出了傳統數據，其獲取方式、存儲方式、管理方式以及分析方式也無法用傳統的工具來進行處理。大數據是信息時代的產物，2008年，《自然》雜志首次提出了“BigData”這一概念，標志著大數據概念的正式問世，而在此之前大數據已經進行了相當長一段時間的發展，具體可以追溯到20世紀90年代。作為一種信息資產，大數據的規模遠遠超過傳統意義上的數據庫存貯量，因此對其的加工和分析處理難度也遠遠勝過以往的信息分析工作，大數據的價值不在于數據本身，而在于處理過程和分析過程以及最終得到的參考信息，同時，大數據和云計算技術也是密不可分的。大數據目前越來越多的在各行各業展開了應用，例如，谷歌公司利用禽流感搜索關鍵詞數據來預測禽流感的發展和蔓延趨勢;在基因研究方面通過大數據技術在龐大的全基因組數據中搜尋有研究價值的基因序列等。

（二）大數據的特征

大數據的主要特點可以概括為5V，即Volume（大量）：信息數量遠遠大于之前的常規數據、Velocity（高速）：數據產生的速度與獲得數據的速度極快，以之前的常規信息處理手段無法正常處理、Variety（多樣）：數據類型非常多樣化，、Value（低價值密度）：數據質量參差不齊，海量數據中所蘊含的高價值信息較少，價值密度較低、Veracity（真實性）：數據都是由即時情況所轉化而來，需要進行真實性篩選，此外還具有復雜性等其他特點。

二、大數據對于證券公司業務的利用價值

（一）為證券行業帶來了新時期的發展機遇

目前，我國已經進入了大數據時代，整個大數據行業得到了極其迅速的發展，在2013到2019這短短的六年內，大數據就已經由一個基本停留在理論層次的概念投入了實際的產業應用當中，并且在金融行業、電商行業、房地產等多個行業領域得到了廣泛且成功的應用。進入新時期以來，證券公司面臨的數據量越來越大，而證券公司應用大數據進行業務處理，不僅能通過大數據技術的強大數據分析能力來處理數量日漸增加的證券數據，還可以借助大數據的分布式數據挖掘能力來尋找傳統的數據處理方式無法得到的深層數據，提高對金融投資者的行為預測準確度，能更好地理解投資者的實際需要，證券公司業務中一旦應用了大數據，能夠直接提高證券公司的業務處理水平與金融市場發展情況的契合程度，這無疑為證券行業帶來了新時期的發展機遇，能夠保證證券行業跟得上時代發展的步伐。

（二）是證券公司進行突破性發展的有效條件

結合我國的實際情況來看，我國證券行業的發展速度較快，但是目前遇到了發展的瓶頸，存在較為嚴重的問題，首先是營銷方面的問題，對于我國證券行業而言，進行市場營銷的成本較高，并且在開展營銷時過于盲目，沒有特定的精準營銷方式，這就導致表面上營銷的業績在逐漸上升，但是結合成本和效率來看反而最終是下降;其次是服務的創新性方面，服務的創新性不足一直是證券公司的主要缺點，絕大多數的證券公司都采用基本相同的服務模式，這就導致隨著市場環境的發展，證券公司會逐漸缺乏核心競爭力。此外，證券公司的業務處理量也在逐漸增加，這就會導致風險管理工作的難度上升。這些問題的出現意味著證券公司必須借助新的技術和理念及時突破現在的瓶頸，得到突破性發展，而大數據以特有的優勢，可以提高證券業務的科學化程度和進步速度，因此大數據成為了證券公司進行突破性發展的必須條件。

三、證券公司業務中大數據的應用方式

在證券公司的業務中，大數據主要在以下幾方面得到了有效應用，分別是經紀以及顧問業務、資產管理業務以及公司資金營運業務等，接下來進行分別說明。

（一）經紀以及顧問業務

經紀以及顧問業務是證券公司的主要信息服務，證券公司通過提供對上市公司和市場等方面的調研和分析報告、對市場變化情況的預測分析、股市的漲跌變動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，在以往的經濟和顧問業務中，提供的信息往往是通過經驗以及對現有信息的收集來完成的，但是隨著數據量的加大以及市場變化速度的上升，原有的方法已經不太適用于當下變化的市場環境，因此需要使用新的技術和服務方式。

大數據技術基礎之上的智能顧問服務是新興經紀以及顧問業務，其運作方式是通過云計算和數據挖掘技術來對兩方面內容進行采集，其一是客戶自身的交易習慣、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時數據，將二者結合起來建立量化投資模型來對實際投資情況進行模擬預測并得出具體的投資方案，從而為用戶提供合理的建議。智能顧問服務的大部分服務階段都可以借助計算機系統自動進行，大大節省了人力資源，并且智能顧問服務對于數據的收集范圍廣，可以根據用戶的實際需求進行定制服務。

（二）資產管理業務

資產管理業務是證券公司作為資產管理人，根據資產管理合同約定的方式、條件、要求及限制，對客戶資產進行經營運作，為客戶提供證券及其他金融產品的投資管理服務的業務類型。是一種新型業務方式，此種業務在國外較為流行，但在國內興起的時間較短，許多投資者對資產管理業務的了解程度不夠，信任程度也不足，而利用了大數據技術以后，資產管理業務的效率以及安全程度大大提高。

資產管理業務中運用了大數據之后，可獲取的數據范圍大大拓展，且可獲取的數據量也大大增加，通過大數據分析，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，并且可以對不同投資方式以及投資類型的收益率等數據進行分析，從而做好對市場變化情況的預測。一方面大數據資產管理業務可以吸引更多的投資者將自身資產投入證券公司中，另一方面也可以加強證券公司的資產管理能力。此外，證券公司在進行大數據分析時可以將社交網絡上的大量個人經濟和投資數據作為數據源，將這些數據作為預測個人金融資產變動情況的參考信息，分析出民眾的投資意愿和風險偏好情況，從而針對性地吸引民眾進行投資。

四、證券公司業務中大數據應用方面相關建議

（一）提高數據安全程度，保護客戶個人利益不受損害

在客戶向證券公司申請服務時必然會涉及到自身身份信息和經濟數據等方面的隱私數據，此外證券公司在進行大數據搜集和處理的過程中也會產生大量機密數據，再加上大數據在進行處理時需要時刻接入網絡，這就很可能會導致數據泄露，從而對客戶和公司自身造成損害。為了保護客戶以及公司本身的利益不受損害，證券公司在進行大數據收集和分析工作時一定要注意提高數據的安全程度，如果自身的專業能力不足則要與專業的信息網絡安全企業進行合作，根據自身的實際情況來建設網絡防火墻等安保屏障。

（二）積極引進專業人才

目前，大多數證券公司已經認識到了大數據的重要性，都將大數據視為發展的關鍵，但是與此同時證券公司內的大數據人才數量卻較為匱乏，為了提高公司對大數據的專業分析能力，證券公司要積極引進大數據專業人才。金融大數據人才不僅要掌握專業的金融分析能力，還要精通計算機技術。提高人才數量的方式不僅是引進，還可以進行培養，對企業內的人才進行計算機和大數據技術的培訓，從而增加自身的人才儲備量。

（三）優化大數據算法

證券公司在進行大數據的應用時不僅要恰當應用現有的大數據算法，還要結合自身的情況對大數據算法進行優化，通過使用人工智能算法等先進算法來提高大數據處理的邏輯性和科學性，并且提高大數據計算的效率。

結束語

隨著科技的發展，各種新興技術層出不窮，大數據就是其中之一，大數據擁有其特有的數據處理方式和處理效率，在許多行業中都得到了廣泛應用。對于證券公司來說，大數據技術在證券公司業務處理中的重要性越來越高，是證券公司提高自身發展前景的重要技術。本文對證券公司業務中大數據的應用進行了分析，對大數據的定義和特征、大數據在證券公司業務中的應用優點和應用方式等內容進行了論述，目的在于提高證券公司業務處理的現代化水平，為證券公司未來的發展提供思路，以供參考。

參考文獻：

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