關于證券公司業務中大數據的應用分析

摘 要：我們知道，網絡信息時代，每年都會產生大量新的數據，管理這些信息對任何行業、任何公司來說都是一項艱巨的任務。此外，數據量越來越大、越來越復雜的證書市場每天都在經歷大規模的新一代變革。由于證券行業的多元化，市場通常分布在不同的行業部門，數據孤島無法共享，大量數據被截斷并嚴格分發。本文除了分析大數據的定義和特征外，還從企業角度分析了證券公司大數據在經濟、資產運營、投資銀行和資本運營業務中的應用，最后提出了證券公司的相關建議。

關鍵詞：大數據 證券公司 應用

引言

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。

1、大數據及技術概述

1.1大數據

所謂大數據，其實際上是通過對互聯網技術及計算機技術進行充分利用，從而對大量的數據進行獲取和整合。對于大數據而言，“大”所代表的并不只是信息的量龐大，其也代表著對數據進行的專業化分析及處理，同時其更是意味著大數據自身所擁有的使用價值。大數據具備很多特點，其中包括多樣性、量大、真實性、高速以及低價值密度等特點。對于多樣性特點而言，其所指的是數據信息的類型極多，且結構也較為繁雜，同時也具有眾多的表現形式，擁有著極大的利用價值。對于量大特點而言，其所指的是信息數據的數量極多，形式也極為豐富且呈現出參差不齊的狀態。對于真實性特點而言，其所指的是數據信息都是實時出現并是實時處理的，這也使得大量的數據信息都極具準確性。對于高速特點而言，其所指的是信息數據的數量是呈現飛速上升趨勢，隨著數量的不斷上升，其上升速度也會隨之加快，而處理數據信息的速度也會隨之進行提升。對于低價值密度特點而言，其實際上指的是在海量的數據信息之中存在著很多沒有應用價值的信息數據，而受到這些數據的影響，具有應用價值的數據信息也會被大面積覆蓋，這也使得人們在對具有價值的數據信息進行利用的過程中存在著很大的難度。而要想實現對具有應用價值的數據信息的篩選，其也需要通過對大量的數據開展采集和分析工作才能實現。對于大數據而言，正是因為其具有以上特點，才使得大數據具有很大的應用價值。

1.2技術

對于大數據處理技術而言，其將大數據作為技術核心，而對于數據而言，其擁有著極為龐大的數據量，正因如此才使得我國的傳統數據處理技術無法將當下社會發展的實際需求進行充分的滿足，而為了順應時代的發展，大數據處理技術也隨之取得了快速的發展和完善。對于大數據處理技術而言，顧名思義，針對大數據也要開展處理工作，如果大數據沒有經過科學處理，那么這些數據便會沒有任何的應用價值。隨著大數據處理技術的不斷發展，再借助互聯網等先進的技術，使得大數據處理技術在我國的各個行業領域中都得到了廣泛的應用。在對大數據開展處理工作的過程中，其涵蓋很多工作內容，其中包括數據的產生、對數據進行的采集和儲存以及對數據進行的分析和應用。對于大數據技術而言，最為常見的技術其涵蓋了信息管理系統以及數據庫等。此外，大數據處理技術之所以得到快速的發展，其主要是因為互聯網以及傳感器等技術的不斷進步和完善。在大數據處理技術的發展過程中，越來越多且具有極強性能的大數據處理系統逐漸形成，同時在我國各個行業領域之中也都得到了廣泛的應用，這對于我國社會的發展以及時代的進步都有著極為重要的作用。

3、證券公司業務中大數據的應用方式

3.1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。

3.2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。

4、政策建議

4.1加強數據整合能力

證券公司應積極加強自身的數據整合能力。另一方面，證券公司經常進行業務交易，通過電子交易系統方便數據收集，這些系統每天生成大量新數據，并存儲和分析大量舊數據。另一方面，證券公司有多種業務，有的業務也很復雜，具有不同技術特征和業務方法的業務單位提取數據，增加了數據整合的難度。大型數據整合和共享是證券公司在發展大型數據業務時面臨的主要挑戰之一。

4.2強化數據安全保障和保護客戶隱私

證券公司在提供證券交易和咨詢服務時，直接從客戶那里獲取個人數據，而在業務過程中生成和收集的數據是證券公司的業務秘密，具有很高的商業價值。因此，證券公司在處理大規模數據分析時，必須加強客戶的個人信息數據和數據保護本身。證券公司應加強對外合作，加大資本技術投資，加強大規模數據安全技術，建立數據安全機制，系統開展數據安全工作，構建數據防盜技術工具，提高數據竊取能力。

4.3探索人工智能算法

非結構化數據是大量非邏輯數據的重要組成部分，不需要抽象處理或派生數據。大量的非結構化數據需要通過數據挖掘獲得財務邏輯、客戶行為和數據中包含的其他信息等信息。人工智能算法在數據挖掘方面具有顯著優勢。在開發大型數據技術應用程序時，證券公司需要開發高效的人工智能算法，以應對大型數據技術應用程序的技術挑戰。人工智能算法的開發顯著促進了智能投資的發展，改進了積極的整體石材模型，對于大量數據在各種證券公司的應用至關重要。

4.4加強人才的引進和培養

大型數據技術被認為是各證券公司認為是增長的機會，是推動業務轉型的運動的紐帶，但目前大多數證券公司沒有集中投資人力資源。證券業是金融服務業，對人才要求高，人力資源是證券業的核心資源，是證券公司的核心競爭力，將大量數據應用于公司業務所需的不是傳統的金融人才，而是具有計算機技術、業務承諾能力和風險管理能力的綜合型人才。證券公司必須加強引進和培養綜合型人才，以后為了應對大數據浪潮，必須繼續增加這些人才的儲備。

5、結束語

隨著現代技術和高科技的迅速發展，大數據技術遍及各個行業，成為一個越來越重要、越來越奇怪的因素。大數據技術是企業和政府等小權利常用的當代神學技術之一，可以為這些問題提供良好的解決方案。大規模數據技術特別適合于涉及大量證書的市場，它使用大規模數據技術來探索和分析市場狀況、首選數據、事務性數據等，以幫助決策。管理證券市場的核心業務、客戶細分、風險等，同時構建智能平臺，為各種客戶群體提供準確的服務，使用智能平臺加快業務變化，管理核心業務、客戶細分、風險等。，而證券市場可以通過大規模數據技術解決現有的業務問題，利用來自多個技術拆分卡市場的多個核心資產來保持數據的活力并為數據增加價值。

結束語

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。

參考文獻

[1]馬建光，姜巍.大數據的概念、特征及其應用[J].國防科技，2017，34（2）：10-17.

[2]方獻梅，劉亮龍，高曉波.大數據時代數據挖掘在證券公司客戶關系管理中的應用研究[J].信息與電腦（理論版），2017（15）：64-65.

[3]孟慶江.從應用視角看大數據對證券公司的影響[A].中國證券業協會.創新與發展：中國證券業2017年論文集[C].中國證券業協會：中國證券業協會，2017，（08）.

[4]維克托·邁爾·舍恩伯格，周濤.大數據時代生活、工作與思維的大變革[J].人力資源管理，2017（3）：136-136.

[5]楊龍.借力大數據技術證券行業迎轉型契機[J].清華金融評論，2017，（09）.

[6]謝倩雯.大數據環境下證券領域的數據研究與分析[J].長沙：湖南大學，2016（5）.

[7]周曉方，陸嘉恒，李翠平，杜小勇.從數據管理視角看大數據挑戰[J].中國計算機協會通訊，2016，（9）.

作者簡介：

李文，女，漢族，就讀于東南大學經濟管理學院，研究方向：經濟管理。