淺析大數據在證券公司業務中的應用

滕悅

信息時代，高新技術發展速度越來越快，為大數據技術的應用提供了良好的基礎條件，在大數據背景下，證券公司的業務同質化等問題得到了有效解決，而在海量多維數據中，證券公司若想提取有效成分，精準決策，就必須提升自身運營效率，擴展業務范圍，掌控業務風險，實施針對性營銷，促進監管制度改革。因此，在面對數據分散、硬件性能限制等問題上，證券公司必須在大數據潮流中不斷創新，以獲得快速發展。

隨著電子信息技術的持續發展，大數據在諸多領域中得到廣泛應用。在證券行業中應用大數據，使證券行業迎來了全新的發展機遇。為此，文章研究了大數據在證券公司業務中的應用，希望能夠為證券行業的長久發展提供參考。

一、大數據技術的概念與特點

（一）概念

所謂大數據技術，就是對互聯網上所有的數據信息進行整理，并通過一定的研究，根據不同的需要，篩選有用的信息。

眾所周知，隨著互聯網滲透到各行各業以及人們生活的方方面面，網絡得到了廣泛運用，從而誕生海量數據，用科學手段對海量數據進行分析，就可獲取有用信息，并可據此采取科學的行動。出于這一原因，大數據技術越來越重要。

（二）特征

大數據技術有著傳統技術無法比擬的特征，主要表現在以下幾點：首先，大數據技術效率極高，在分析海量數據時，僅用極短的時間就可完成，并能快速得到其中的有用信息。此即傳統技術難以企及。其次，大數據技術極為科學化、智能化，可以參照分析結論指揮下一步行動，極大地方便了人們的工作和生活;最后，大數據技術安全性較高，種類多涉及面廣。

（三）類型

首先，大數據云計算技術。在大數據背景下，云計算技術是一項重要的技術。它的計算方法有兩種，一種是分布式，另一種是并行式。具體而言，是把數據信息進行整理，并結合網上豐富的信息展開計算，從而將資源進行合理分配。當下，云計算技術能快速對信息數據進行處理，并不斷促進計算機技術的更新換代，使信息技術進入全新的發展階段。此外，云計算技術的逐步升級，標志著儲存數據的空間越來越大。

其次，數據備份技術。互聯網的普及，極大地方便了人們的生活，但極易導致個人信息泄露。因此，信息安全非常重要。在這一背景下，數據備份應運而生。特別是對于公司而言，采用數據備份技術，能使信息安全實現最大化。目前，無論是對于企業還是個人來說，數據安全都是極為重要的，一旦遭到泄露，就會帶來無法預料的后果。所以，數據備份技術一定要持續更新，最大限度地確保信息安全。

二、證券公司的業務類型

證券公司在國內也被稱券商，指的是從事證券相關業務的公司。證券公司和投資銀行兩個概念經常同時出現。投資銀行在中國境內的含義是指國內券商中從事企業直接融資服務的部門或子公司。而投資銀行在國際上的含義是指涵蓋我國語境下的券商，并可向企業提供間接融資，實現一部分我國語境下商業銀行的職能。中國券商起源于1987年深圳經濟特區證券公司的成立，三十多年來，我國證券公司也經歷了不斷完善和日益發展壯大的歷程。2004年開始實施核準制、保薦代表人制度，并開立中小板，2005年開始實施核準制股權分置改革;2009年科創板，2013年新三板，2018年科創板，資本市場不斷擴容，流動性也在不斷提升，市場成交量不斷擴大，證券市場處在一個快速增長的時代。券商所提供的服務絕不僅僅局限于為投資者代理買賣股票。證券經紀商主要是指券商接受投資人的委托代替其進行證券買賣，并收取一定的傭金。證券公司業務大致可以分為經紀業務、信用業務、投行業務、資產管理業務和自營業務。第一，經紀業務。經紀業務主要為券商帶來傭金收入。而現如今傭金越來越低，靠傭金來吸引客戶較難，因此券商的經紀業務開始往財富管理方向發展，但是目前券商經紀業務仍然絕大部分來源于買賣證券的手續費，剩下小部分來源是財富管理。第二，信用業務。信用業務簡單說就是貸款，券商把資金借給用戶從而賺取利差，其券商資金來源于發行債券、拆借以及其自有資金，但是一般自有資金參與這項業務比較少。信用業務可以分為融資融券業務還有股票質押，其本質均為借貸。第三，投行業務。投資銀行業務模式是證券公司為市場上的公司參與一級市場直接融資提供中介服務并收取傭金，一級市場融資行為包括IPO、定增、發債、并購重組等。投行業務雖然名目繁多，但是真正能給券商創收的，大致可以歸類為股權融資、債權融資、并購重組三大類。第四，資產管理業務。其業務模式為客戶將資產委托給券商進行管理，券商收取傭金。第五，自營業務是指券商使用其自有資金來進行投資，該業務與市場行情相關度高，收益波動性大，主要投向是固定收益。

三、大數據分析在證券行業中的應用優勢

（一）個人投資者數據分析

證券行業建立券商用戶管理及維護系統，如門店管理系統，移動端軟件等，也可以與專業機構進行合作，從而獲取投資者數據。首先，宏觀方面證券行業可以利用大數據分析各行業投資情況，主動了解交易市場數據，匯總分析投資者在特定時間對各行業的投資情況，從而推斷出投資者的投資心理，進而對投資產品方案重新設計，吸引更多投資者;可以檢索行業投資案例庫，從中尋找投資者投資的特殊性，為公司投資產品推廣和設立提供借鑒意義。其次，微觀方面可以有針對性的直接了解到投資者個人相關信息，如個人身份信息以及證券相關賬戶，個人投資風格，分析其所屬的投資類型，偏愛保守穩增投資還是高風險收益投資等，投資者是證券公司的重要客戶群體，因此對投資者進行數據分析有利于證券公司抓住商業機會，增強自身競爭力。

（二）公司內部數據分析

證券行業也需要了解公司內部情況，將公司內部投資與理財方向匯總，投資并購方案及風險管理、股權眾籌的方式方法、公司輿情監控分析，對于證券行業來說，證券公司的輿情以及投資對象的輿情在一定程度上可以直接影響特定時間段的企業利潤，也會導致此時的證券價格波動幅度較大，利好輿情指向會導致價格上漲，反之則會導致價格極速下降，此時需要證券企業時刻關注并進行輿情監控，也可以進行競爭分析，通過大數據進行競爭情報分析，以及公司在行業中所占份額分析，證券公司通過對公司內部數據分析可以及時調整管理模式，掌握市場方向。

四、大數據在證券公司業務中的應用

（一）大數據在證券行業投資銀行業務中的應用

證券行業投資銀行業務主要是指證券的發行、收購兼并等業務類型，在一定程度上滿足了資金需求方的融資需求。因為證券公司在開展該項業務時，必須要收集和分析數據，因此大數據于該項業務中的應用就有了一定的可行性。

首先，證券公司在進行證券的承銷和發行時，可以利用大數據就行業風險情況、利率波動情況進行分析，根據分析的結果進一步判斷，最終確定發行的價格、規模、承銷的差價以及方式，大數據能夠確保這些結論的生成具有一定的科學依據，降低誤判等相關因素對結論產生的干擾和影響。

其次，證券公司還可以借助大數據，進行產品的創新。其可以通過大數據分析資金提供方的市場行為，根據市場行為預判行業政策、發展形勢，來對證券的設計情況進行調整，然后從市場受歡迎情況以及降低風險兩個角度出發，開發出更具競爭力的產品，最終促使其在激烈的行業競爭中，依托產品優勢得到發展。

（二）大數據在證券行業經紀業務中的應用

在證券經紀業務中，證券公司除卻扮演證券買賣媒介的角色，還要提供必要的信息服務支持。通常情況下，證券公司所提供的信息服務主要包括行業以及上市公司研究報告、股票市場信息變動、宏觀經濟預測分析等內容，而這些主要是通過證券公司的投資顧問來實現和操作。他們多是證券公司內部從事經紀業務的一線工作人員，在負責維護客戶關系的同時，并對客戶的投資疑問進行答疑和引導。

大數據興起后，證券公司這種傳統的投資顧問，開始由單純的人力判斷轉變為智能判斷，智能投資顧問既是一種創新，也是大數據作用于證券行業發展的必然趨勢。智能投資顧問利用采集的客戶交易數據，分析客戶的交易習慣及風險偏好，最終將采集到的數據量化到模型當中進行二次分析，生成的結論用于向客戶進行投資建議。這種帶有一定數據思維的分析方式，其內部的大部分計算過程是通過非人工技術、在智能化狀態下完成的，其能夠有效降低服務資費、提高服務效率，更重要的是能夠做到一切從客戶出發，降低主觀性因素對外在環境的誤判率。而伴隨這種技術的不斷成熟以及應用范圍的不斷擴大，證券行業未來還將基于此進行精準營銷，擴充大數據在證券行業經紀業務中的應用范疇，并進行深度產品開發、客戶服務，甚至基于市場進行產品報價。

（三）在資產管理業務中大數據的實際應用

作為資產管理主體，證券公司依據資產管理合同約定的方式、要求、條件及限制，經營客戶資產，為客戶提供更多更優質的投資管理服務的業務類型。例如，資產管理業務。該業務屬于新型業務方式之一，在國外比較盛行，然而在國內興起時間短，很多投資者未全面掌握資產管理業務，信任程度不高，而對大數據進行應用后，加強了資產管理業務的安全程度和效率。將大數據應用到資產管理業務中，可大大拓展獲取的數據范圍，與此同時，還能大大增加數據量，通過大數據分析，證券公司可更加清楚的掌握越來越多投資人員的資金管理偏好和管理模式，同時還可對不一樣的投資類型及方式的收益率等數據進行深入分析，從而做好市場變化情況的預測工作。大數據資產業務不僅可以引起更多投資人的注意力，在證券公司中投入自有資產，而且還能對證券公司的資產管理能力進行不斷增強。此外，在分析大數據時，證券公司可依據個人經濟數據及社交網絡上的大量投資數據，全面深入地預測個人金融資產變動情況，分析大眾投資意向及風險偏好情況，進而吸引更多投資。

（四）大數據在證券公司資金營運業務中的應用

證券自營業務、買入返售證券業務以及融資融券業務等是證券公司資金營運業務包含的主要內容。在證券自營業務中，應用大數據證券公司能及時找到投資熱點，優化配置金融資產。在證券公司業務中，資金營運業務屬于高收益與高風險并存的業務，對資金營運業務而言，風險管理非常關鍵。在風險管理中，需構建數據庫，對大數據技術進行應用，這樣在風險管理數據庫中，能有效處理累積式風險，同時計算出給定風險。所以，在證券公司風險管理中應用大數據技術，能全面提升風險管理水平，最終確保資金營運業務的高效完成。

（五）大數據技術在證券投資管理業務中的應用

程序化交易。程序化交易是指利用計算機進行自動下單交易的一種證券交易方式，該交易方式對市場上可量化的多種數據進行收集，根據特定的模型形成交易策略并自動實施。程序化交易極大程度發揮了大數據的優勢，采用自動分析及交易的方式，可以實現長期穩定的獲利。當前，程序化交易的技術門檻較高，交易系統的設計較為復雜，針對不同交易功能和交易策略有不同的設計偏向性，國內外已發展出多種程序化交易軟件和系統，如文華財經、TradeStation平臺、高手交易軟件等。

大數據基金。大數據基金通過對特定的可反映投資者行為的數據進行收集整理，進行定量分析，從而為選股投資提供依據。其數據因子主要來源于相關證券搜索數據、個股關注度數據、電商平臺消費數據及社交平臺數據等，通過對上述數據的挖掘分析，研究市場實時動向，據此進行持倉的選擇，規避風險和獲取利潤。大數據基金利用專業的數據處理技術，可以快速準確地掌握市場動態，對投資風險進行及時監控和預警，具有可觀的投資前景。

五、結語

伴隨著社會的不斷進步，科學技術的不斷發展，使得信息數據成為各公司賴以生產和發展的關鍵資源，對數據的處理能力體現了公司的核心競爭力，因此大數據技術得到了廣泛的應用，而在證券公司業務中應用大數據技術，能在很大程度上促進證券公司的全面發展。為此，本文深入研究了大數據在證券公司業務中的具體應用，希望能為提升證券公司業務處理的現代化水平，以及證券公司今后的發展提供參考依據。

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作者單位：吉林職業技術學院