王磊

摘 要：進(jìn)入新世紀(jì)以來，隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)出現(xiàn)并應(yīng)用在了許多領(lǐng)域，對于證券行業(yè)來說，龐大的數(shù)據(jù)量是證券行業(yè)的主要特點(diǎn)之一，因此，大數(shù)據(jù)成為了證券行業(yè)未來的主要發(fā)展方向。本文對證券公司業(yè)務(wù)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行了分析，對大數(shù)據(jù)的定義和主要特征、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例以及應(yīng)用方式、可能出現(xiàn)的問題以及解決措施等內(nèi)容進(jìn)行了探討，目的在于提高讀者對大數(shù)據(jù)在證券公司業(yè)務(wù)中應(yīng)用的理解程度，為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和新時(shí)期證券公司的發(fā)展提出相應(yīng)的建議，以供參考。

關(guān)鍵詞：證券公司;大數(shù)據(jù);應(yīng)用

科技的發(fā)展帶來了大規(guī)模的行業(yè)創(chuàng)新，對于證券行業(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。

一、大數(shù)據(jù)的定義和主要特征

（一）大數(shù)據(jù)的定義

從字面意思來看，大數(shù)據(jù)指的是大量的數(shù)據(jù)，具體是指在一定的時(shí)間范圍內(nèi)收集到的巨量數(shù)據(jù)流，大數(shù)據(jù)的規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，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(tǒng)的工具來進(jìn)行處理。大數(shù)據(jù)是信息時(shí)代的產(chǎn)物，2008年，《自然》雜志首次提出了“BigData”這一概念，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)概念的正式問世，而在此之前大數(shù)據(jù)已經(jīng)進(jìn)行了相當(dāng)長一段時(shí)間的發(fā)展，具體可以追溯到20世紀(jì)90年代。作為一種信息資產(chǎn)，大數(shù)據(jù)的規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)庫存貯量，因此對其的加工和分析處理難度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過以往的信息分析工作，大數(shù)據(jù)的價(jià)值不在于數(shù)據(jù)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(shí)，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)也是密不可分的。大數(shù)據(jù)目前越來越多的在各行各業(yè)展開了應(yīng)用，例如，谷歌公司利用禽流感搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)來預(yù)測禽流感的發(fā)展和蔓延趨勢;在基因研究方面通過大數(shù)據(jù)技術(shù)在龐大的全基因組數(shù)據(jù)中搜尋有研究價(jià)值的基因序列等。

（二）大數(shù)據(jù)的特征

大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)可以概括為5V，即Volume（大量）：信息數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于之前的常規(guī)數(shù)據(jù)、Velocity（高速）：數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度與獲得數(shù)據(jù)的速度極快，以之前的常規(guī)信息處理手段無法正常處理、Variety（多樣）：數(shù)據(jù)類型非常多樣化，、Value（低價(jià)值密度）：數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，海量數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的高價(jià)值信息較少，價(jià)值密度較低、Veracity（真實(shí)性）：數(shù)據(jù)都是由即時(shí)情況所轉(zhuǎn)化而來，需要進(jìn)行真實(shí)性篩選，此外還具有復(fù)雜性等其他特點(diǎn)。

二、大數(shù)據(jù)對于證券公司業(yè)務(wù)的利用價(jià)值

（一）為證券行業(yè)帶來了新時(shí)期的發(fā)展機(jī)遇

目前，我國已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，整個(gè)大數(shù)據(jù)行業(yè)得到了極其迅速的發(fā)展，在2013到2019這短短的六年內(nèi)，大數(shù)據(jù)就已經(jīng)由一個(gè)基本停留在理論層次的概念投入了實(shí)際的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用當(dāng)中，并且在金融行業(yè)、電商行業(yè)、房地產(chǎn)等多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛且成功的應(yīng)用。進(jìn)入新時(shí)期以來，證券公司面臨的數(shù)據(jù)量越來越大，而證券公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，不僅能通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力來處理數(shù)量日漸增加的證券數(shù)據(jù)，還可以借助大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)挖掘能力來尋找傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式無法得到的深層數(shù)據(jù)，提高對金融投資者的行為預(yù)測準(zhǔn)確度，能更好地理解投資者的實(shí)際需要，證券公司業(yè)務(wù)中一旦應(yīng)用了大數(shù)據(jù)，能夠直接提高證券公司的業(yè)務(wù)處理水平與金融市場發(fā)展情況的契合程度，這無疑為證券行業(yè)帶來了新時(shí)期的發(fā)展機(jī)遇，能夠保證證券行業(yè)跟得上時(shí)代發(fā)展的步伐。

（二）是證券公司進(jìn)行突破性發(fā)展的有效條件

結(jié)合我國的實(shí)際情況來看，我國證券行業(yè)的發(fā)展速度較快，但是目前遇到了發(fā)展的瓶頸，存在較為嚴(yán)重的問題，首先是營銷方面的問題，對于我國證券行業(yè)而言，進(jìn)行市場營銷的成本較高，并且在開展?fàn)I銷時(shí)過于盲目，沒有特定的精準(zhǔn)營銷方式，這就導(dǎo)致表面上營銷的業(yè)績在逐漸上升，但是結(jié)合成本和效率來看反而最終是下降;其次是服務(wù)的創(chuàng)新性方面，服務(wù)的創(chuàng)新性不足一直是證券公司的主要缺點(diǎn)，絕大多數(shù)的證券公司都采用基本相同的服務(wù)模式，這就導(dǎo)致隨著市場環(huán)境的發(fā)展，證券公司會逐漸缺乏核心競爭力。此外，證券公司的業(yè)務(wù)處理量也在逐漸增加，這就會導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)管理工作的難度上升。這些問題的出現(xiàn)意味著證券公司必須借助新的技術(shù)和理念及時(shí)突破現(xiàn)在的瓶頸，得到突破性發(fā)展，而大數(shù)據(jù)以特有的優(yōu)勢，可以提高證券業(yè)務(wù)的科學(xué)化程度和進(jìn)步速度，因此大數(shù)據(jù)成為了證券公司進(jìn)行突破性發(fā)展的必須條件。

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

在證券公司的業(yè)務(wù)中，大數(shù)據(jù)主要在以下幾方面得到了有效應(yīng)用，分別是經(jīng)紀(jì)以及顧問業(yè)務(wù)、資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)以及公司資金營運(yùn)業(yè)務(wù)等，接下來進(jìn)行分別說明。

（一）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上市公司和市場等方面的調(diào)研和分析報(bào)告、對市場變化情況的預(yù)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(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實(shí)際投資情況進(jìn)行模擬預(yù)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(wù)的大部分服務(wù)階段都可以借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動進(jìn)行，大大節(jié)省了人力資源，并且智能顧問服務(wù)對于數(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)。

（二）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，對客戶資產(chǎn)進(jìn)行經(jīng)營運(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)在國外較為流行，但在國內(nèi)興起的時(shí)間較短，許多投資者對資產(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，從而做好對市場變化情況的預(yù)測。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)測個(gè)人金融資產(chǎn)變動情況的參考信息，分析出民眾的投資意愿和風(fēng)險(xiǎn)偏好情況，從而針對性地吸引民眾進(jìn)行投資。

四、證券公司業(yè)務(wù)中大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面相關(guān)建議

（一）提高數(shù)據(jù)安全程度，保護(hù)客戶個(gè)人利益不受損害

在客戶向證券公司申請服務(wù)時(shí)必然會涉及到自身身份信息和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等方面的隱私數(shù)據(jù)，此外證券公司在進(jìn)行大數(shù)據(jù)搜集和處理的過程中也會產(chǎn)生大量機(jī)密數(shù)據(jù)，再加上大數(shù)據(jù)在進(jìn)行處理時(shí)需要時(shí)刻接入網(wǎng)絡(luò)，這就很可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露，從而對客戶和公司自身造成損害。為了保護(hù)客戶以及公司本身的利益不受損害，證券公司在進(jìn)行大數(shù)據(jù)收集和分析工作時(shí)一定要注意提高數(shù)據(jù)的安全程度，如果自身的專業(yè)能力不足則要與專業(yè)的信息網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)進(jìn)行合作，根據(jù)自身的實(shí)際情況來建設(shè)網(wǎng)絡(luò)防火墻等安保屏障。

（二）積極引進(jìn)專業(yè)人才

目前，大多數(shù)證券公司已經(jīng)認(rèn)識到了大數(shù)據(jù)的重要性，都將大數(shù)據(jù)視為發(fā)展的關(guān)鍵，但是與此同時(shí)證券公司內(nèi)的大數(shù)據(jù)人才數(shù)量卻較為匱乏，為了提高公司對大數(shù)據(jù)的專業(yè)分析能力，證券公司要積極引進(jìn)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才。金融大數(shù)據(jù)人才不僅要掌握專業(yè)的金融分析能力，還要精通計(jì)算機(jī)技術(shù)。提高人才數(shù)量的方式不僅是引進(jìn)，還可以進(jìn)行培養(yǎng)，對企業(yè)內(nèi)的人才進(jìn)行計(jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的培訓(xùn)，從而增加自身的人才儲備量。

（三）優(yōu)化大數(shù)據(jù)算法

證券公司在進(jìn)行大數(shù)據(jù)的應(yīng)用時(shí)不僅要恰當(dāng)應(yīng)用現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)算法，還要結(jié)合自身的情況對大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行優(yōu)化，通過使用人工智能算法等先進(jìn)算法來提高大數(shù)據(jù)處理的邏輯性和科學(xué)性，并且提高大數(shù)據(jù)計(jì)算的效率。

結(jié)束語

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)。本文對證券公司業(yè)務(wù)中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行了分析，對大數(shù)據(jù)的定義和特征、大數(shù)據(jù)在證券公司業(yè)務(wù)中的應(yīng)用優(yōu)點(diǎn)和應(yīng)用方式等內(nèi)容進(jìn)行了論述，目的在于提高證券公司業(yè)務(wù)處理的現(xiàn)代化水平，為證券公司未來的發(fā)展提供思路，以供參考。

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