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2019-04-21 06:37 来源:凤凰网

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根据万得数据,我国券商对IT硬件、软件的投入自2015年以来大幅提升,证券行业已形成了一支强大的IT技术人员队伍。随着券商的业务品种越来越多,其系统也越来越复杂,不同业务系统之间的关联也越来越复杂。因此,搭建合适的基础架构对数据治理非常重要,将来自不同的数据移至“数据湖”中,能大幅降低数据治理成本,减少传统数据库用户在提取、转换和加载数据到静态数据模型上的时间成本,由此增加数据分析的可扩展性和灵活性。依托大数据信息整合优势,能降低从数据源抽取数据的成本,通过构建引擎批量网格计算服务模式,进行海量交易数据的实时分析,更能有效提升券商的风险管控与定价能力,为券商业务服务提供强有力的支撑。在运行维护保障上,基于流数据处理技术,搭建准实时的应用监控平台,还可及时监控交易运行情况,保障业务稳定高效运行,实时获取交易状态、相应时间、成功率等关键指标,并结合可视化分析技术实现事件的智能分析与实时干预。

社会在转型,经济在升级,券商客户结构当然也在变,高净值客户群体占比逐渐提高,他们对财富管理的需求,对在全球范围内资产配置需求日益迫切。对此,券商应坚持“从客户需求端来,到客户需求端去”的服务理念,充分利用数据资源,深度理解和跟进客户需求,提高对客户跨境业务的洞察力和满意度,构建和完善分级分类的客户服务体系,优化网点布局,针对分类客户聚集资源,完善投资顾问体系,为客户提高多样化的综合金融服务,以增强客户黏性,形成核心竞争优势。利用数据为客户全景画像、评估信用管理风险,从业务数据中识别风险线索,及时捕捉各类异常行为,提升风险的提前预警能力,不仅能节约券商发展的时间成本,更能高效推动券商成功转型。

(作者系中国中投证券高级经济师

[责任编辑:陈周阳]

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