关于证券公司业务中大数据的应用分析

摘 要：我们知道，网络信息时代，每年都会产生大量新的数据，管理这些信息对任何行业、任何公司来说都是一项艰巨的任务。此外，数据量越来越大、越来越复杂的证书市场每天都在经历大规模的新一代变革。由于证券行业的多元化，市场通常分布在不同的行业部门，数据孤岛无法共享，大量数据被截断并严格分发。本文除了分析大数据的定义和特征外，还从企业角度分析了证券公司大数据在经济、资产运营、投资银行和资本运营业务中的应用，最后提出了证券公司的相关建议。

关键词：大数据 证券公司 应用

引言

随着科技的发展，各种新兴技术层出不穷，大数据就是其中之一，大数据拥有其特有的数据处理方式和处理效率，在许多行业中都得到了广泛应用。对于证券公司来说，大数据技术在证券公司业务处理中的重要性越来越高，是证券公司提高自身发展前景的重要技术。

1、大数据及技术概述

1.1大数据

所谓大数据，其实际上是通过对互联网技术及计算机技术进行充分利用，从而对大量的数据进行获取和整合。对于大数据而言，“大”所代表的并不只是信息的量庞大，其也代表着对数据进行的专业化分析及处理，同时其更是意味着大数据自身所拥有的使用價值。大数据具备很多特点，其中包括多样性、量大、真实性、高速以及低价值密度等特点。对于多样性特点而言，其所指的是数据信息的类型极多，且结构也较为繁杂，同时也具有众多的表现形式，拥有着极大的利用价值。对于量大特点而言，其所指的是信息数据的数量极多，形式也极为丰富且呈现出参差不齐的状态。对于真实性特点而言，其所指的是数据信息都是实时出现并是实时处理的，这也使得大量的数据信息都极具准确性。对于高速特点而言，其所指的是信息数据的数量是呈现飞速上升趋势，随着数量的不断上升，其上升速度也会随之加快，而处理数据信息的速度也会随之进行提升。对于低价值密度特点而言，其实际上指的是在海量的数据信息之中存在着很多没有应用价值的信息数据，而受到这些数据的影响，具有应用价值的数据信息也会被大面积覆盖，这也使得人们在对具有价值的数据信息进行利用的过程中存在着很大的难度。而要想实现对具有应用价值的数据信息的筛选，其也需要通过对大量的数据开展采集和分析工作才能实现。对于大数据而言，正是因为其具有以上特点，才使得大数据具有很大的应用价值。

1.2技术

对于大数据处理技术而言，其将大数据作为技术核心，而对于数据而言，其拥有着极为庞大的数据量，正因如此才使得我国的传统数据处理技术无法将当下社会发展的实际需求进行充分的满足，而为了顺应时代的发展，大数据处理技术也随之取得了快速的发展和完善。对于大数据处理技术而言，顾名思义，针对大数据也要开展处理工作，如果大数据没有经过科学处理，那么这些数据便会没有任何的应用价值。随着大数据处理技术的不断发展，再借助互联网等先进的技术，使得大数据处理技术在我国的各个行业领域中都得到了广泛的应用。在对大数据开展处理工作的过程中，其涵盖很多工作内容，其中包括数据的产生、对数据进行的采集和储存以及对数据进行的分析和应用。对于大数据技术而言，最为常见的技术其涵盖了信息管理系统以及数据库等。此外，大数据处理技术之所以得到快速的发展，其主要是因为互联网以及传感器等技术的不断进步和完善。在大数据处理技术的发展过程中，越来越多且具有极强性能的大数据处理系统逐渐形成，同时在我国各个行业领域之中也都得到了广泛的应用，这对于我国社会的发展以及时代的进步都有着极为重要的作用。

3、证券公司业务中大数据的应用方式

3.1经纪以及顾问业务

经纪以及顾问业务是证券公司的主要信息服务，证券公司通过提供对上市公司和市场等方面的调研和分析报告、对市场变化情况的预测分析、股市的涨跌变动分析以及提供投资顾问等方式来为用户提供需要的信息服务，在以往的经济和顾问业务中，提供的信息往往是通过经验以及对现有信息的收集来完成的，但是随着数据量的加大以及市场变化速度的上升，原有的方法已经不太适用于当下变化的市场环境，因此需要使用新的技术和服务方式。大数据技术基础之上的智能顾问服务是新兴经纪以及顾问业务，其运作方式是通过云计算和数据挖掘技术来对两方面内容进行采集，其一是客户自身的交易习惯、偏好以及历史交易情况，其二是客户偏好的金融投资类型的实时数据，将二者结合起来建立量化投资模型来对实际投资情况进行模拟预测并得出具体的投资方案，从而为用户提供合理的建议。智能顾问服务的大部分服务阶段都可以借助计算机系统自动进行，大大节省了人力资源，并且智能顾问服务对于数据的收集范围广，可以根据用户的实际需求进行定制服务。

3.2资产管理业务

资产管理业务是证券公司作为资产管理人，根据资产管理合同约定的方式、条件、要求及限制，对客户资产进行经营运作，为客户提供证券及其他金融产品的投资管理服务的业务类型。是一种新型业务方式，此种业务在国外较为流行，但在国内兴起的时间较短，许多投资者对资产管理业务的了解程度不够，信任程度也不足，而利用了大数据技术以后，资产管理业务的效率以及安全程度大大提高。资产管理业务中运用了大数据之后，可获取的数据范围大大拓展，且可获取的数据量也大大增加，通过大数据分析，证券公司可以更清晰的了解到大量投资者的资金管理方式和管理偏好，并且可以对不同投资方式以及投资类型的收益率等数据进行分析，从而做好对市场变化情况的预测。一方面大数据资产管理业务可以吸引更多的投资者将自身资产投入证券公司中，另一方面也可以加强证券公司的资产管理能力。此外，证券公司在进行大数据分析时可以将社交网络上的大量个人经济和投资数据作为数据源，将这些数据作为预测个人金融资产变动情况的参考信息，分析出民众的投资意愿和风险偏好情况，从而针对性地吸引民众进行投资。

4、政策建议

4.1加强数据整合能力

证券公司应积极加强自身的数据整合能力。另一方面，证券公司经常进行业务交易，通过电子交易系统方便数据收集，这些系统每天生成大量新数据，并存储和分析大量旧数据。另一方面，证券公司有多种业务，有的业务也很复杂，具有不同技术特征和业务方法的业务单位提取数据，增加了数据整合的难度。大型数据整合和共享是证券公司在发展大型数据业务时面临的主要挑战之一。

4.2强化数据安全保障和保护客户隐私

证券公司在提供证券交易和咨询服务时，直接从客户那里获取个人数据，而在业务过程中生成和收集的数据是证券公司的业务秘密，具有很高的商业价值。因此，证券公司在处理大规模数据分析时，必须加强客户的个人信息数据和数据保护本身。证券公司应加强对外合作，加大资本技术投资，加强大规模数据安全技术，建立数据安全机制，系统开展数据安全工作，构建数据防盗技术工具，提高数据窃取能力。

4.3探索人工智能算法

非结构化数据是大量非逻辑数据的重要组成部分，不需要抽象处理或派生数据。大量的非结构化数据需要通过数据挖掘获得财务逻辑、客户行为和数据中包含的其他信息等信息。人工智能算法在数据挖掘方面具有显着优势。在开发大型数据技术应用程序时，证券公司需要开发高效的人工智能算法，以应对大型数据技术应用程序的技术挑战。人工智能算法的开发显着促进了智能投资的发展，改进了积极的整体石材模型，对于大量数据在各种证券公司的应用至关重要。

4.4加强人才的引进和培养

大型数据技术被认为是各证券公司认为是增长的机会，是推动业务转型的运动的纽带，但目前大多数证券公司没有集中投资人力资源。证券业是金融服务业，对人才要求高，人力资源是证券业的核心资源，是证券公司的核心竞争力，将大量数据应用于公司业务所需的不是传统的金融人才，而是具有计算机技术、业务承诺能力和风险管理能力的综合型人才。证券公司必须加强引进和培养综合型人才，以后为了应对大数据浪潮，必须继续增加这些人才的储备。

5、结束语

随着现代技术和高科技的迅速发展，大数据技术遍及各个行业，成为一个越来越重要、越来越奇怪的因素。大数据技术是企业和政府等小权利常用的当代神学技术之一，可以为这些问题提供良好的解决方案。大规模数据技术特别适合于涉及大量证书的市场，它使用大规模数据技术来探索和分析市場状况、首选数据、事务性数据等，以帮助决策。管理证券市场的核心业务、客户细分、风险等，同时构建智能平台，为各种客户群体提供准确的服务，使用智能平台加快业务变化，管理核心业务、客户细分、风险等。，而证券市场可以通过大规模数据技术解决现有的业务问题，利用来自多个技术拆分卡市场的多个核心资产来保持数据的活力并为数据增加价值。

结束语

科技的发展带来了大规模的行业创新，对于证券行业而言，如何利用快速发展的科技来完成行业的更新换代成为了当前所面临的主要问题，而大数据技术的出现也为证券行业带来了新的发展机遇。

参考文献

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作者简介：

李文，女，汉族，就读于东南大学经济管理学院，研究方向：经济管理。