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证券行业大数据解决方案
前言
随着互联网与移动互联网的高速开展,传统证券业也逐步走向市场化和网络化,行业在快
速变化中也面临着剧烈的竞争,一方面国家监管层面逐步放开管制,加强监视,鼓励创新。
另一方面,证券行业部各公司也在不断的与时俱进,从经纪、资管业务的网络化,到证券
版银联的开展,再到个性化、移动化、社交化的客户效劳。
证券公司要在这样竞争剧烈市场中保持领先地位,需要在满足监管层合规审计的要求下,
以客户为中心,对深化运营和效劳,提高现有客户体验和单客户价值;对外实时了解市场
和上市企业等信息,加强跨界合作,对潜在客户精准定位和营销。
在这样背景下,数据成为券商提供外竞争力的关键,只有与时准确地获得客户在部和外部
的交易、行为,媒体偏好,社交容的信息数据,才能更好的了解客户,做好营销和效劳,
并不断优化产品设计和运营。
证券行业大数据问题与解决方案
1、¬哪些数据需要纳入到大数据平台上来?
证券公司部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统,例如股票交易
系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时,在各个业务中又存在各种角色,
如用户,上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生
着各种结构的数据,这些数据产生的不但数量大,类型多,速度快,而且可能会存在各个
系统的不一致。
同时,在互联网高速开展的今天,和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量
的网络数据,例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等,上市公司的投融资、并购活动等。
各业务形态也都在大的市场环境下受到影响,例如政策法规、国外金融形势、重大事件等。
这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢,是根据最终的业务场景来决定,还是将所有能
获取的数据全部纳入,深入挖掘,以数据说话呢?
本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进
展充分调研和理解,制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准,以
实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、围、来源、采集技术、实时性要求等
进展分层接入,尽量保证原始数据完整性,整合数据一致性和挖掘数据价值度。
2、如何进展跨渠道的用户生命周期运营管理?
移动端、PC 端乃至类似 Apple Watch 等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资
理财、投顾效劳等各个业务,涉与到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、
场景下的痕迹,对这些数据进展拉通和分析,可以掌握用户在该券商所处的生命周期,从
而可以有的放矢的。对用户进展针对性运营。
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