證券行業數據中臺
伴隨經濟的高速發展，國民對金融的投資需求日益突出與多元化，監管當局也不斷促進金融市場創新與開放。對券商而已，這既是機遇，更是挑戰。行業管制放松意味著更加激烈 的“跨界”競爭、客戶對服務的專業性要求也在不斷提升。
構建海量數據的存儲與計算能力，存儲全機構的客戶、產品、交易、合約等數據，以及各類非結構化數據、外部數據等。
逐步發展業務模型設計能力，依托大數據平臺的分析挖掘算法，結合券商的特色應用場景，建立券商行業的客戶畫像模型、行為模型等，及時發現客戶的需求，滿足客戶的需求。
面向業務的數據資產管理能力，建立企業級數據資產庫，保證數據質量、統一數據標準、整合數據指標等，通過數據治理與區塊鏈等技術的融合實現數據安全隔離，最終實現數據的共享與安全的平衡。
提升數據應用的敏捷開發能力，建立管理駕駛艙、統一報表平臺等，讓各方角色隨時隨地簡易的接觸得到數據，實現數據使用、數據分析的“最后1公里”。
證券公司在零售業務轉型財富管理過程中，對客戶的個性化、綜合化的服務要求產生了對大數據技術的應用需求；在深耕機構業務的過程中，來自與機構客戶相關的產品創設、銷售以及投資管理等需求也將與大數據技術產生重要聯系；其次，多維度的數據源為大數據技術應用提供重要的分析基礎。證券公司不僅能獲取來自互聯網新聞等非結構性文本類數據，而且可以快速積累來自外部的交易數據，以及內部的客戶行為數據；最后，基于大數據的深度學習算法在自然語言處理、語音語義識別、圖像識別等領域的突破，以及TensorFlow等各類算法開源平臺的發布，為大數據技術提供有力的算法保障。
證券公司在零售業務轉型財富管理過程中，對客戶的個性化、綜合化的服務要求產生了對大數據技術的應用需求；在深耕機構業務的過程中，來自與機構客戶相關的產品創設、銷售以及投資管理等需求也將與大數據技術產生重要聯系；其次，多維度的數據源為大數據技術應用提供重要的分析基礎。證券公司不僅能獲取來自互聯網新聞等非結構性文本類數據，而且可以快速積累來自外部的交易數據，以及內部的客戶行為數據；最后，基于大數據的深度學習算法在自然語言處理、語音語義識別、圖像識別等領域的突破，以及TensorFlow等各類算法開源平臺的發布，為大數據技術提供有力的算法保障。
總的來說，大數據技術助力證券行業的轉型和發展可以體現在三個方面： 第一，推動證券公司日常經營活動中的數據化運營，利用大數據提升證券公司各業務線以及中后臺職能部門日常工作中各個環節的運營效率；第二，利用大數據技術推動證券公司業務的智能化應用，并從中挖掘新的業務形態與業務機會； 第三，基于大數據及相關技術建立一套更加有效科學的管控工具，保障證券公司各項業務經營風險可控，確保堅守合規底線。
總的來說，大數據技術助力證券行業的轉型和發展可以體現在三個方面： 第一，推動證券公司日常經營活動中的數據化運營，利用大數據提升證券公司各業務線以及中后臺職能部門日常工作中各個環節的運營效率；第二，利用大數據技術推動證券公司業務的智能化應用，并從中挖掘新的業務形態與業務機會； 第三，基于大數據及相關技術建立一套更加有效科學的管控工具，保障證券公司各項業務經營風險可控，確保堅守合規底線。
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