大数据技术证券行业分析.docx

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时间：2021年X月X日 书山有路勤为径，学海无涯苦作舟 页码：
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大数据技术证券行业分析
摘要：大数据技术是证券行业主要研究的科技创新方向之一，文章对大 数据技术在国内证券行业的研究现状进行介绍，并对大数据技术研究方向进行划 分，对建设大数据平台面临的困难进行分析，对平台框架构建进行了深入介绍。 从而可以使证券公司结合情况，选择最适用于自己的大数据技术策略，并提高困 难解决能力，构建出适用自己的大数据技术框架。
关键词：大数据技术；证券行业；大数据技术框架
近几年在金融行业，〃金融科技〃、〃监管科技〃等词汇总是会被人们频 繁提起，这是因为科技对证券行业的服务模式起到了极为深刻的变革创新。随着 金融科技中的新兴技术的蓬勃发展，证券行业如何正确使用这类新兴技术，如何 将自身发展同这类技术绑定，这些问题都留给了证券行业很多的选择。
1大数据技术的国内现状
随着大数据技术进入国内的证券行业，越来越多的证券公司都开始觉 察到大数据的价值，逐渐开始启动大数据的相关研究和分析工作，试图通过大数 据技术挖掘海量数据的实际价值。现介绍三则证券公司的使用实例。交易日志监 控分析系统，是包含了手机端和网页端日志的存储，并对服务器性能，用户交易 行为和支撑系统运营状况进行监控分析。交易日志监控分析系统支持海量的日志 存储和分析，提高了现有系统的管理和运营水平。异常交易预警系统是基于大数 据平台中的相关用户信息，对异常交易行为进行提前预警，比如高买低卖利益传 送预警，长期闲置账户频繁异动预警，大量委托查询请求预警等。客户画像系统 是将通过自由源数据和笫三方数据收集的客户信息传送到大数据平台中，对数据
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进行计算后将结果放入到用户画像系统和模型管理系统中，得到的最终输出结果 作为业务应用。用户画像系统是对客户进行计算分析后，添加各类描述标签，构 建出一个严格的标签体系，并把结果推送给业务进行使用。画像系统和模型系统 得到的最终分析结果，可以一起发送给上层应用，实现金融产品推荐，精准广告 投放，线下客服沟通，风险防控等服务。
2大数据平价的构建
。针对大数据技术的数据实时性特点和计算 复杂程度的特征，可以对大数据技术的使用情况进行复杂程度和实时性分类，根 据这样的划分，得以结合证券公司本身的研发特点和实力，制定出相应的研发方 向，建立起自身的竞争优势。研发的方向可以归纳为四个类型一一描述型、诊断 型、预测型和指导型。传统企业都比较擅长使用描述型数据和诊断型数据，所以 真正把数据运用得当，取决于预测型数据和指导型数据的使用。描述型数据主要 体现在报表类业务，其让事件反映的具体、清晰：诊断型数据是针对所出现的问 题进行判断分析，比如根据财务数据的指标，发现企业的财务运行情况等；预测 型数据是由数据来预测将来事物发展的趋势，可以提前发现事物的潜在问题再进 行