潮阳| 涟源| 卢氏| 阳东| 营山| 安义| 随州| 邗江| 连州| 翠峦| 陇县| 烟台| 田东| 林甸| 泽州| 金阳| 肃北| 永福| 尤溪| 延吉| 阳原| 祁门| 宁陵| 新邱| 合肥| 邵阳县| 班戈| 揭东| 鄂州| 芷江| 唐河| 江山| 咸丰| 梅里斯| 肇东| 抚宁| 富宁| 江口| 建湖| 霸州| 盈江| 霍城| 苍南| 临漳| 闵行| 息县| 建昌| 措美| 龙游| 比如| 静海| 钓鱼岛| 聂荣| 姜堰| 海兴| 夹江| 正安| 剑阁| 咸阳| 博湖| 呼图壁| 化德| 抚松| 重庆| 唐海| 进贤| 北碚| 金坛| 太原| 盱眙| 常德| 黄龙| 馆陶| 东丽| 延津| 洛隆| 城步| 天全| 郸城| 辽源| 蒙山| 仁布| 南和| 平川| 两当| 丰县| 彭山| 永和| 界首| 渠县| 五华| 永泰| 新荣| 桃源| 商水| 黄岩| 仁化| 东兴| 孟村| 天山天池| 湖北| 耿马| 八一镇| 新密| 舒兰| 刚察| 紫阳| 南康| 安阳| 金昌| 晋城| 贺州| 嘉祥| 古田| 响水| 澎湖| 锦屏| 马祖| 灞桥| 丽水| 宁化| 南皮| 柳城| 湖北| 潮阳| 襄垣| 朗县| 都匀| 什邡| 万山| 丰县| 敦化| 达日| 梁山| 黎城| 岳西| 台州| 华县| 友谊| 吉安市| 华蓥| 鹿寨| 万山| 通海| 秭归| 黑水| 敖汉旗| 梁山| 张掖| 梁子湖| 广昌| 林州| 普洱| 绍兴县| 洱源| 镇平| 仁化| 马关| 桂东| 靖安| 乌兰| 重庆| 富川| 大方| 阜城| 禹州| 婺源| 乐亭| 东宁| 天柱| 枞阳| 青龙| 宝丰| 衡阳县| 项城| 鹰潭| 琼结| 隆尧| 安乡| 宁都| 阿拉尔| 达坂城| 博爱| 邓州| 固安| 抚顺市| 四会| 蓬莱| 开封县| 陇西| 永仁| 定远| 磐石| 延庆| 安西| 沅陵| 枣庄| 布尔津| 密山| 克东| 阿合奇| 信丰| 阿鲁科尔沁旗| 龙州| 肥东| 武汉| 思南| 安西| 萨嘎| 堆龙德庆| 鹰潭| 瓦房店| 岚县| 柳江| 庐山| 河间| 当雄| 台江| 开平| 周宁| 东明| 磐安| 五台| 叙永| 鱼台| 博湖| 吐鲁番| 鹰手营子矿区| 鹤山| 莘县| 宝山| 富川| 广丰| 佳木斯| 索县| 康定| 河源| 阿瓦提| 策勒| 南岳| 保靖| 贵州| 金平| 墨玉| 贾汪| 沽源| 阜新市| 建德| 边坝| 南票| 枝江| 开化| 岫岩| 盂县| 广昌| 合浦| 临泽| 贵溪| 安新| 江华| 铁山| 肇州| 鄂尔多斯| 马尔康|
首页 > 金融科技 > 互联网金融 > 动态 > 数据治理:金融科技助力券商转型的灵魂

数据治理:金融科技助力券商转型的灵魂

上海证券报2018-02-2009:44分类:动态
标签:未能 岱山街道

核心提示:以大数据、区块链、人工智能为主导的技术正在金融行业发挥引导作用,高精度、低成本的金融服务,越来越依赖大数据作为决策和服务的支撑。券商的运营模式正由技术支撑业务向技术引领业务转型,券商正逐渐演变成“信息+信用”的行业。

孟庆江

近年来,随着金融监管改革持续推进,对券商的风险控制能力和合规管理的要求也有了新的提升。银行、保险、信托以及互联网金融公司对券商业务的渗透力度不断加强,对证券行业产生了鲶鱼效应,行业竞争加剧。

随着证券公司业务品种增加,复杂衍生品、境外业务、固定收益等业务不断涌现,对券商的中后台管理提出了更高要求。以大数据、区块链、人工智能为主导的技术正逐渐在金融行业发挥引导作用,高精度、低成本的金融服务,越来越依赖大数据作为决策和服务的支撑。由此,券商的运营模式正由技术支撑业务向技术引领业务转型,券商正逐渐演变成“信息+信用”的行业。

追踪国际金融的发展趋势,自2008年全球金融危机后,金融服务公司开始重造自我,打造新的可持续发展的竞争优势。高盛、摩根大通等巨头相继朝“科技公司”方向转型,高盛明确将自身定位为“未来是一家科技公司”。一项调查研究表明,美国金融服务公司在大数据领域大量投资,2015年在数据相关项目上花费64亿美元,预计到2019年这些花费将以每年26%的速度递增。而全球范围内71%的金融服务公司在探索大数据和预测分析。降低运营成本,提高资源利用效率,也是我国券商转型过程中面临的机遇和挑战。我国券商也逐渐在运用人工智能、大数据产品、智能投顾等手段尝试不同程度的金融服务创新。如何确保信息技术系统安全可靠运行、减少清算差错率,对支持各部门顺利推进新业务的作用越来越重要。

金融的本质是通过资本流动推动社会资源的有效配置,其核心技术是信息处理。每一次信息技术的飞跃都会带动金融的飞跃。金融科技在新一轮科技革命中与金融相关的各项技术相融合,在技术上进一步,在业务上也更深一层,技术应用不再局限于互联网技术,更渗透至券商业务资产定价、风险管理、清算结算等众多业务中。

佣金收入持续下滑,不断加大券商的经营压力,证券公司转而在逐渐应用金融科技实现业务转型的过程中,着力探索为客户提供个性化、综合化、高价值附加等服务,以“网络化、数据化、智能化”为目标,结合自身特点,以期在传统的产品和服务流程上进行渠道革命和服务升级,充分挖掘行内外的数据资源,以精准的客户营销和数据治理提供更好的服务。加强数据对业务的支撑,树立利用数据决策和客户营销的思想,建立对数据的信任,最终让客户看到数据是能支撑决策的、有价值的、可访问的资源。

说到通过数据治理助力券商转型,是指对所使用数据的有效性、可用性、完整性、合规性以及数据安全性的全面管理。通过在模型中建立良好的数据治理政策和程序,不断增强客户体验和预见潜在的安全问题;通过模型驱动的数据治理方案解决当前券商转型过程中面临的困境;通过数据分析了解客户需求,助力业务发展,增强客户体验,逐步解决他们综合化、个性化的金融需求。同时,通过数据分析降低合规风险、法律风险、清算交收风险以及系统运维风险,并在模型中建立良好的数据治理政策和程序,进而提升券商业绩。

证券行业是一个由数据驱动的行业,数据始终是券商信息化发展的主旋律。相对于其他行业,券商数据的强度较高,对持续性和实时性要求较高。尤其随着移动互联网的快速发展,大大凸显了移动数据对洞悉客户行为的潜在价值,是制定公司决策的重要元素。所以,数据存储、处理和传输是信息技术的核心功能,是券商提升分析时效、支持业务发展和管理创新的重要基础。

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]

太乙路 牛场乡 延边州 五台 山东龙口市东江镇
二玉村 江西磷肥厂 齐贤街道 王家屯村 曾家岩