京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助力证券业预判未来
上海,我国最具特色的金融中心,其证券市场交易额等单项指标已位列全球前三,有极丰富的金融数据资源;贵州,中国大数据领域的先行者,是国内推动大数据产业发展的重要支撑,已率先启动了全国首个大数据综合试验区建设。
“贵州已经建好了大量数据中心,而上海金融业有大量数据需要储存和重新梳理,两个充满激情和创造力的区域,在大数据和金融领域开展的合作,必将迸发出巨大的商业价值。”信达证券股份有限公司上海分公司副总经理许捷认为,当下,利用大数据发展金融服务和金融创新已经成为一种趋势,作为金融“三杰”的证券业,更渴望大数据助力其预判未来。
尴尬:互联网金融 强势冲击传统金融业
回顾刚刚过去“双12”,支付宝推出首个全球狂欢节,吸引了包括日本、韩国、泰国、新加坡、德国、法国、澳大利亚以及我国港澳台等12个国家和地区的3万家商户参与,涵盖夜市、免税店、百货公司、餐馆、酒吧等多种消费场所。一部手机,行遍天下。互联网金融带给传统金融业的冲击,从线上到了线下。
“互联网带来的便利改变了金融客户的行为习惯,使交易信息透明化,交易成本显著降低。而作为金融业的‘老大哥’,传统银行正从传统业务方式向网络、移动业务转变。”许捷感慨,互联网金融发展的如火如荼,其对传统金融来说,的确带来了巨大的冲击和挑战。证券商亦是如此。
“目前,全行业已经不能再考虑挑战了,而要考虑谁能抓住机遇。”许捷认为,挑战已经清清楚楚很现实的摆在那里,无论你想不想,都需要面对。主动面对才有可能抓住机遇,无论是大券商还是中小型券商,这些都是必须面对和考虑的。这同时也是整个券商行业和金融所需要考虑的。深思熟虑的思考和行动来面对机遇,必然能够带来好的结果。
当然,我们要有一种积极的拥抱的心态才能适应挑战,而不是防范。只有主观上认为是机会,才能考虑投入和合作,才会费尽心思地去想如何抓住机会,如何最大化自己的优势和实现自己的目标,才会有行动和反馈。如果主观上认为威胁,那只会被动的考虑防御,考虑怎么才能避免事情的发生,怎么才能回避或减少。但事实是互联网浪潮已经全面来临,券商已经没有办法回避。所以,我们必须积极地拥抱互联网,融合互联网。
突围:深度数据挖掘 大势所趋
欣然对面互联网金融时代的来临,对于金融业而言,最重要的一步就是利用数据进行“二次掘金”。
“未来,将是大数据引领智慧科技的时代,这也给国内证券公司带来了诸多启示。”许捷表示,大数据时代,券商们开始意会到数据挖掘的迫切性、必要性,券商对于大数据的研究与应用正在紧锣密鼓地进行中。
首先,从技术发展的大环境来看,随着虚拟化技术的深入,数据挖掘技术的不断创新,互联网的发展,为企业大数据挖掘提供了良好的外部环境和技术支持。
其次,从证券业自身发展需求来看,证券业面临行业监管及同业竞争的压力,资产管理、IB以及融资融券等各类新业务的相继推出,对系统及数据管理提出了更高要求。具体表示在:技术层面上,2000年后券商陆续完成了交易大集中,并按需推进建设了业务及管理系统,不断跟进客户的互联网应用需求;业务创新层面上,券商在零售业务、私人业务以及机构业务上的不断创新,一方面产生了大量的业务数据,另一方面对数据挖掘、分析提出了更高要求。大数据时代,对于数据和管理不仅仅停留在某一阶段,而是全周期性管理。
对于大数据的特点,大数据首先是数据量大,其次,海量数据的危机并不单纯是数据量的爆炸性增长,它还牵涉到数据类型的改变。再次,大数据带来的挑战还在于它的实时处理。
对于大数据的作用,大数据时代不一定是对已有客户的价值挖掘,而是要求我们更多从外部价值,对未来做出预测。
展望:大数据助力 证券业预判未来
在互联网金融+大数据时代下,信达证券作了许多尝试。首先,其是第一家推出即时行情网页交易的券商,采用业内领先的W EB版网上交易系统,一改传统交易模式,用户无须下载和安装交易软件,直接登陆信达证券网站即可安全、快速、方便地浏览行情和买卖股票。其次,就在上个月,信达证券发布了大数据告诉你A股的十个秘密规律。
“在我们看来,大数据能够更好的助力证券业预判未来。由此,我们非常看重与贵州的合作。”在许捷看来,贵州发展大数据占据天时地利人和。比如说,随着数据大增长,储存成本将成为金融机构的痛点。一般的企业每年的数据储存量都要增加1倍以上,如何控制储存成本也是一大难题。而为了保障安全,数据中心的地质条件也很重要。
“贵州已经建好了大量数据中心,且当地因海拔相对较高,冬无严寒,夏无酷暑、生态环境好,数据中心散热可以直接换新风。同等条件下,数据中心可以比南方其他地区节约10-30%的用电量,一个标准机架每年可以节电3万度左右。”许捷表示,这些他们都非常看重,因此,下一步打算将数据灾备中心建立在贵州。同时,也将在金融、证券等领域,与贵州加强合作。相信贵州大数据和上海金融,未来发展将前景无限。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17