大數據技術如何助力證券行業轉型

互聯網+時代，證券行業製定大數據戰略迫切而適時。一方面，大數據技術體係發展逐漸成熟。基於開源和商業技術共同形成的大數據技術體系已經在互聯網行業應用多年，推出的穩定軟件版本及雲服務能夠支持後來者落地實施大數據戰略。另一方面，得益於部分互聯網行業龍頭在大數據方面的探索和推動，具備大數據項目經驗的人才培養體系逐漸建立，形成了大數據發展的良好土壤。同時，證券行業競爭壓力也與日俱增，證券公司轉型刻不容緩，已經基本具備了大數據技術應用的條件。

證券行業數字智能化變革的核心：以數據為核心的精細化運營

互聯網、雲計算、大數據、人工智能在內的科技創新，將給傳統證券行業引入了新的產業元素、競爭關係和商業模式，同時也擴大證券行業的邊界，未來的證券行業將逐步進入到基於數據發展的智能運營。

券商要在未來競爭中勝出，以智能數字化的方式，建立對用戶的立體認知，並在此基礎上進行全域觸達和基於數據的精細化運營是必然選擇。智能數字化手段可以高效幫助企業設法建立和培養可識別、可運營的用戶資源池，建立深度連接，形成忠實用戶群，實現大眾消費者關係的徹底重構。當利用數據標籤針對大眾用戶的交易及理財需求逐漸明朗時，細顆粒度微粒化的數據流在智能分析的基礎上可以大幅優化企業運營和業務流程，實現基於真實用戶金融需求的精準滿足，這是證券行業數字智能化變革的核心。領先的券商公司已經開始形成自己的數據文化，包括業務報表、策略效果和經營績效全部用數據說話。具體來說，智能化數字技術將在以下幾方面重新定義企業的競爭力：

1. 客戶認知與交互重構：重塑消費者關係，以用戶為中心，深耕用戶需求和體驗

券商從早期的電話委託到固定網絡PC再到移動互聯網APP，更多的是交易委託渠道的拓展，大多數券商並未真正考慮消費者的APP體驗和需求。隨著近幾年經紀業務收入的下滑，行業已經逐步轉向以消費者用戶為中心，然而準確認知並把握消費者的金融理財需求極為不易，這已經成為行業內的共識。

2. 科技智能與效率提升：圍繞用戶突破運營效率天花板，用技術拓寬產業邊界

金融證券的運營效率意味著更快的APP版本迭代，更廣泛和更全面的股票信息、更有針對性的理財產品組合等。而這些效率的提昇在傳統的模式下難以展開，因此運營的質量、深度與時效性、工作效率產生了矛盾。

AI、大數據、雲計算等技術在證券行業的應用和滲透，將直接改善營銷和運營中的效率不足問題。目前多數證券行業中的企業現狀，從營業部營銷到產品推廣、投顧諮詢，都大量依賴專業人員經驗，極耗費人力和時間。而數字化、智能化的基於分佈式架構實現的敏捷特性可以最大程度的提升營銷和運營效率。以營銷、投顧、雙錄和客服為例，在各類技術驅動下，大量目前要求人工的場景都正逐步被機器智能化迭代。

3. 數據運營和商業循環：實現基於數據的智能全循環運營

當利用數據標籤針對大眾用戶的交易及理財需求逐漸明朗時，細顆粒度微粒化的數據流在智能分析的基礎上可以大幅優化企業運營和業務流程，實現基於真實用戶金融需求的精準滿足，這是證券行業數字智能化變革的核心。

與數據相對應的，是企業需要進行的一系列中後台的改造，實現智能化數據解析結果的共享和麵向各業務部門的數據整合。這是證券行業智能數字化變革的重要基礎。

4. 產業聯合與生態創新：突破產業限制，聯合第三方生態，實現跨產業共榮

除了企業自身的數字化創新和轉型以外，在產業和技術快速變化的今天，產業合作，生態對接已經成為主流趨勢，無論是跨領域合作、跨平台合作，還是金融產品、投研資訊的創新，證券行業未來一定是生態共榮。