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【摘要】伴隨著電子信息技術的不斷發展，大數據在越來越多的領域得到有效應用。證券行業的應用特點與大數據技術有較高的契合度，大數據應用為證券公司發展提供了重大歷史機遇。本文除了對大數據的定義和特征進行解析外，從業務層面入手對大數據在證券公司經濟業務、資產營理業務、投資銀行業務和資金營運業務中的應用進行了分析，最后對證券公司給出了政策建議。

【關鍵詞】大數據；證券公司；應用

一、大數據的定義和特征

（一）大數據的定義

大數據作為新興概念出現在信息學領域，其定義及需解決核心問題等方面尚無確切統一的認識。多個學者和機構從不同層面對大數據的定義做出表述。維克托.邁爾、馬建光等學者從商業層面對大數據進行表述，認為大數據是尋求從對數據進行分析處理后得到有用的信息并將信息進一步轉化為商業優勢的活動，最終的表現為全新商業模式的出現。鐘瑛等學者從大數據的架構層面給出大數據的定義，認為廣義的大數據可分成人數據工程、大數據技術、大數據應用和人數據科學等領域，俠義的大數據主要是指大數據技術及其應用，指的是從繁雜的數據中快速獲取信息的能力。英特爾公司（In-tel)和美國國家科學基金會（NSF)從微觀技術層面給出大數據的定義，具體表述為一個機構每周生成300TB字節以上的數據，重點是該機構每周產生和分析的數據達500TB字節以上數據的可稱為大數據，具體包括商業數據、傳感器數據、社交媒體信息等數據類型。

（二）大數據的特征

目前較為普遍的看法認為大數據具有規模巨大、種類繁雜、處理迅速，價值密度低四大特征。這些特征使得大數據與單純強調數據量的“海量數據”等概念區分開來，大數據除了描述數據的體量龐大之外，擴展到數據形式、數據的時間性質以及對數據的分析處理等方面的描述。

二、證券公司應用大數據的背景

（一）大數據應用為證券公司發展提供了重大歷史機遇

自2013年以來，國內大數據市場應用得到飛速發展，大數據從概念滲透轉為實際應用并在金融、電子商務、地產等領域實現商業化，大數據產業連年保持快速增長態勢。金融行業的發展對數據依賴度較高，金融企業在廣泛應用數據的同時也產生了大量數據，金融企業的應用特點也與大數據的特征相契合。大數據市場應用的拓展與大數據產業規模的擴張意味著金融行業進入“數據為王”的新紀元。在大數據時代，證券公司通過對海量數據進行整理和分析，對目標客戶進行深入研究，預測金融產品投資者行為，了解投資需求，從而做到在金融服務上以客戶為中心，在金融營銷上精準高效，在金融創新上緊跟市場需求。在這種情況下，大數據的應用水平對于證券公司未來發展而言越加重要。對于證券公司來說，提高大數據在公司業務中的應用水平符合現代證券公司業務與信息技術高度融合的趨勢。

（二）證券公司發展受阻亟須創新動能

中國證券公司近年來發展迅速，但仍然存在許多問題。在市場營銷方面，營銷成本高企但并沒有帶來業績的顯著提升，客戶營銷并沒有提升精準營銷能力。在產品創新方面，證券公司無法有效洞察市場需求，產品創新緩慢。大多數的產品和服務同質化嚴重，缺乏核心競爭力。在風險管理方面，在監管部門強化市場監管和市場風險不斷積累的大背景下，資產管理業務、資金營運業務的風險不斷暴露，風險控制壓力陡增。證券公司面臨的種種問題意味著證券公司在經營管理和業務等方面亟待轉型，證券公司需要借助大數據等新技術對市場營銷、產品創新、風險管理、業務流程各個方面進行優化改進，充分體現大數據的功能和優勢，使得運營機制更加的科學化和智能化。對于證券公司來說，在業務發展到一定階段后，大數據的應用是十分迫切的。

三、大數據在證券公司業務中的應用

（一）大數據在證券公司經紀業務中的應用

在證券經紀業務中，證券公司在充當證券買賣媒介的同時需要提供信息服務。證券公司提供的信息服務包括行業和上市公司的研究報告、宏觀經濟的預測分析、股票市場變動信息等。證券投資顧問是證券公司從事證券經紀業務的一線人員，他們負責與維護客戶關系并對客戶就證券投資的問題進行答疑和引導，為客戶提供相應的信息服務。智能投資顧問是近年證券公司將大數據技術應用到經濟業務中的創新之一。智能投資顧問通過采集客戶的交易數據等數據分析客戶風險偏好和交易習慣，將采集到的數據應用到量化模型中進行數據的處理分析，最終通過數據分析結論為客戶提供投資建議。智能投顧在客戶數據收集、投資方案制定等服務步驟均自動完成，智能投顧的進一步發展和運用能夠提高服務效率和降低務資費并可以向客戶提供定制化顧問服務。隨著線上投顧服務的成熟以及未來更多基于大數據技術的智能投資策略的應用能夠促進證券公司經紀業務發生變革。在證券公司的經濟業務中，大數據還可以運用到對客戶的精準營銷中。證券公司可以從數據中對客戶價值等核心信息進行深度挖掘，然后再針對客戶推出產品組合和制定產品定價。

（二）大數據在證券公司投資銀行業務中的應用

證券公司的投資銀行業務有證券發行業務、收購兼并業務等，投資銀行業務滿足了資金需求方的直接融資需求。證券公司在開展投資銀行業務時需要對數據進行搜集整理和分析，大數據在證券公司的投資銀行業務中仍然有運用空間。在證券公司進行證券的承銷及發行時，可以利用大數據分析利率波動和行業風險等相關因子，以便證券公司確定合適的發行價格、發行規模、承銷差價和承銷方式。證券公司同還可以通過大數據分析資金提供方的市場行為等方式來幫助證券公司加強證券設計的創新，設計出受到市場歡迎和有效降低風險的證券。

（三）大數據在證券公司資產管理業務中的應用

專項資產管理業務、集合資產管理業務、定項資產管理業務是證券公司管理業務的三大類型。資產管理業務接受客戶委托設立資產管理計劃進行投資，資產管理業務的投資范圍涵蓋債券、股票、金融衍生產品等。大數據的應用意味著證券公司資產管理業務將獲取數量更多及維度更高的數據，投研模型更加完善。證券公司應用大數據持續對投資者進行，對投資者的資金流動情況、收益率等數據進行統計分析，由此了解市場預期、投資者信心和風險偏好等信息，從而對市場做出預測。將大數據運用到市場行情預測中有利于證券公司對資產管理計劃投資標的及資產配置做出決策，從而使得證券公司的資產管理能力得到提高。廣發璽智大數據精選集合資產管理計劃是大數據在證券公司資產管理業務中應用的具體案例之一。廣發證券與新浪微博進行深度合作，利用大數據技術在新浪微博中進行數據挖掘，將搜集來的數據作為市場預測中的分析因子，數據分析結果為金融資產的選擇配置提供依據。該集合計劃的典型特征便是大數據與量化投資的結合。

（四）大數據在證券公司資金營運業務中的應用

證券公司的資金營運業務主要包括證券自營業務、融資融券業務、買入返售證券業務等。在證券自營業務中，證券公司可以通過利用大數據找尋投資熱點和優化金融資產的選擇與配置。證券公司的資金營運業務在證券公司的業務結構中屬于高風險和高收益并存的業務，風險管理對于資金營運業務至關重要。風險管理需要建立數據庫，利用大數據技術可以在處理風險管理數據庫中累積式的風險和度量時對給定風險進行計算。大數據技術能有效的提高證券公司的風險管理水平。

四、政策建議

（一）加強數據整合能力

證券公司應該積極的加強自身的數據整合能力。一方面證券公司的業務交易頻繁，電子交易系統使得數據收集較為簡便，證券公司每天都會產生大量的新數據并要儲存和分析大量舊數據。另一方面證券公司的業務多樣，部分業務復雜程度高，數據來自技術特點及經營方式各異的業務部門，加大了數據整合難度。大數據的整合和共享是證券公司利用大數據發展自身業務的主要挑戰之一。

（二）強化數據安全保障和保護客戶隱私

證券公司在進行證券交易和對客戶提供咨詢服務過程中能夠直接獲取客戶的隱私數據，同時在業務開展過程中產生和搜集的數據作為證券公司的商業機密具有巨大的商業價值，這就要求證券公司在進行大數據分析處理時要加強保護客戶的隱私數據和自身的數據。證券公司應該加強對外合作和加大資金技術投入提高大數據安全技術，建立健全數據安全保障機制使得數據安全保障工作有章可循，建設數據防護技術工具以便加強防范數據竊取的能力。

（三）探索人工智能算法非結構化

數據是大數據的主要組成部分，這一類的數據沒有經過抽象化處理和數據歸納，沒有邏輯性。巨量的非結構化數據需要經過數據挖掘得到數據中所蘊含的金融邏輯、客戶行為等信息。對于數據挖掘而言，人工智能算法具有較大的優勢。證券公司在發展大數據技術應用時應該構建高效的人工智能算法，以解決大數據技術應用技術難點。發展人工智能算法能夠顯著的推動智能投顧發展和完善量化分析模型，對于大數據在證券公司各項業務中應用至關重要。

（四）加強人才的引進和培養

大數據技術被各個證券公司視為發展機遇和推動業務轉型升級的動能，但是目前大部分證券公司并沒有集中投入人力資源。證券行業作為金融服務業對人才的要求較高，人力資源是證券行業的核心資源也是證券公司的核心競爭力，將大數據應用到公司業務中需要的不是傳統金融人才而是具備計算機技術、業務承做能力、風險管理能力的綜合型人才。證券公司應該加強對綜合型人才的引進和培養，未來應對大數據浪潮還須繼續加大此類人才的儲備。

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作者：王偉丞 單位：云南財經大學金融學院