关于证券公司业务中大数据的应用分析
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摘 要：进入新世纪以来，随着信息技术和网络技术的发展，大数据出现并应用在了许多领域，对于证券行业来说，庞大的数据量是证券行业的主要特点之一，因此，大数据成为了证券行业未来的主要发展方向。本文对证券公司业务中大数据的应用进行了分析，对大数据的定义和主要特征、大数据的应用案例以及应用方式、可能出现的问题以及解决措施等内容进行了探讨，目的在于提高读者对大数据在证券公司业务中应用的理解程度，为大数据的应用和新时期证券公司的发展提出相应的建议，以供参考。
关键词：证券公司;大数据;应用
科技的发展带来了大规模的行业创新，对于证券行业而言，如何利用快速发展的科技来完成行业的更新换代成为了当前所面临的主要问题，而大数据技术的出现也为证券行业带来了新的发展机遇。
一、大数据的定义和主要特征
（一）大数据的定义
从字面意思来看，大数据指的是大量的数据，具体是指在一定的时间范围内收集到的巨量数据流，大数据的规模远远超出了传统数据，其获取方式、存储方式、管理方式以及分析方式也无法用传统的工具来进行处理。大数据是信息时代的产物，2008年，《自然》杂志首次提出了＂BigData＂这一概念，标志着大数据概念的正式问世，而在此之前大数据已经进行了相当长一段时间的发展，具体可以追溯到20世纪90年代。作为一种信息资产，大数据的规模远远超过传统意义上的数据库存贮量，因此对其的加工和分析处理难度也远远胜过以往的信息分析工作，大数据的价值不在于数据本身，而在于处理过程和分析过程以及最终得到的参考信息，同时，大数据和云计算技术也是密不可分的。大数据目前越来越多的在各行各业展开了应用，例如，谷歌公司利用禽流感搜索关键词数据来预测禽流感的发展和蔓延趋势;在基因研究方面通过大数据技术在庞大的全基因组数据中搜寻有研究价值的基因序列等。
（二）大数据的特征
大数据的主要特点可以概括为5V，即Volume（大量）：信息数量远远大于之前的常規数据、Velocity（高速）：数据产生的速度与获得数据的速度极快，以之前的常规信息处理手段无法正常处理、Variety（多样）：数据类型非常多样化，、Value（低价值密度）：数据质量参差不齐，海量数据中所蕴含的高价值信息较少，价值密度较低、Veracity（真实性）：数据都是由即时情况所转化而来，需要进行真实性筛选，此外还具有复杂性等其他特点。
二、大数据对于证券公司业务的利用价值
（一）为证券行业带来了新时期的发展机遇
目前，我国已经进入了大数据时代，整个大数据行业得到了极其迅速的发展，在2013到2019这短短的六年内，大数据就已经由一个基本停留在理论层次的概念投入了实际的产业应用当中，并且在金融行业、电商行业、房地产等多个行业领域得到了广泛且成功的应用。进入新时期以来，证券公司面临的数据量越来越大，而证券公司应用大数据进行业务处理，不仅能通过大数据技术的强大数据分析能力来处理数量日渐增加的证券数据，还可以借助大数据的分布式数据挖掘能力来寻找传统的数据处理方式无法得到的深层数据，提高对金融投资者的行为预测准确度，能更好地理解投资者的实际需要，证券公司业务中一旦应用了大数据，能够直接提高证券公司的业务处理水平与金融市场发展情况的契合程度，这无疑为证券行业带来了新时期的发展机遇，能够保证证券行业跟得上时代发展的步伐。
（二）是证券公司进行突破性发展的有效条件
结合我国的实际情况来看，我国证券行业的发展速度较快，但是目前遇到了发展的瓶颈，存在较为严重的问题，首先是营销方面的问题，对于我国证券行业而言，进行市场营销的成本较高，并且在开展营销时过于盲目，没有特定的精准营销方式，这就导致表面上营销的业绩在逐渐上升，但是结合成本和效率来看反而最终是下降;其次是服务的创新性方面，服务的创新性不足一直是证券公司的主要缺点，绝大多数的证券公司都采用基本相同的服务模式，这就导致随着市场环境的发展，证券公司会逐渐缺乏核心竞争力。此外，证券公司的业务处理量也在逐渐增加，这就会导致风险管理工作的难度上升。这些问题的出现意味着证券公司必须借助新的技术和理念及时突破现在的瓶颈，得到突破性发展，而大数据以特有的优势，可以提高证券业务的科学化程度和进步速度，因此大数据成为了证券公司进行突破性发展的必须条件。
三、证券公司业务中大数据的应用方式
在证券公司的业务中，大数据主要在以下几方面得到了有效应用，分别是经纪以及顾问业务、资产管理业务以及公司资金营运业务等，接下来进行分别说明。
（一）经纪以及顾问业务
经纪以及顾问业务是证券公司的主要信息服务，证券公司通过提供对上市公司和市场等方面的调研和分析报告、对市场变化情况的预测分析、股市的涨跌变动分析以及提供投资顾问等方式来为用户提供需要的信息服务，在以往的经济和顾问业务中，提供的信息往往是通过经验以及对现有信息的收集来完成的，但是随着数据量的加大以及市场变化速度的上升，原有的方法已经不太适用于当下变化的市场环境，因此需要使用新的技术和服务方式。
大数据技术基础之上的智能顾问服务是新兴经纪以及顾问业务，其运作方式是通过云计算和数据挖掘技术来对两方面内容进行采集，其一是客户自身的交易习惯、偏好以及历史交易情况，其二是客户偏好的金融投资类型的实时数据，将二者结合起来建立量化投资模型来对实际投资情况进行模拟预测并得出具体的投资方案，从而为用户提供合理的建议。智能顾问服务的大部分服务阶段都可以借助计算机系统自动进行，大大节省了人力资源，并且智能顾问服务对于数据的收集范围广，可以根据用户的实际需求进行定制服务。
（二）资产管理业务
资产管理业务是证券公司作为资产管理人，根据资产管理合同约定的方式、条件、要求及限制，对客户资产进行经营运作，为客户提供证券及其他金融产品的投资管理服务的业务类型。是一种新型业务方式，此种业务在国外较为流行，但在国内兴起的时间较短，许多投资者对资产管理业务的了解程度不够，信任程度也不足，而利用了大数据技术以后，资产管理业务的效率以及安全程度大大提高。
资产管理业务中运用了大数据之后，可获取的数据范围大大拓展，且可获取的数据量也大大增加，通过大数据分析，证券公司可以更清晰的了解到大量投资者的资金管理方式和管理偏好，并且可以对不同投资方式以及投资类型的收益率等数据进行分析，从而做好对市场变化情况的预测。一方面大数据资产管理业务可以吸引更多的投资者将自身资产投入证券公司中，另一方面也可以加强证券公司的资产管理能力。此外，证券公司在进行大数据分析时可以将社交网络上的大量个人经济和投资数据作为数据源，将这些数据作为预测个人金融资产变动情况的参考信息，分析出民众的投资意愿和风险偏好情况，从而针对性地吸引民众进行投资。
四、证券公司业务中大数据应用方面相关建议
（一）提高数据安全程度，保护客户个人利益不受损害
在客户向证券公司申请服务时必然会涉及到自身身份信息和经济数据等方面的隐私数据，此外证券公司在进行大数据搜集和处理的过程中也会产生大量机密数据，再加上大数据在进行处理时需要时刻接入网络，这就很可能会导致数据泄露，从而对客户和公司自身造成损害。为了保护客户以及公司本身的利益不受损害，证券公司在进行大数据收集和分析工作时一定要注意提高数据的安全程度，如果自身的专业能力不足则要与专业的信息网络安全企业进行合作，根据自身的实际情况来建设网络防火墙等安保屏障。
（二）积极引进专业人才
目前，大多数证券公司已经认识到了大数据的重要性，都将大数据视为发展的关键，但是与此同时证券公司内的大数据人才数量却较为匮乏，为了提高公司对大数据的专业分析能力，证券公司要积极引进大数据专业人才。金融大数据人才不仅要掌握专业的金融分析能力，还要精通计算机技术。提高人才数量的方式不仅是引进，还可以进行培养，对企业内的人才进行计算机和大数据技术的培训，从而增加自身的人才储备量。
（三）优化大数据算法
证券公司在进行大数据的应用时不仅要恰当应用现有的大数据算法，还要结合自身的情况对大数据算法进行优化，通过使用人工智能算法等先进算法来提高大数据处理的逻辑性和科学性，并且提高大数据计算的效率。
结束语
随着科技的发展，各种新兴技术层出不穷，大数据就是其中之一，大数据拥有其特有的数據处理方式和处理效率，在许多行业中都得到了广泛应用。对于证券公司来说，大数据技术在证券公司业务处理中的重要性越来越高，是证券公司提高自身发展前景的重要技术。本文对证券公司业务中大数据的应用进行了分析，对大数据的定义和特征、大数据在证券公司业务中的应用优点和应用方式等内容进行了论述，目的在于提高证券公司业务处理的现代化水平，为证券公司未来的发展提供思路，以供参考。
参考文献：
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[3]孟庆江.解读大数据及其在证券公司的应用[A].中国证券业协会.创新与发展：中国证券业2014年论文集[C].中国证券业协会：中国证券业协会，2014，（08）.