浅析大数据在证券公司业务中的应用

滕悦

信息时代，高新技术发展速度越来越快，为大数据技术的应用提供了良好的基础条件，在大数据背景下，证券公司的业务同质化等问题得到了有效解决，而在海量多维数据中，证券公司若想提取有效成分，精准决策，就必须提升自身运营效率，扩展业务范围，掌控业务风险，实施针对性营销，促进监管制度改革。因此，在面对数据分散、硬件性能限制等问题上，证券公司必须在大数据潮流中不断创新，以获得快速发展。

随着电子信息技术的持续发展，大数据在诸多领域中得到广泛应用。在证券行业中应用大数据，使证券行业迎来了全新的发展机遇。为此，文章研究了大数据在证券公司业务中的应用，希望能够为证券行业的长久发展提供参考。

一、大数据技术的概念与特点

（一）概念

所谓大数据技术，就是对互联网上所有的数据信息进行整理，并通过一定的研究，根据不同的需要，筛选有用的信息。

众所周知，随着互联网渗透到各行各业以及人们生活的方方面面，网络得到了广泛运用，从而诞生海量数据，用科学手段对海量数据进行分析，就可获取有用信息，并可据此采取科学的行动。出于这一原因，大数据技术越来越重要。

（二）特征

大数据技术有着传统技术无法比拟的特征，主要表现在以下几点：首先，大数据技术效率极高，在分析海量数据时，仅用极短的时间就可完成，并能快速得到其中的有用信息。此即传统技术难以企及。其次，大数据技术极为科学化、智能化，可以参照分析结论指挥下一步行动，极大地方便了人们的工作和生活;最后，大数据技术安全性较高，种类多涉及面广。

（三）类型

首先，大数据云计算技术。在大数据背景下，云计算技术是一项重要的技术。它的计算方法有两种，一种是分布式，另一种是并行式。具体而言，是把数据信息进行整理，并结合网上丰富的信息展开计算，从而将资源进行合理分配。当下，云计算技术能快速对信息数据进行处理，并不断促进计算机技术的更新換代，使信息技术进入全新的发展阶段。此外，云计算技术的逐步升级，标志着储存数据的空间越来越大。

其次，数据备份技术。互联网的普及，极大地方便了人们的生活，但极易导致个人信息泄露。因此，信息安全非常重要。在这一背景下，数据备份应运而生。特别是对于公司而言，采用数据备份技术，能使信息安全实现最大化。目前，无论是对于企业还是个人来说，数据安全都是极为重要的，一旦遭到泄露，就会带来无法预料的后果。所以，数据备份技术一定要持续更新，最大限度地确保信息安全。

二、证券公司的业务类型

证券公司在国内也被称券商，指的是从事证券相关业务的公司。证券公司和投资银行两个概念经常同时出现。投资银行在中国境内的含义是指国内券商中从事企业直接融资服务的部门或子公司。而投资银行在国际上的含义是指涵盖我国语境下的券商，并可向企业提供间接融资，实现一部分我国语境下商业银行的职能。中国券商起源于1987年深圳经济特区证券公司的成立，三十多年来，我国证券公司也经历了不断完善和日益发展壮大的历程。2004年开始实施核准制、保荐代表人制度，并开立中小板，2005年开始实施核准制股权分置改革;2009年科创板，2013年新三板，2018年科创板，资本市场不断扩容，流动性也在不断提升，市场成交量不断扩大，证券市场处在一个快速增长的时代。券商所提供的服务绝不仅仅局限于为投资者代理买卖股票。证券经纪商主要是指券商接受投资人的委托代替其进行证券买卖，并收取一定的佣金。证券公司业务大致可以分为经纪业务、信用业务、投行业务、资产管理业务和自营业务。第一，经纪业务。经纪业务主要为券商带来佣金收入。而现如今佣金越来越低，靠佣金来吸引客户较难，因此券商的经纪业务开始往财富管理方向发展，但是目前券商经纪业务仍然绝大部分来源于买卖证券的手续费，剩下小部分来源是财富管理。第二，信用业务。信用业务简单说就是贷款，券商把资金借给用户从而赚取利差，其券商资金来源于发行债券、拆借以及其自有资金，但是一般自有资金参与这项业务比较少。信用业务可以分为融资融券业务还有股票质押，其本质均为借贷。第三，投行业务。投资银行业务模式是证券公司为市场上的公司参与一级市场直接融资提供中介服务并收取佣金，一级市场融资行为包括IPO、定增、发债、并购重组等。投行业务虽然名目繁多，但是真正能给券商创收的，大致可以归类为股权融资、债权融资、并购重组三大类。第四，资产管理业务。其业务模式为客户将资产委托给券商进行管理，券商收取佣金。第五，自营业务是指券商使用其自有资金来进行投资，该业务与市场行情相关度高，收益波动性大，主要投向是固定收益。

三、大数据分析在证券行业中的应用优势

（一）个人投资者数据分析

证券行业建立券商用户管理及维护系统，如门店管理系统，移动端软件等，也可以与专业机构进行合作，从而获取投资者数据。首先，宏观方面证券行业可以利用大数据分析各行业投资情况，主动了解交易市场数据，汇总分析投资者在特定时间对各行业的投资情况，从而推断出投资者的投资心理，进而对投资产品方案重新设计，吸引更多投资者;可以检索行业投资案例库，从中寻找投资者投资的特殊性，为公司投资产品推广和设立提供借鉴意义。其次，微观方面可以有针对性的直接了解到投资者个人相关信息，如个人身份信息以及证券相关账户，个人投资风格，分析其所属的投资类型，偏爱保守稳增投资还是高风险收益投资等，投资者是证券公司的重要客户群体，因此对投资者进行数据分析有利于证券公司抓住商业机会，增强自身竞争力。

（二）公司内部数据分析

证券行业也需要了解公司内部情况，将公司内部投资与理财方向汇总，投资并购方案及风险管理、股权众筹的方式方法、公司舆情监控分析，对于证券行业来说，证券公司的舆情以及投资对象的舆情在一定程度上可以直接影响特定时间段的企业利润，也会导致此时的证券价格波动幅度较大，利好舆情指向会导致价格上涨，反之则会导致价格极速下降，此时需要证券企业时刻关注并进行舆情监控，也可以进行竞争分析，通过大数据进行竞争情报分析，以及公司在行业中所占份额分析，证券公司通过对公司内部数据分析可以及时调整管理模式，掌握市场方向。

四、大数据在证券公司业务中的应用

（一）大数据在证券行业投资银行业务中的应用

证券行业投资银行业务主要是指证券的发行、收购兼并等业务类型，在一定程度上满足了资金需求方的融资需求。因为证券公司在开展该项业务时，必须要收集和分析数据，因此大数据于该项业务中的应用就有了一定的可行性。

首先，证券公司在进行证券的承销和发行时，可以利用大数据就行业风险情况、利率波动情况进行分析，根据分析的结果进一步判断，最终确定发行的价格、规模、承销的差价以及方式，大数据能够确保这些结论的生成具有一定的科学依据，降低误判等相关因素对结论产生的干扰和影响。

其次，证券公司还可以借助大数据，进行产品的创新。其可以通过大数据分析资金提供方的市场行为，根据市场行为预判行业政策、发展形势，来对证券的设计情况进行调整，然后从市场受欢迎情况以及降低风险两个角度出发，开发出更具竞争力的产品，最终促使其在激烈的行业竞争中，依托产品优势得到发展。

（二）大数据在证券行业经纪业务中的应用

在证券经纪业务中，证券公司除却扮演证券买卖媒介的角色，还要提供必要的信息服务支持。通常情况下，证券公司所提供的信息服务主要包括行业以及上市公司研究报告、股票市场信息变动、宏观经济预测分析等内容，而这些主要是通过证券公司的投资顾问来实现和操作。他们多是证券公司内部从事经纪业务的一线工作人员，在负责维护客户关系的同时，并对客户的投资疑问进行答疑和引导。

大数据兴起后，证券公司这种传统的投资顾问，开始由单纯的人力判断转变为智能判断，智能投资顾问既是一种创新，也是大数据作用于证券行业发展的必然趋势。智能投资顾问利用采集的客户交易数据，分析客户的交易习惯及风险偏好，最终将采集到的数据量化到模型当中进行二次分析，生成的结论用于向客户进行投资建议。这种带有一定数据思维的分析方式，其内部的大部分计算过程是通过非人工技术、在智能化状态下完成的，其能够有效降低服务资费、提高服务效率，更重要的是能够做到一切从客户出发，降低主观性因素对外在环境的误判率。而伴随这种技术的不断成熟以及应用范围的不斷扩大，证券行业未来还将基于此进行精准营销，扩充大数据在证券行业经纪业务中的应用范畴，并进行深度产品开发、客户服务，甚至基于市场进行产品报价。

（三）在资产管理业务中大数据的实际应用

作为资产管理主体，证券公司依据资产管理合同约定的方式、要求、条件及限制，经营客户资产，为客户提供更多更优质的投资管理服务的业务类型。例如，资产管理业务。该业务属于新型业务方式之一，在国外比较盛行，然而在国内兴起时间短，很多投资者未全面掌握资产管理业务，信任程度不高，而对大数据进行应用后，加强了资产管理业务的安全程度和效率。将大数据应用到资产管理业务中，可大大拓展获取的数据范围，与此同时，还能大大增加数据量，通过大数据分析，证券公司可更加清楚的掌握越来越多投资人员的资金管理偏好和管理模式，同时还可对不一样的投资类型及方式的收益率等数据进行深入分析，从而做好市场变化情况的预测工作。大数据资产业务不仅可以引起更多投资人的注意力，在证券公司中投入自有资产，而且还能对证券公司的资产管理能力进行不断增强。此外，在分析大数据时，证券公司可依据个人经济数据及社交网络上的大量投资数据，全面深入地预测个人金融资产变动情况，分析大众投资意向及风险偏好情况，进而吸引更多投资。

（四）大数据在证券公司资金营运业务中的应用

证券自营业务、买入返售证券业务以及融资融券业务等是证券公司资金营运业务包含的主要内容。在证券自营业务中，应用大数据证券公司能及时找到投资热点，优化配置金融资产。在证券公司业务中，资金营运业务属于高收益与高风险并存的业务，对资金营运业务而言，风险管理非常关键。在风险管理中，需构建数据库，对大数据技术进行应用，这样在风险管理数据库中，能有效处理累积式风险，同时计算出给定风险。所以，在证券公司风险管理中应用大数据技术，能全面提升风险管理水平，最终确保资金营运业务的高效完成。

（五）大数据技术在证券投资管理业务中的应用

程序化交易。程序化交易是指利用计算机进行自动下单交易的一种证券交易方式，该交易方式对市场上可量化的多种数据进行收集，根据特定的模型形成交易策略并自动实施。程序化交易极大程度发挥了大数据的优势，采用自动分析及交易的方式，可以实现长期稳定的获利。当前，程序化交易的技术门槛较高，交易系统的设计较为复杂，针对不同交易功能和交易策略有不同的设计偏向性，国内外已发展出多种程序化交易软件和系统，如文华财经、TradeStation平台、高手交易软件等。

大数据基金。大数据基金通过对特定的可反映投资者行为的数据进行收集整理，进行定量分析，从而为选股投资提供依据。其数据因子主要来源于相关证券搜索数据、个股关注度数据、电商平台消费数据及社交平台数据等，通过对上述数据的挖掘分析，研究市场实时动向，据此进行持仓的选择，规避风险和获取利润。大数据基金利用专业的数据处理技术，可以快速准确地掌握市场动态，对投资风险进行及时监控和预警，具有可观的投资前景。

五、结语

伴随着社会的不断进步，科学技术的不断发展，使得信息数据成为各公司赖以生产和发展的关键资源，对数据的处理能力体现了公司的核心竞争力，因此大数据技术得到了广泛的应用，而在证券公司业务中应用大数据技术，能在很大程度上促进证券公司的全面发展。为此，本文深入研究了大数据在证券公司业务中的具体应用，希望能为提升证券公司业务处理的现代化水平，以及证券公司今后的发展提供参考依据。

参考文献：

[1]王东初.关于行政事业单位内部审计工作的思考[J].纳税，2018（3）：146-147.

[2]王睿.行政事业单位内部审计工作中存在的问题及对策[J].财会学习，2018（1）：150.

[3]胡巧崧.浅析行政事业单位内部审计存在的问题及对策[J].经贸实践，2018（4）：29-30.

[4]张甜.论行政事业单位内部审计风险的成因及防范措施[J].纳税，2018（04）：145.

[5]王伟丞.浅析大数据在证券公司业务中的应用[J].时代金融，2018（24）：128+132.

[6]杨龙.借力大数据技术证券行业迎转型契机[J].清华金融评论，2017（8）：32-34.

[7]方献梅，刘亮龙，高晓波.大数据时代数据挖掘在证券公司客户关系管理中的应用研究[J].信息与电脑（理论版），2015（15）：64-65.

作者单位：吉林职业技术学院