证券行业大数据解决规划方案分析

证券行业大数据解决方案

序言

跟着互联网及挪动互联网的高速发展， 传统证券业也逐渐走向市场化和网络化， 行业在迅速

变化中也面对着强烈的竞争，一方面国家看管层面逐渐松开管束， 一方面，证券行业内部各公司也在不停的与时俱进，从经纪、 银联的发展，再到个性化、挪动化、交际化的客户服务。 证券公司要在这样竞争强烈市场中保持当先地位，

增强监察，鼓舞创新。另 资管业务的网络化， 到证券版

需要在知足看管层合规审计的要求下， 以 客户为中心， 对内深入营运和服务， 提高现有客户体验和单客户价值； 上市公司等信息，增强跨界合作，对潜伏客户精确定位和营销。 在这样背景下， 数据成为券商供给内外竞争力的重点， 部的交易、 行为，媒体偏好， 交际内容的信息数据，

对外及时认识市场和

只有及时正确地获取客户在内部和外 才能更好的认识客户， 做好营销和服务， 其实不停优化产品设计和营运。 证券行业大数据问题及解决方案

1 、 哪些数据需要归入到大数据平台上来？

证券公司内部在经纪业务、 资管业务、 投行业务和自营业务中存在各个系统，比如股票交易 系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各样角色， 如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统时时刻刻都在产生着 各样构造的数据，这些数据产生的不只数目大，种类多，速度快， 并且可能会存在各个系统的不一致。

证券行业大数据解决规划方案剖析

同时，在互联网高速发展的今日， 和证券公司有关的各个角色也在无时无刻不在产生大批的 网络数据，比如用户的购物行为、媒体资讯阅读等，上市公司的投融资、并购活动等。各业 务形态也都在大的市场环境下遇到影响，比如政策法例、国内外金融局势、重要事件等。 这些数据中哪些应当被归入大数据平台呢，是依据最后的业务场景来决定，仍是将所有能获 取的数据所有归入，深入发掘，以数听说话呢？

本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对当前和未来可获取的数据种类、根源进行 充足调研和理解，拟订一致的数据接入标准、构造化标准、归一化标准、发掘标准，以实现 很好的系统扩展性。依据业务需求、数据种类、范围、根源、收集技术、及时性要求等进行 分层接入，尽量保证原始数据完好性，整合数据一致性和发掘数据价值度。 2 、怎样进行跨渠道的用户生命周期营运管理？

挪动端、 PC 端以致近似 Apple Watch等可穿着设施都已成为用户数据触点。股票、投资 理财、投顾服务等各个业务，波及到交易、风控、清理等系统的数据都是用户在各个触点、

场景下的印迹， 对这些数据进行拉通和剖析， 能够掌握用户在该券商所处的生命周期，从而 能够有的放矢的。对用户进行针对性营运。

证券行业大数据解决规划方案剖析

本方案采纳代码潜入的方式， 对用户在各个系统、 各个触点的行为数据进行收集，剖析其浏 览、查找、存留、接见路径、事件深度、抵达渠道等，从而对用户进行跨屏幕、跨应用、跨 系统的生命周期剖析。

3 、怎样经过产品、咨讯、投资建议的个性化介绍，提高用户体验，深挖用户？

面对愈来愈多的投资选择， 用户的选择困难症凸现。 怎样让用户在最短的时间找到自己需要的产品、资讯以致靠谱的投资建议、选股建议呢？

成立在用户、产品、资讯、服务、市场充足认识的基础上，本方案强盛的介绍引擎给用户供给及时的“千人千面”的跨屏、跨站的个性化产品资讯介绍和服务。

证券行业大数据解决规划方案剖析

4 、 怎样迅速精确的定位和营销新用户？

跟着各大券商支付系统的对接和完美，其业务不停延长到生活场景的支付，并且，其与时俱 进的产品设计也与用户工作生活等场景密不行分。“把网民变股民”的战斗中，用户在互联 网的各场景触点成为竞争强烈的战场，只有买股票才被想起的券商将渐渐被裁减。

本方案帮助证券客户利用第一方

DMP 平台，探知用户触点和渠道偏好，同时将 DMP 平台

与本方案线上营销平台无缝对接。该平台已成功对接了各几十家

DSP 、SEM 、EDM 、SMS

等线上代理渠道，可对其进行一致频控、投放规则、素材管理、监测和成效评估等。该平台 的还为客户供给外面数据标签优化投放成效；与DSP 数据对接，保护客户信息不泄漏；并 将潜伏客户数据回流到第一方DMP 这些数据服务。

证券行业大数据解决规划方案剖析

5 、 怎样及时正确地感知市场，保持竞争力

市场舆情指数，重要事件预警等对质券公司来说是特别重要的信息。需要及时监控。

本方案有特别专业的舆情监控应用，数据来自于每日及时读取的上万家新闻媒体网站的资讯

内容。 经过对这样数据的热门剖析、敏感词剖析、 舆情指数、 A 股新闻热度择时指标NQ 等 计算，及时供给市场舆论监控。 941 大数据服务结盟券商客户事例

1 、 客户一：某金融公司部下证券公司

关于公司型证券，不单拥有自己的内部数据，更能够在公司的帮助下共享兄弟公司的数据， 比如征信、 理财等数据。 从而更为完美用户画像，对用户进行更贴心的服务和更精确的营销。 经过本方案所供给的用户中心大数据平台，充足收集各渠道用户行为数据、本公司及兄弟公 司的系统数据， 并增补本方案的外面数据标签，成立自实用户画像系统，进行网络交易行为 剖析、支付剖析、产品剖析、市场监控、智能产品介绍等典型大数据应用，实现了用户需求驱动的产品企划，优化产品开发，提高用户服务质量。

证券行业大数据解决规划方案剖析

2 、 客户二：某中型证券公司

跟着智能挪动设施的普及，经过挪动APP 为客户供给产品和资讯介绍服务已经成为各大券 商争相获取用户的主要手段。怎样在APP 上实现个性化服务，做到不一样用户的“千时千人 千面”呢？

公司经过搭建大数据基层技术平台，成立一致的数据收集、整合、 数据发掘， 达成一致数据 视图，打通多渠道、甚至多个交易APP 、服务 APP 的用户、产品和资讯数据，成立用户、

产品和资讯事实数据库， 从而积淀达成用户标签数据库，成立包含个性化着陆页、个性化产 品和资讯介绍、 个性化信息提示、 个性化投顾服务在内的应用处景，迅速提高用户的忠诚度 与用户粘性，用数据打造券商的用户竞争力。