精编大数据技术证券行业分析

大数据技术证券行业分析 摘要：大数据技术是证券行业主要研究的科技创新方向之一，文章对大数据技术 在国内证券行业的研究现状进行介绍，并对大数据技术研究方向进行划分，对建 设大数据平台面临的困难进行分析，对平台框架构建进行了深入介绍。从而可以 使证券公司结合情况，选择最适用于自己的大数据技术策略，并提高困难解决能 力，构建出适用自己的大数据技术框架。 关键词：大数据技术；证券行业；大数据技术框架 近几年在金融行业，“金融科技”、“监管科技”等词汇总是会被人们频繁 提起，这是因为科技对证券行业的服务模式起到了极为深刻的变革创新。随着金 融科技中的新兴技术的蓬勃发展，证券行业如何正确使用这类新兴技术，如何将 自身发展同这类技术绑定，这些问题都留给了证券行业很多的选择。 1大数据技术的国内现状 随着大数据技术进入国内的证券行业，越来越多的证券公司都开始觉察到大 数据的价值，逐渐开始启动大数据的相关研究和分析工作，试图通过大数据技术 挖掘海量数据的实际价值。现介绍三则证券公司的使用实例。交易日志监控分析 系统，是包含了手机端和网页端日志的存储，并对服务器性能，用户交易行为和 支撑系统运营状况进行监控分析。交易日志监控分析系统支持海量的日志存储和 分析，提高了现有系统的管理和运营水平。异常交易预警系统是基于大数据平台 中的相关用户信息，对异常交易行为进行提前预警，比如高买低卖利益传送预警， 长期闲置账户频繁异动预警，大量委托查询请求预警等。客户画像系统是将通过 自由源数据和第三方数据收集的客户信息传送到大数据平台中，对数据进行计算 后将结果放入到用户画像系统和模型管理系统中，得到的最终输出结果作为业务 应用。用户画像系统是对客户进行计算分析后，添加各类描述标签，构建出一个 严格的标签体系，并把结果推送给业务进行使用。画像系统和模型系统得到的最 终分析结果，可以一起发送给上层应用，实现金融产品推荐，精准广告投放，线 下客服沟通，风险防控等服务。 2大数据平台的构建 2.1大数据技术的分类划分。针对大数据技术的数据实时性特点和计算复杂 1