当证券碰上大数据时会发生什么?让我们来看看!
随着大数据技术的广泛普及和发展成熟,金融大数据应用已经成为行业热点趋势,在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估。
供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险等多领域的具体业务中,得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力,正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。
大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度,帮助企业更精准地证券数据分析了解市场行情。随着大数据广泛应用、数据规模爆发式增长以及数据分析及处理能力显著提升,量化投资将获取更广阔的数据资源,构建更多元的量化因子,投研模型更加完善。
证券企业应用大数据对海量个人投资者样本进行持续性跟踪监测,对账本投资收益率、持仓率、资金流动情况等一系列指标进行统计、加权汇总。
了解个人投资者交易行为的变化、投资信心的状态与发展趋势、对市场的预期以及当前的风险偏好等,对市场行情进行预测。
证券数据分析的应用主要包括以下方面:
1.客户的管理
金融机构内部也拥有大量具有价值的数据,如业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据,这些数据可以用证券数据分析通过用户账号的打通,建立用户标签体系。在此基础之上,结合风险偏好数据、客户职业、爱好、消费方式等偏好数据,利用机器学习算法来对客户进行分类,并利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。进而针对不同类型的客户提供不同的产品和服务策略,这样可以提高客户渗透力、客户转化率和产品转化率。也就是说,通过大数据应用,金融机构可以逐渐实现完全个性化客户服务的目标。
2.产品的管理
通过大数据分析平台,金融机构能够获取客户的反馈信息,及时了解、获取和把握客户的需求,通过对数据进行深入分析,可以对产品进行更加合理的设置。通过大数据,金融机构可以快速高效地分析产品的功能特征和喜欢的状态,产品的价值,客户的喜好原因,产品的生命周期,产品的利润,产品的客户群等。如果处理得好,可以做到把适当的产品送到需要该产品的客户手上,这是客户关系管理中一个重要的环节。
3.营销的管理
借助大数据分析平台,通过对形式多样的用户数据(基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为)进行挖掘、追踪、证券数据分析,以提升精准营销水平。
证券引入大数据有什么用呢?
1.网络化的呈现。在大数据金融时代,大量的金融产品和服务通过网络来展现,包括固定网络和移动网络。
2.基于大数据的风险管理理念和工具。在大数据金融时代,风险管理理念和工具也将调整。
3.信息不对称性大大降低。在大数据金融时代,金融产品和服务的消费者和提供者之间信息不对称程度大大降低。
4.高效率性。大数据金融无疑是高效率的。许多流程和动作都是在线上发起和完成,有些动作是自动实现。
5.金融企业服务边界扩大。首先,就单个金融企业而言,其最合适经营规模扩大了。由于效率提升,其经营成本必随之降低。金融企业的成本曲线形态也会发生变化。
6.产品的可控性、可受性。通过网络化呈现的金融产品,对消费者而言,是可控、可受的。