谌力 祁培育

“纵观国内证券公司的信息技术发展历程，经历了“信息孤岛”“互联互通”“证券信息化”“互联网+”等阶段，随着信息技术日新月异的快速发展和应用，“金融科技”正深刻改变着金融业IT服务模式与业务模式，打造“数字化证券公司”已经成为券商发展的方向。其中以“大数据”“人工智能”为代表的信息科技是近两年来在包括证券行业在内的金融领域继“互联网+”后应用最广泛、且日益体现出其价值的技术能力”，国信证券总裁助理、信息技术总部总经理刘汉西在接受《新金融世界》记者采访时这样表达对大数据应用的观点。

过往，证券行业的传统做法更多的是对经营结果进行相对简单的统计与分析，还有大量潜在的数据价值没有得到有效挖掘。如今，信息技术的发展和IT新技术的应用始终有效支持并推动着中国证券市场的快速发展。随着信息技术日新月异的快速发展和应用，金融科技正深刻改变着证券行业的IT服务模式与业务模式，打造“数字化证券公司”已经成为证券行业发展的方向。

知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业领域，并成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

在大数据浪潮之下，国信证券提出要充分运用大数据等新兴技术手段，持续提升客户服务与管理水平，实现精准营销和差异化服务，巩固提升经纪业务的竞争优势。

大数据引发证券行业的改革

“大数据与人工智能是相辅相成的，大数据的海量数据和分布式计算技术为人工智能的发展提供了基础，而人工智能的广泛应用促进大数据能更好的得到重视和投入。大数据与人工智能的应用将在以下多个方面给证券行业带来变革。”刘汉西告诉《新金融世界》记者。

随时随地提供金融服务。目前证券行业机构通过大数据实时（流数据）能力的建设，并配合移动互联网技术，已具备7x24小时且不受地域限制提供金融服务的能力，如开户、签约等。

创造更舒适的客户体验。通过大数据与人工智能的应用，更好地了解客户、产品和服务、市场等，通过智能化、自动化的业务伴随工具，提供绘客户产品和服务，以千人千面、千股千评等个性化，适时地提供最合适最需要的服务，最终有效提升客户体验。

有效地控制风险。通过运用大数据和人工智能将使行业机构以更广泛地纳入大量的数据进行风险识别，同时，通过人工智能技术，如知识图谱、深度学习等技术，使风险管理系统具有更强大更智能的风险识别能力，从而有效提升风险防控水平。

提高IT一体化运维服务和信息安全态势感知能力。帮助行业机构打造智能运维能力，大幅提升系统及环境感知能力，从被动运维到主动运维，甚至自适应运维，从被动安全到自适应安全。

提升金融科技对金融服务的引领能力。更多创新业务和服务的研发创新将全方位依赖数据及智能平台，将由金融科技支撑和引领，使业务与科技深度融合。

大数据平台建设

大数据计算平台是应用的基石，国信大数据平台经历了单机版到MPP架构、再到HADOOP混搭架构的多次升级变更，在整个数据价值的变现过程中，基于5个阶段不断迭代推进实施。

第一阶段：数据集成。在这个阶段，搭建数据平台、数据采集调度程序是重点，通过数据平台的搭建，整合各个应用程序的后台数据，从而打破系统间的壁垒，实现各个系统间的数据融合，统一存储。

第二阶段：业务指标标准化。基于第一阶段的基础，数据能够基于一致的事实，因此需要对数据计算规则进行统一定义，从而达到数据口径一致、定义一致、计算规则一致，避免不同的数据指标在不同系统间相互冲突的问题，特点是各项业务绩效指标都进行了标准化。

第三阶段：实现自助分析。拥有标准的KPI指标后，应该进一步提供更加灵活的分析工具，使企业中高管、中层领导、基层员工都能够进行自助的数据分析，从而进一步发挥数据分析的价值。

第四阶段：构建数据服务。类似于IAAS/PAAS，数据系统也封装成Data As A Service，从而构建数据API，在各个应用系统之间，无缝的集成各类数据服务。

第五阶段：数据挖掘。这个阶段是对数据的深度应用，包括挖掘算法、机器学习算法、金融工程算法的应用。

每一个阶段并非完全依赖，每一个阶段都可以多次螺旋迭代升级。例如平台搭建阶段，国信证券的大数据平台就经历过三次大的架构变更，从单机版到并行存储架构，从SAN到MPP架构，再从MPP到与HADOOP大数据平台的混搭。

国信证券在数据整合方面自主研发了作业调度程序。支持多任务并发，任务依赖与数据依赖，可横向多节点并行扩展，历史任务重做，优先级调度，错误重试等特点。目前系统已经稳定运行超过9年时间，保证每日数据的完整性、准确性和及时性。

国信证券的数据平台架构逻辑按六个层次划分，分别为：

技术平台层：这是所有数据仓库和应用的基础，在技术平台层，采用混搭的结构，即包含传统的RDBMS系统，也包含MPP架构的数据仓库，同时也搭建HADOOP集群用于非结构数据的采集和处理，同时支持实时数据流的处理。在技术平台层，国信证券基于hadoop平台搭建业务数据湖（DataLake），在数据量几何增长、类型多元化的大数据时代，整合各类非结构化的数据资源，为上层的数据仓库、数据集市和数据应用提供一致的数据来源。

数据交换层：作为不同的数据资源之间交换数据的紐带，包括流数据的同步和批数据的复制服务。

操作数据层：传统的贴源数据层，保持了数据的原貌，未做太多的加工。

数据仓库层：基于数据模型构建的企业数据仓库，即包括ER模型，也包含维度模型的数据。

数据集市层：根据不同的业务领域构建的数据集合。

数据应用层：根据具体的应用场景，构建的各类数据应用和数据服务，是数据变现的核心。

注重挖掘业务价值

“大数据平台的建设，除了关注技术平台的选型（性能、稳定性、安全性等）之外，更加需要考虑数据价值的变现。需要思考究竟是为了解决什么样的业务问题和痛点？而不是一味追求业界领先的技术平台”。

对于证券行业而言，每天将会产生海量的客户行为数据、交易数据、行业产品数据、财务数据、资讯数据和行情数据。充分的利用海量多样化的数据，将对企业的管理决策、客户服务和营销，产生革命性的变革。

刘汉西认为，要充分发挥大数据的价值，需要从两个方向进行努力，一是数据应用的深化。以数据应用与服务为纵轴，体现数据体系的执行能力。纵轴方向越靠近上方，代表该企业数据应用与服务开展的越好，也就是数据价值利用的效果越好。二是数据治理的不断完善。以数据治理、数据管理水平为横轴，体现数据体系的前瞻性。在魔力象限图中，横轴方向越靠近右边，代表该企业数据治理、数据管理的水平越高。企业需要在两个方向发力，在发挥大数据的价值的同时，确保数据质量、安全和隐私得到保障。

国信证券在挖掘大数据业务价值的实践时.着重考虑如下三个方向。

一是数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表和数据钻取分析服务。分析师能够即时获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策。

二数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大地提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务。

三是数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务。

应用多点发力，让大数据开花结果

基于大数据的分析、统计、挖掘，国信证券将其大体概括为6个应用方向。

首先是经营分析：采集各类业务系统的业务数据，包括客户开户、交易、资产托管、产品订阅、产品估值等数据，经过数据清洗后，提供各类业务绩效指标和经营报表。

客户画像：基于证券交易、资金变动、客户行为、客户信息、客户服务反馈、调查问卷等大量的客户数据，对客户进行全面刻画，在清晰认识客户的基础上，从而为客户提供差异化服务（千人千面）和适当性的金融产品营销。

风险控制：利用企业内部、外部数据，进行信用风险管理，市场风险计量（VaR）、流动性风险评估，在操作风险和实时风险等管理领域，都离不开数据和统计模型。

投资策略：基于日间行情和高频数据，国信证券TradeStation可提供各类交易策略服务。金融工程理论更是依赖各类数据，开发多因子策略、量化选股、量化择时，并基于历史行情数据进行策略回测，利用金融模型进行策略归因分析。

对电商产品运营与分析：电商大数据平台收集用户WEB日志、访问操作日志、TalkingData用户日志，进一步进行用户行为分析，从而提升产品用户体验。同时整合用户的行为数据和业务交易数据，对客户进行全面画像，从而深入理解客户，为客户提供差异化的金融服务。

运维和安全大数据分析：采集各业务系统的业务流水日志、错误日志、程序运行日志、系统日志和监控指标，通过对运维数据的整合，提升监控和运营分析能力，进一步分析性能、故障原因，并通过关联分析发现潜在的问题，提升系统运维的SLA水平。同时，依赖强大的分布式大数据平台架构支撑，进行多种类、全方位的数据采集，为威胁发现、态势感知提供基础数据支撑，对整体安全态势进行更全面的安全监控。通过引入基于人工智能技术的新型威胁分析手段，结合日志、流量、内外部威胁情报、规则模型，进行安全威胁预警，并利用图分析等高级分析模型进行威胁追踪溯源、关联分析，联动各类安全设备进行威胁阻断，并与事件平台相结合，进行安全事件的相关流程处理，从而大幅缩短安全事件监测与响应时间。

让大数据应用成为公司竞争力

国信证券早在2015年，即开始建设“机器人客服”等智能客服项目，取得良好效果。并在2017年针对经纪业务领域，制定了“智能经纪服务”专项规划，成立多个项目小组积极推进各项工作，将人工智能与大数据结合，于2017年12月发布了“金太阳智投”系列产品，包括“金太阳网上交易智能版”和“金太阳智能理财”等多个智能应用。

“包括大数据、人工智能在内的金融科技，必将成为证券公司重要的竞争力。国信证券将继续在这方面加大投入、加快建设。技术能力方面，将建设智能化技术平台，构建集机器学习、大数据分析、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉处理等在内的技术支撑平台，并通过与大数据的应用充分结合，形成企业级、开放式智能化技术平台。”刘汉西说。

据介绍，国信证券在应用领域将通过智能资讯、投顾机器人、智能账户诊断、智能业务办理等应用进一步扩展金太阳智投的服务范围和服务深度，形成全方位、立體化的智能化投顾。除经纪领域外，还将通过智能量化投资、智能舆情分析、智能报告审核、智能研报生成、智能数据处理等应用，将大数据和人工智能充分应用于资产管理、投资银行、投资研究、合规风控等业务领域，实现国信证券全方面数字化转型和智能化转型。随着证券行业的不断发展，相信还会有越来越多的证券公司加入到大数据实践的队伍中来，大数据的建设与应用将对证券行业产生革命性影响。