剑指大数据处理多券商革新IT架构|券商|数据处理|大数据_新浪财经

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　　见习记者詹晨

　　随着金融与科技融合进程的推进，大数据价值日益凸显。证券业同样面临大数据技术与数据应用带来的冲击。

　　“券商无论从外部监管还是内部系统兼容或数据处理能力方面都面临着挑战。”第一创业证券数据管理部负责人瞿任雄表示，去年12月底监管层颁布《证券公司全面风险管理规范》及《证券期货投资者适当性管理办法》，从大数据的角度理解，对于数据质量、标准以及利用大数据实施风险监控提出了更高的要求。

　　为此，多家券商革新底层IT系统架构，希望借此解决数据爆发式增长带来的存储和计算瓶颈问题。

　　探索智能证券业务

　　“铸就下一代券商的竞争力主要依赖于科技金融，其中的大数据与人工智能技术位于核心地位。”广发证券大数据平台技术负责人刘幸表示。

　　据刘幸介绍，广发证券的智能证券业务有几大方向：一是智能运营，在数据化的基础上利用人工智能提升业务运营管理效率和效果，如智能运维、智能推荐和智能客服；二是智能投顾，广发在去年就推出名为“贝塔牛”的智能投顾产品；三是智能量化，在量化交易和征信领域实现人工智能辅导；四是智能投研，在投资银行和证券研究领域实现智能研报，机会发现；最后是智能监管，利用大数据与人工智能实现智能风控、智能合规审查和反洗钱等。

　　大数据及人工智能技术的运用，技术上为券商解决了成本、数据源、计算和存储能力、智能化能力等问题。

　　以风险管理领域为例，“传统的风险管理在技术层面存在几大不足：一是数据全面性不足，首先内容不够海量，其次是计算能力无法发挥应有的功效；还有就是实时性不足，以及传统软硬件体系造价昂贵。”

　　因此，广发证券在推行全面风险管理，用最新的大数据和人工智能技术替代传统风险管理技术。采用新技术后，广发证券拥有更强大的计算集群、数据抓取能力，以及数据存储和内存化的流数据计算能力。

　　大数据应用创新

　　中泰证券同样在大数据创新应用方面有所成效。随着业务的发展与规模扩张，中泰证券各类IT系统数据量已达30TB左右的规模，每日还有大量新增的日志数据、交易数据需要存储和处理。中泰证券有关人士表示，中泰证券的IT系统主要面临几大困扰：首先是数据存储量庞大，其次是现有系统计算负载高、延迟长，同时历史数据服务请求带来额外工作负担，系统资源开始紧缺，影响业务正常发展。

　　中泰证券信息技术部副总经理何波介绍，中泰证券对各类解决方案进行调研，希望能建设具有高效数据处理能力且兼具性价比的新平台。经过多方对比，中泰证券选取其中一款大数据平台，利用整体规划、分布实施的策略，改造和提升现有数据仓库系统以及历史数据查询系统的性能及稳定性，同时建设新闻搜索，新闻股票聚类，智能投顾，精准营销，投资者画像等基于大数据的分析、挖掘应用，让数据真正发挥价值。