從十七世紀初第一隻股票在歐洲誕生以來，證券及其交易就在資本市場上扮演着重要角色，在資訊革命的時代，證券行業也行走在數字化轉型的前列。今天，各種證券業務資訊系統已經積累了越來越多的業務資料，其具有體量大、類型多、變化快、價值高等方面的特點，并且這些資料的價值發現已成為證券業務創新、産品優化、決策支援以及風險管理的重要手段，在不遠的将來，價值資料将成為整個金融行業的核心資産。
事實上，利用資料分析技術來挖掘有價值的交易資料和外部資料，可以實作以客戶為中心的精準營銷，有限資源的合理配置和科學治理，利潤最大化目标下的風險管控等等，是金融證券行業數字化轉型的必由之路。
然而，随着雲計算、大資料、人工智能、區塊鍊技術的高速發展，傳統的資料分析的方法已無法滿足證券業務的要求，需要采用更先進的大資料技術對交易系統和管理系統日益增加的海量資料（包括結構化、非結構化、半結構化資料，如交易記錄、日志流水、客戶資訊、管理資訊等）進行存儲、分析、挖掘、應用。
其業務應用主要集中在一下幾個方面：
1) 精準營銷：通過挖掘客戶相關資訊及外部資料，對客戶進行360度畫像，分析客戶屬性，通過客戶管理、營銷管理、服務管理、産品管理等手段，更準确地發現目标客戶及更多的營銷機會（客戶挽留、交叉營銷等）。實作産品和服務的精準營銷，降低營銷費用，提高營銷效率。
2) 風險管理：建構統一的高并發、低延遲時間的風險控制平台，可實作線上或離線的實時征信、實時日志分析、反欺詐、非法交易預警等業務功能，及時評估業務經營的合規性，識别潛在的業務風險，滿足經紀業務、創新業務的風險管理需求，以及監管部門風控要求。
3) 曆史資料服務：利用大資料叢集，實作海量曆史資料存儲、歸檔、管理及應用，提高資料處理效率和業務響應效率，支援更科學的決策支援、更完善的客戶服務和更高的客戶滿意度，通過對曆史資料的挖掘分析，可實作市場、産品和服務的優化與創新，動态掌握資本市場的變化，提升市場競争力。
4) it治理：對交易系統、财務系統、交易所、登記結算公司、銀行等多個資料源采集的資料進行審計，對it系統進行資源配置分析，運作狀态分析，可以實作智能it運維管理，優化券商的業務營運。
華為公司基于大資料處理核心技術，與領先的isv合作夥伴建構了面向證券行業風險管理、市場營銷等業務的聯合大資料解決方案，解決過去券商資料系統無法支撐多類型的海量資料增長變化和業務成本過高的問題，可高效建設金融證券第二資料平面，實時挖掘分析、應用資料價值，支援業務營運。
該解決方案整體技術架構如下圖：
該解決方案具有以下關鍵優勢：
1) 統一的端到端的金融證券資料業務平台：華為聯合業界領先的isv面向證券業務需求提供整體解決方案；以一流的算法和模組化分析能力，支援混合資料的深度挖掘分析；一個平台提供多個資料處理引擎。面向證券業務融入生産系統，支援實時交易和背景資料營運，具備随業務增長系統可線性擴充的能力；支援業務模組化、規劃建構和專業咨詢。
2) 完善的大資料生态系統：華為在hadoop社群貢獻度排名全球第三、亞洲第一，引領社群面向未來的核心級特性開發，保障使用者系統+應用将來可平滑更新；結合openstack雲平台，支援快速建構雲上大資料應用daas服務能力。并且支援與傳統應用和工具的無縫內建；提供豐富的api接口和sdk開發包，易于行業應用開發內建。
3) 金融級安全的解決方案：配備企業級管理工具，實作安全授權和通路控制機制、支援加密、安全隔離；全元件ha設計可滿足金融行業等保三級要求、業務系統異地容災等監管要求。
未來，在大資料應用的基礎上，金融證券行業将更廣泛地應用機器學習，自然語言處理，ocr等人工智能技術，進一步實作智能投顧，智能客服，智能獲客等創新應用，更加有力地帶動全行業的數字化轉型。
原文釋出時間為：2017年8月28日
本文作者：華為中國區金融行業解決方案總監方澤宇
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