证券行业大数据解决专项方案分析.doc

证券行业大数据处理方案

序言
伴随互联网及移动互联网高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速改变中也面临着猛烈竞争，首先国家监管层面逐步放开管制，加强监督，激励创新。其次，证券行业内部各企业也在不停和时俱进，从经纪、资管业务网络化，到证券版银联发展，再到个性化、移动化、社交化用户服务。
证券企业要在这么竞争猛烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计要求下，以用户为中心，对内深化运行和服务，提升现有用户体验和单用户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在用户正确定位和营销。
在这么背景下，数据成为券商提供内外竞争力关键，只有立即正确地取得用户在内部和外部交易、行为，媒体偏好，社交内容信息数据，才能愈加好了解用户，做好营销和服务，并不停优化产品设计和运行。

证券行业大数据问题及处理方案
1、 哪些数据需要纳入到大数据平台上来？
证券企业内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，比如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在多种角色，如用户，上市企业、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻全部在产生着多种结构数据，这些数据产生不仅数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统不一致。
同时，在互联网高速发展今天，和证券企业相关各个角色也在无时无刻不在产生大量网络数据，比如用户购物行为、媒体资讯浏览等，上市企业投融资、并购活动等。各业务形态也全部在大市场环境下受到影响，比如政策法规、中国外金融形势、重大事件等。
这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是依据最终业务场景来决定，还是将全部能获取数据全部纳入，深入挖掘，以数听说话呢？
本方案大数据理念是数据标准化和分层接入。对现在和未来可获取数据类型、起源进行充足调研和了解，制订统一数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好系统扩展性。依据业务需求、数据类型、范围、起源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽可能确保原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。
2、怎样进行跨渠道用户生命周期运行管理？
移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备全部已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，包含到交易、风控、清算等系统数据全部是用户在各个触点、场景下痕迹，对这些数据进行拉通和分析，能够掌握用户在该券商所处生命周期，从而能够有放矢。对用户进行针对性运行。

本方案采取代码潜入方法，对用户在各个系统、各个触点行为数据进行采集，分析其浏览、查找、存留、访问路径、事件深度、抵达渠道等，进而对用户进行跨屏幕、跨应用、跨系统生命周期分析。

3、怎样经过产品、咨讯、投资提议个性化推荐，提升用户体验，深挖用户？
面对越来越多投资选择，用户选择困难症凸现。怎样让用户在最短时间找到自己需要产品、资讯乃至可靠投资提议、选股提议呢？
建立在用户、产品、资讯、服务、市场充足了解基础上，本方案强大推荐引擎给用户提供实时“千人千面”跨屏、跨站个性化产品资讯推荐和服务。

4、 怎样快速正确定位和营销新用户？
伴随各大券商支付系统对接和完善，其业务不停延伸到生活场景支付，而且，其和时俱进产品设计也和用户工作生活等场景密不可分。“把网民变股民”战役中，用户在互联网各场景触点成为竞争猛烈战场，只有买股票才被想起券商将逐步被淘汰。
本方案帮助证券用户利用第一方DMP平台，探知用户触点和渠道偏好，同时将DMP平台和本方案线上营销平台无缝对接。该平台已成功对接了各几十家DSP、SEM、EDM、SMS等线上代理渠道，可对其进行统一频控、投放规则、素材管理、监测和效果评定等。该平台还为用户提供外部数据标签优化投放效果；和DSP数据对接，保护用户信息不泄露；并将潜在用户数据回流到第一方DMP这些数据服务。

5、 怎样立即正确地感知市场，保持竞争力
市场舆情指数，重大事件预警等对证券企业来说是很关键信息。需要实时监控。
本方案有很专业舆情监控应用，数据来自于天天实时读取上万家新闻媒体网站资讯内容。经过对这么数据热点分析、敏感词分析、舆情指数、A股新闻热度择时指标NQ等计算，实时提供市场舆论监控。

941大数据服务联盟券商用户案例
1、 用户一：某金融集团下属证券企业
对于集团型证券，不仅拥有自己内部数据，更能够在集团帮助下共享弟兄企业数据，比如征信、理财等数据。从而愈加完善用户画像，对用户进行更贴心服务和更正确营销。
经过本方案所提供用户中心大数据平台，充足采集各渠道用户行为数据、本企业及弟兄企业系统数据，并补充本方案外部数据标签，建立自有用户画像体系，进行网络交易行为分析、支付分析、产品分析、市场监控、智能产品推荐等经典大数据应用，实现了用户需求驱动产品企划，优化产品开发，提升用户服务质量。
2、 用户二：某中型证券企业
伴随智能移动设备普及，经过移动APP为用户提供产品和资讯推荐服务已经成为各大券商争相取得用户关键手段。怎样在APP上实现个性化服务，做到不一样用户“千时千人千面”呢？
企业经过搭建大数据底层技术平台，建立统一数据采集、整合、数据挖掘，完成统一数据视图，打通多渠道、甚至多个交易APP、服务APP用户、产品和资讯数据，建立用户、产品和资讯事实数据库，从而沉淀完成用户标签数据库，建立包含个性化着陆页、个性化产品和资讯推荐、个性化消息提醒、个性化投顾服务在内应用场景，快速提升用户忠诚度和用户粘性，用数据打造券商用户竞争力。