项目背景
近年来,中国券商主营业务收入结构逐渐向综合金融服务、多样化机构交易、国际化及科技金融等方向转变,客户需求演变向涉及面广、需求点多、需要长期服务发展。在此背景下,中小券商需要通过业务差异化和金融科技创新实现弯道超车。成立于2001年的联储证券基于大数据技术实现数字化转型,为中小券商提供了重要参考。
大数据应用痛点
通过大数据平台的建设满足更多需求,实现在营销、投资、风控、应用等方面长足发展。
1)内部数据待整合
证券公司内部集中交易系统、客户关系管理、呼叫中心、清算、融资融券、资管、风控、财务等系统每时每刻都在产生各种数据,这些数据的数量多、类型多,亟待进行数据整合。
2)外部数据的及时更新
在互联网高速发展的今天,和证券公司相关的各个角色无时无刻不在产生大量网络数据,例如用户购物行为、媒体资讯浏览、上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也受大市场环境的影响,例如政策法规、国内外金融形式、重大事件等。
3)营销服务类应用间的数据关联
PC端、移动端作为用户数据触点,股票、投资、理财、投顾服务等各个业务,涉及交易、清算、风控等系统数据都是用户各个触点,场景痕迹,对这些数据进行拉通和分析,可以掌握该用户在券商的生命周期,从而对用户精准运营。
解决方案
1)建立标准化及统一的逻辑模型,将内部数据进行物理整合和逻辑整合
实现各类数据标准化和规范化,并按照统一的、唯一的逻辑模型,实现渠道整合与业务流程整合。制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准。根据业务需求,数据类型,范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入,保证原始数据完整性,整合数据一致性。星环科技通过企业级数据资产目录Data Catalog解决了企业数据资产管理混乱的问题,同时也为企业数据治理提供可靠、便捷、智能的全流程工具支撑,从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值
2)对数据进行管控、调度、ETL、监控,实现不同数据源的匹配映射及用量计费管理
星环科技Transporter将业务人员从定义ETL作业的工作中解放出来,让业务人员自主的实现自己的想法,业务员应该更注重数据的分析而不是工程的实现,从而对客户和产品进行精准分析,标签化处理并应用于智能投顾等财富与投资应用。
3)建立科学的管理指标体系,全面的风控平台,通过数据可视化为业务赋能,为管理赋能,实现决策数据化,提升业务工作效率
应用效果
通过内部、外部海量数据的采集、加工、存储、挖掘,到基于细分场景的应用,通过实施客户画像、用户行为分析、精准营销、运营优化、资产配置和业务改造等应用规划和项目落地实施:
1)帮助联储证券聚焦业务和应用,产品易用性的特点极大降低了开发难度和对人员要求:用户有机会用SQL来实现流处理业务逻辑,极大地降低用户的入门门槛。用户在选择使用编程接口的时候可以使用星环的JobServer提交、监控流处理应用,降低部署的运维成本,大大降低学习成本。
2)提升业务工作效率,更高效的支撑业务发展,进而降低了成本和周期:针对各种复杂的部署环境,总结出一套能适配各种复杂环境的优化参数和最佳配置,能最大程度地发挥集群性能。
3)利用大数据和人工智能算法,打造专业智能的客户投资工具,为客户赋能,通过大数据平台建设,实现业务、客户、管理方面的智能化、数字化,提升业务价值。
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