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2019-08-24 17:53 来源:西江网

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金斧子创始人兼CEO张开兴则表示:权益投资大时代到来,聚焦以私募为核心的全品类产品布局,加上金融科技赋能,以金斧子为代表的互联网财富管理平台,在全面提高财富管理服务效率与投资收益水平方面具有较大优势。本月稍早时,该机构让两家交易停业一个月,作为对它们的处罚。

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  美国股市应声下跌,3月22日,美国三大股指均收跌逾%,其中,道指跌逾%,报点;纳指跌%,报点;标普500指数跌%,报点。光大银行公告中提到,子公司改革最重要的是有利于丰富理财业务的功能,有利于推动理财业务产品的创新,有利于满足投资者多样化的需求,有利于风险的隔离和理财业务市场的培育,以后可以建立更有效的市场化激励机制。

对收到了警告信一事,币安的董事长赵长鹏予以了证实,并表示公司正在与该机构进行对话。

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  肖亚庆表示,划转既不会影响全资中央企业的运转,也不会影响股权多元化、混合所有制企业的运转。具体为:1.具备年加工能力10万吨以上,以玉米为主要原料的淀粉类及酒精类玉米深加工企业。

  

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上海证券报2019-08-2409:44分类:动态
过去12个月,该指数累计下跌超过7%。

核心提示:以大数据、区块链、人工智能为主导的技术正在金融行业发挥引导作用,高精度、低成本的金融服务,越来越依赖大数据作为决策和服务的支撑。券商的运营模式正由技术支撑业务向技术引领业务转型,券商正逐渐演变成“信息+信用”的行业。

孟庆江

近年来,随着金融监管改革持续推进,对券商的风险控制能力和合规管理的要求也有了新的提升。银行、保险、信托以及互联网金融公司对券商业务的渗透力度不断加强,对证券行业产生了鲶鱼效应,行业竞争加剧。

随着证券公司业务品种增加,复杂衍生品、境外业务、固定收益等业务不断涌现,对券商的中后台管理提出了更高要求。以大数据、区块链、人工智能为主导的技术正逐渐在金融行业发挥引导作用,高精度、低成本的金融服务,越来越依赖大数据作为决策和服务的支撑。由此,券商的运营模式正由技术支撑业务向技术引领业务转型,券商正逐渐演变成“信息+信用”的行业。

追踪国际金融的发展趋势,自2008年全球金融危机后,金融服务公司开始重造自我,打造新的可持续发展的竞争优势。高盛、摩根大通等巨头相继朝“科技公司”方向转型,高盛明确将自身定位为“未来是一家科技公司”。一项调查研究表明,美国金融服务公司在大数据领域大量投资,2015年在数据相关项目上花费64亿美元,预计到2019年这些花费将以每年26%的速度递增。而全球范围内71%的金融服务公司在探索大数据和预测分析。降低运营成本,提高资源利用效率,也是我国券商转型过程中面临的机遇和挑战。我国券商也逐渐在运用人工智能、大数据产品、智能投顾等手段尝试不同程度的金融服务创新。如何确保信息技术系统安全可靠运行、减少清算差错率,对支持各部门顺利推进新业务的作用越来越重要。

金融的本质是通过资本流动推动社会资源的有效配置,其核心技术是信息处理。每一次信息技术的飞跃都会带动金融的飞跃。金融科技在新一轮科技革命中与金融相关的各项技术相融合,在技术上进一步,在业务上也更深一层,技术应用不再局限于互联网技术,更渗透至券商业务资产定价、风险管理、清算结算等众多业务中。

佣金收入持续下滑,不断加大券商的经营压力,证券公司转而在逐渐应用金融科技实现业务转型的过程中,着力探索为客户提供个性化、综合化、高价值附加等服务,以“网络化、数据化、智能化”为目标,结合自身特点,以期在传统的产品和服务流程上进行渠道革命和服务升级,充分挖掘行内外的数据资源,以精准的客户营销和数据治理提供更好的服务。加强数据对业务的支撑,树立利用数据决策和客户营销的思想,建立对数据的信任,最终让客户看到数据是能支撑决策的、有价值的、可访问的资源。

说到通过数据治理助力券商转型,是指对所使用数据的有效性、可用性、完整性、合规性以及数据安全性的全面管理。通过在模型中建立良好的数据治理政策和程序,不断增强客户体验和预见潜在的安全问题;通过模型驱动的数据治理方案解决当前券商转型过程中面临的困境;通过数据分析了解客户需求,助力业务发展,增强客户体验,逐步解决他们综合化、个性化的金融需求。同时,通过数据分析降低合规风险、法律风险、清算交收风险以及系统运维风险,并在模型中建立良好的数据治理政策和程序,进而提升券商业绩。

证券行业是一个由数据驱动的行业,数据始终是券商信息化发展的主旋律。相对于其他行业,券商数据的强度较高,对持续性和实时性要求较高。尤其随着移动互联网的快速发展,大大凸显了移动数据对洞悉客户行为的潜在价值,是制定公司决策的重要元素。所以,数据存储、处理和传输是信息技术的核心功能,是券商提升分析时效、支持业务发展和管理创新的重要基础。

根据万得数据,我国券商对IT硬件、软件的投入自2015年以来大幅提升,证券行业已形成了一支强大的IT技术人员队伍。随着券商的业务品种越来越多,其系统也越来越复杂,不同业务系统之间的关联也越来越复杂。因此,搭建合适的基础架构对数据治理非常重要,将来自不同的数据移至“数据湖”中,能大幅降低数据治理成本,减少传统数据库用户在提取、转换和加载数据到静态数据模型上的时间成本,由此增加数据分析的可扩展性和灵活性。依托大数据信息整合优势,能降低从数据源抽取数据的成本,通过构建引擎批量网格计算服务模式,进行海量交易数据的实时分析,更能有效提升券商的风险管控与定价能力,为券商业务服务提供强有力的支撑。在运行维护保障上,基于流数据处理技术,搭建准实时的应用监控平台,还可及时监控交易运行情况,保障业务稳定高效运行,实时获取交易状态、相应时间、成功率等关键指标,并结合可视化分析技术实现事件的智能分析与实时干预。

社会在转型,经济在升级,券商客户结构当然也在变,高净值客户群体占比逐渐提高,他们对财富管理的需求,对在全球范围内资产配置需求日益迫切。对此,券商应坚持“从客户需求端来,到客户需求端去”的服务理念,充分利用数据资源,深度理解和跟进客户需求,提高对客户跨境业务的洞察力和满意度,构建和完善分级分类的客户服务体系,优化网点布局,针对分类客户聚集资源,完善投资顾问体系,为客户提高多样化的综合金融服务,以增强客户黏性,形成核心竞争优势。利用数据为客户全景画像、评估信用管理风险,从业务数据中识别风险线索,及时捕捉各类异常行为,提升风险的提前预警能力,不仅能节约券商发展的时间成本,更能高效推动券商成功转型。

(作者系中国中投证券高级经济师

[责任编辑:陈周阳]

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