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业务挑战
方案特色
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方案价值
数字化应用场景
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业务挑战
数据处理效率低下
证券机构数据处理模式较多采用传统的“T+1”模式，没有将实时数据数仓化、体系化，很难满足业务部门数据应用的效率需求
数据孤岛现象严重
数据分散在各个系统内，缺少共享数据模型和规范，没有实现数据采集、传输、共享的一体化，造成数据孤岛现象严重
数据分类分级成本高
证券业数据数量庞大且来源多样，客户信息、交易行为、市场行情等不同敏感程度和保护级别的数据，人工进行标签化工作量大且容易出错
数据资产难以沉淀
证券业是数据密集型行业，面对体量庞大、结构各异的各类数据，缺乏体系化的数据开发和成果留存机制，导致数据资产难以沉淀
方案特色
时延更低
交易是券商最为核心的业务，交易时延直接关系到用户体验和用户留存，实时数仓全面覆盖证券行业零售、运营、投顾、风控、投研等多个业务板块，完善的实时计算、流批一体数据处理技术架构带给用户极致的交易体验
数据可管
实现数据定义、分类、格式、编码等标准化管理，保证数据内涵、提取和加工逻辑的可查验，建立基于行业、企业的统一数据标准规范，保证证券企业数字化转型健康可持续发展
数据安全
具备严格的安全防护措施，确保数据安全，通过建立数据安全防护体系，包括数据加密、权限控制、审计跟踪等，确保数据隐私得到有效保护，降低企业因数据泄露等原因造成的潜在风险
风险可控
提供实时数据处理和异常指标监控能力，借助全面的数据整合、实时监控、智能分析等能力，提升风险管理的水平，降低潜在风险带来的损失
架构图
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方案价值
助力实时化转型
帮助证券机构在行情、风控、投研等多领域完成实时化转型，实现客户状态实时感知、产品营销实时触达、行情变化实时捕捉、市场风险实时监测
敏捷风险管理
实时风控指标助力券商风险管理团队能够迅速响应市场及业务变化，及时发现异常交易、异常市场行为等风险情况
保障数据安全与隐私
建立严格的数据安全防护体系和隐私保护机制，确保数据安全和隐私得到有效保障，提高企业数据安全防范能力
深化数据业务价值
通过对客户数据的深入分析，实现精准营销和个性化推荐，帮助证券公司更好地了解客户需求、优化客户服务、提高客户满意度和忠诚度，提升客户转化率和留存率
数字化应用场景
实时反洗钱身份尽调
根据人行反洗钱身份尽调相关法规，对证券客户开户及业务开通过程进行实时身份风险识别，即时发现可疑风险客户并中断业务办理，降低证券市场的反洗钱风险，维护证券市场健康发展
股票质押履约保障比例监控
股票质押融资是证券市场重要的金融工具之一，为控制证券机构的业务风险，借助大数据技术基于L2行情对质押标的进行价值计算，并按照机构的履约保证比对质押客户的履约风险进行监控，确保在出现履约风险的情况下进行即时止损
实时投研集市
基于实时计算技术对证券资讯数据进行实时化处理，并构建实时投研集市，实现资讯公告发布、公告资讯核对、上市公司F10等等实时化转型，为量化交易及客户提供实时化的行情资讯服务
更多解决方案
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