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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
需求响应速度较慢
缺乏底层工具和平台支撑，致使系统逻辑复杂、数据口径不一致、开发工作重复实现等问题频发，进而导致无法快速响应业务需求
方案特色
数据可控
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
资产可用
对于数据资产进行全面盘点和展示，从各维度定义数据质量的衡量标准，并建设闭环管理体系，将原始数据从无序、不统一状态，变为标准化、质量可控的“可用数据”，实现对数据资产的全局把控
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
智能运维
证券行业系统庞杂，投资信息瞬息万变，实时性、稳定性、可用性要求极高，基于证券行业标准的系统分类，进行统一的标准化、流程化智能运维管理服务，落实监管要求同步的运维管理要求
架构图
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方案价值
助力实时化转型
通过实时数仓，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
提升协同效率
在证监会出台全面规范的背景下，帮助证券机构统一数据标准，打通数据壁垒，规范数据使用，优化数据质量，提升数据管理的协同效率
深化数据业务价值
通过客户数据洞察平台帮助投资顾问建立客户画像，通过算法开发平台帮助风投人员挖掘异常行为等，借助各类大数据平台和工具，深化数据业务价值
标准化应用输出
基于数据中台，开展各类上层应用建设，提供标准、高效、丰富的数据服务产品，证券机构能够和各类客户群体建立更加全面、深化的合作关系，建设数字新生态
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
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