券商数字化创新场景数据中台实践

时下，众多金融机构在积极推行数字化改革，以适应时代高速革新。为回应市场对信息即时生效的迫切需求，各家券商机构都需要更具竞争力的信息服务。
本次方案结合券商场景与业务实践，围绕客户实际面临的业务和数据问题，输出整体建设方案，方案包括业务背景、业务痛点、以及相关解决方案和实际案例。
以上内容节选自案例集，点击链接下载完整案例集：https://www.dtstack.com/resources/1048

01 券商数据业务化面临的挑战

2014年被称为券商互联网化的元年，当时有券商选择和互联网平台合作，有的则自建平台。发展到现在，证券服务与人工智能、大数据、区块链、云计算等技术结合，推动证券行业真正开始数字化转型，行业的金融服务生态也被重构。但面对数字化转型这一课题，券商还面临诸多挑战：
数据共享难，数据创新成本高

部门间数据孤岛，缺乏企业统一数据出口，数据消费方式获取数据困难，难以发挥全域数据价值。
平台架构复杂，运维成本高

大数据开源组件众多+更新迭代快，安装部署维护使用的技术门槛高，数据开发效率低，资源利用率不高，存在浪费。
启动成本高，建设周期长

投资高、周期长：建设到投产以月为度量；
团队筹建：依赖专业团队负责管理复杂的数据平台，价值难以快速验证。
平台缺乏扩展性和灵活性

技术平台可扩展性限制+业务系统分散，存在部门/业务间资源争抢，数据处理技术没有做到自动化&在线化。
数据源多样、繁杂

APP、Web、IoT、三方等数据来源越来越多，如何采集、存储、加工、挖掘这些数据，并且利用新技术提升数据智能化水平成为一个关键问题。
数据是数字经济时代最核心的无形资产，券商对数据依赖程度非常高，从数据中不仅可以掌握机构的经营情况，可以识别用户的信用风险，还可以洞察市场的行情发展。
针对以上券商行业数据业务化的挑战，袋鼠云基于多年以来沉淀的行业及项目经验，覆盖客户“数字化能力体系建设——场景化应用”全方位的数字化需求，从而实现生产数字化、营销数字化、经营数字化、管理数字化。

02 券商数字化创新场景数据中台实践

本次方案结合券商场景与业务实践，围绕客户实际面临的业务和数据问题，输出整体建设方案，涵盖了证券行情、风险管理、信贷反欺诈、精准推荐、智能投研等多个业务板块的数字化升级。


交易型开放式指数基金可以分散投资并降低投资风险、交易成本低廉、投资者可以当天套利。ETF的运作，包括公开募集现金认购、公开募集股票认购、上市交易、申购和赎回、套利、投资组合管理、会计和估值、信息披露以及客户服务等9个环节，ETF的时效性往往由业务系统承担，通过ETF成交量、ETF现金头寸、ETF可用券头寸等进行监控，当阀值超过一定的标准，例如成份股持仓证券数量与PCF证券数量比