時下，眾多金融機構在積極推行數字化改革，以適應時代高速革新。為回應市場對信息即時生效的迫切需求，各家券商機構都需要更具競爭力的信息服務。

本次方案結合券商場景與業務實踐，圍繞客戶實際面臨的業務和數據問題，輸出整體建設方案，方案包括業務背景、業務痛點、以及相關解決方案和實際案例。

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01 券商數據業務化面臨的挑戰

2014年被稱為券商互聯網化的元年，當時有券商選擇和互聯網平臺合作，有的則自建平臺。發展到現在，證券服務與人工智慧、大數據、區塊鏈、雲計算等技術結合，推動證券行業真正開始數字化轉型，行業的金融服務生態也被重構。但面對數字化轉型這一課題，券商還面臨諸多挑戰：

數據共用難，數據創新成本高

部門間數據孤島，缺乏企業統一數據出口，數據消費方式獲取數據困難，難以發揮全域數據價值。

平臺架構複雜，運維成本高

大數據開源組件眾多+更新迭代快，安裝部署維護使用的技術門檻高，數據開發效率低，資源利用率不高，存在浪費。

啟動成本高，建設周期長

投資高、周期長：建設到投產以月為度量；
團隊籌建：依賴專業團隊負責管理複雜的數據平臺，價值難以快速驗證。

平臺缺乏擴展性和靈活性

技術平臺可擴展性限制+業務系統分散，存在部門/業務間資源爭搶，數據處理技術沒有做到自動化&線上化。

數據源多樣、繁雜

APP、Web、IoT、三方等數據來源越來越多，如何採集、存儲、加工、挖掘這些數據，並且利用新技術提升數據智能化水平成為一個關鍵問題。

數據是數字經濟時代最核心的無形資產，券商對數據依賴程度非常高，從數據中不僅可以掌握機構的經營情況，可以識別用戶的信用風險，還可以洞察市場的行情發展。

針對以上券商行業數據業務化的挑戰，袋鼠雲基於多年以來沉澱的行業及項目經驗，覆蓋客戶“數字化能力體系建設——場景化應用”全方位的數字化需求，從而實現生產數字化、營銷數字化、經營數字化、管理數字化。

02 券商數字化創新場景數據中台實踐

本次方案結合券商場景與業務實踐，圍繞客戶實際面臨的業務和數據問題，輸出整體建設方案，涵蓋了證券行情、風險管理、信貸反欺詐、精準推薦、智能投研等多個業務板塊的數字化升級。

交易型開放式指數基金可以分散投資並降低投資風險、交易成本低廉、投資者可以當天套利。ETF的運作，包括公開募集現金認購、公開募集股票認購、上市交易、申購和贖回、套利、投資組合管理、會計和估值、信息披露以及客戶服務等9個環節，ETF的時效性往往由業務系統承擔，通過ETF成交量、ETF現金頭寸、ETF可用券頭寸等進行監控，當閥值超過一定的標準，例如成份股持倉證券數量與PCF證券數量比<閾值，平臺將實時進行相關的告警和相關預警。

證券投資組合是為了避免證券投資風險，確保證券投資的盈利性、流動性和安全性而對各種證券投資進行的合理搭配。通過添加預測評級提醒功能，方便研究人員觀察自己組合內股票最新評級情況，以便更好的做投資決策。

最新預測調高、最新預測調低、最新機構首次關註、最新買入評級、最新評級調高和最新評級調低，當每天有標的進入符合提醒設置中的類型，平臺會推送（根據推送設置）相關提醒信息。幫助交易研究人員進行第一時間信息捕獲，調整交易策略。

離線數據倉庫能夠反映業務的歷史情況，而實時數據倉庫能夠展現當前時刻的業務現狀。袋鼠雲實時開發平臺是基於Apache Flink構建的亞秒級實時計算平臺，採用自研FlinkX和FlinkStreamSQL作為技術底層，覆蓋從實時數據採集到實時數據開發全鏈路流程，支持FlinkSQL和DataStream API作業開發，計算處理延時最低可達亞秒級別，並提供豐富的Metric運維監控曲線和日誌功能，幫助金融機構快速的構建數據全流程實時處理體系。實時客戶主要是針對私募產品及私募潛在客戶營銷服務的實時數服務支撐，主要包括私募潛在客戶發現、私募營銷信息發送、私募營銷觸達、私募資格開通以及私募產品銷售統計，通過數據被OGG、AR等採集工具，通過CDC的方式採集到消息中間件中，通過Flink進行消費計算，結合歷史離線數倉中的離線數據，進行運算，為業務口提供對應支撐。

基於離線開發平臺、智能標簽平臺，結合不同客戶的風險偏好、財富理念、財富場景、財富管理目標等，設計演算法推薦模型，從而為客戶制定個性化、高度可執行的長期一體化財富管理方案。

破板就是漲停板“破了”，一般是說一隻股票拉升至漲停後，沒有封住，拋單涌出，打開了股價的漲停板，就是破板。對於反覆破板的股票，需要通過數據指標綜合判斷，是否主力利用漲停板吸引散戶跟風實現出貨。

漲停板開板的股票，封不住板，往往由於拋盤太重、主力出貨、大盤跳水、非龍頭股等原因導致破板。

通過對於行情數據以及用戶持倉數據分析，實時訂閱相關數據，進行實時計算持倉所對應的數據信息，針對數據做實時提醒。

提供新股一字板破板實時提醒、新股漲停板開板提醒兩個選項，一字板破板對應的是實時行情，即只要新股未能封住連續的一字板，就需要實時提醒，需要體現其實效性，漲停板當日破板提醒是指根據當日收盤情況，如果當天收盤時未能實現連續漲停，則進行提醒，提醒時間設置在收盤後。

傳統的證券MOT系統，由傳統的系統廠商承建，數據主要以離線推送為主，業務流程中主要用戶見證、用戶信息提醒、生日關懷、用戶身份識別等一些相關業務，根據不同的用戶在系統中給用戶行為做一個刻畫，然後通過行為分析用戶對哪些證券感興趣並且投資的概率大小和一些及時證券消息的推送。通過數據實時化，將涉及行情以及櫃臺這部分數據進行是實時化處理，及時進行信息消息推送，在涉及見證、用戶信息填寫變更等過程中，及時發現問題，及時提醒，提升客戶體驗。

投資研究往往是自營以及資管業務的核心，涉及行業、企業、政策、經營風險、產業鏈等研究。

通過對金融數據的加工能力、金融數據產品化的能力，解決投研數據的一致性、及時性、準確性、時效性、權威性等問題。數據模型整個設計思路參照貼源層、模型層及應用層的模型設計原則，對金融機構資訊數據設計統一投研數據模型、投研應用數據模型，並對核心主題數據進行清洗。

結合投資過程中涉及的事前、事中、事後的業務流程拆解，進行標準化的建模，對於行情、資訊、持倉等數據進行統一建模規範，構建整體的投資研究模型，為業務決策、統計性指標提供相關支撐。

對於全鏈路交易過程中，涉及的事前、事中、事後的風險規則校驗，結合實時規則觸發以及歷史數據計算，進行關於資產類、集中度、業績止損類的相關校驗。結合行情觸發的價格條件、以及持倉設置的止損線、證券池比例，進行相關計算，將存在風險的數據，及時進行推送和處理，有效降低潛在風險。

標簽選股，覆蓋了基本面、技術指標、技術形態等多個方面，能夠快速篩選出符合設定標簽的股票列表；人工智慧+選股，“標簽選股”一鍵選出符合條件的股票。結合用戶歷史持倉和交易行為，及客戶當前操作行為和投資情緒，對於用戶進行標簽和股票推薦。在股市中對於牛股的定義，不同人有不同的理解，大多數投資者會將在一個時間段內，漲幅遠遠高於其它個股的股票稱為牛股。這種牛股一般情況下業績良好，有遠景題材，而且股價振幅彈性較強。既然是牛股探索，那麼就得有個切入口，對於長線牛股，一般是從其基本面屬性進行切入分析，比如盈利能力相關的凈資產收益率（ROE），成長能力相關的凈利潤同比增長，資本結構相關的資產負債率，償債能力的速動比率等指標。投資者可以針對自己的投資邏輯，以及系統記錄的用戶的風險偏好、用戶行為特征及持倉特征，為用戶推薦所需要的標簽，客戶可根據標簽進行篩選，其中包括對於技術面、股票態勢進行標簽圈選，圈選出自己關註的投資標的進行研究和投資。

券商可根據用戶在PC炒股、手機炒股時發生的行為、情緒、用戶活躍進行分析，通過運營的手段，對於消費者進行投資幫助、以及更多的新聞資訊服務，同時通過線上行為，進行及時獎勵，通過積分、等級、用戶類別，進行用戶活動推薦與運營。

同時，可對用戶線上特征與行為，結合持倉、交易行為，進行及時互動，進行社區、投資相關服務推薦。

隨著數字化轉型進入深水區，券商的數字化投入持續增加，成為創新產品和服務模式、提升運營效率、增強盈利能力、提高風控合規效能的有力抓手。袋鼠雲深耕數字化服務8年，尤其在金融領域，具備完善的產品、解決方案能力，已經基本覆蓋了頭部梯隊的券商客戶。

截至目前，袋鼠雲已服務中國銀聯、中信銀行、華夏銀行、杭州銀行、中原銀行、國泰君安證券、招商證券、中金公司、中國銀河、中信建投、國信證券、光大證券、華夏基金、平安人壽、亞太財險、國華人壽等近百家金融行業客戶，幫助客戶實現降本增效、快捷轉型以及創新力提升。

CCF大數據與計算智能大賽（以下簡稱CCF BDCI）由中國電腦學會2013年創辦。是大數據與人工智慧領域的演算法、應用、系統、行業大型挑戰賽事。大賽已經成為中國大數據與人工智慧領域最具影響力的活動之一，是大數據綜合賽事第一品牌。

第十屆CCF BDCI 聚焦數字經濟創新應用，共有262支團隊參賽，經過3個月的角逐，袋鼠雲團隊憑藉《券商數字化創新場景數據中台實踐》，入選此次大賽案例集。

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