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證券公司在零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型財富管理過程中，對客戶的個性化、綜合化的服務(wù)要求產(chǎn)生了對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用需求；在深耕機構(gòu)業(yè)務(wù)的過程中，來自與機構(gòu)客戶相關(guān)的產(chǎn)品創(chuàng)設(shè)、銷售以及投資管理等需求也將與大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生重要聯(lián)系；其次，多維度的數(shù)據(jù)源為大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用提供重要的分析基礎(chǔ)。證券公司不僅能獲取來自互聯(lián)網(wǎng)新聞等非結(jié)構(gòu)性文本類數(shù)據(jù)，而且可以快速積累來自外部的交易數(shù)據(jù)，以及內(nèi)部的客戶行為數(shù)據(jù)；最后，基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)算法在自然語言處理、語音語義識別、圖像識別等領(lǐng)域的突破，以及TensorFlow等各類算法開源平臺的發(fā)布，為大數(shù)據(jù)技術(shù)提供有力的算法保障。

總的來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)助力證券行業(yè)的轉(zhuǎn)型和發(fā)展可以體現(xiàn)在三個方面： 第一，推動證券公司日常經(jīng)營活動中的數(shù)據(jù)化運營，利用大數(shù)據(jù)提升證券公司各業(yè)務(wù)線以及中后臺職能部門日常工作中各個環(huán)節(jié)的運營效率；第二，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)推動證券公司業(yè)務(wù)的智能化應(yīng)用，并從中挖掘新的業(yè)務(wù)形態(tài)與業(yè)務(wù)機會； 第三，基于大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)建立一套更加有效科學(xué)的管控工具，保障證券公司各項業(yè)務(wù)經(jīng)營風(fēng)險可控，確保堅守合規(guī)底線。