双峰县| 河北区| 黑水县| 新竹县| 福贡县| 外汇| 黎川县| 开阳县| 辉南县| 兴和县| 平乡县| 永胜县| 马山县| 江津市| 清镇市| 安陆市| 武邑县| 灌阳县| 周口市| 清原| 鸡西市| 祁阳县| 长武县| 彭水| 灵武市| 台东市| 西宁市| 夏邑县| 儋州市| 广灵县| 长春市| 清镇市| 英德市| 郑州市| 依兰县| 旬阳县| 青州市| 温泉县| 三亚市| 怀集县| 赤峰市| 普宁市| 台南市| 汤原县| 望城县| 石林| 镇原县| 闽侯县| 临沧市| 贡嘎县| 宁南县| 东安县| 舒城县| 河间市| 阿克苏市| 盐城市| 葵青区| 民县| 永丰县| 南投市| 赣州市| 华坪县| 满洲里市| 沙坪坝区| 徐州市| 濮阳市| 昌黎县| 四平市| 龙泉市| 大余县| 余江县| 龙游县| 二连浩特市| 霍邱县| 杭锦后旗| 车致| 揭东县| 闸北区| 驻马店市| 象州县| 车险| 临汾市| 双辽市| 石城县| 合山市| 前郭尔| 阳曲县| 明水县| 阜新| 大田县| 汝州市| 鄂尔多斯市| 荃湾区| 东海县| 阿拉善盟| 兴城市| 彩票| 紫阳县| 灵宝市| 抚宁县| 运城市| 永寿县| 和田市| 漠河县| 岳西县| 莱芜市| 纳雍县| 大庆市| 宁都县| 玉龙| 林甸县| 泸水县| 孝昌县| 和硕县| 根河市| 克什克腾旗| 比如县| 五峰| 黄陵县| 山西省| 普安县| 贺兰县| 万荣县| 塔城市| 嵊州市| 贺兰县| 巫山县| 洪泽县| 江安县| 民县| 西城区| 原阳县| 万载县| 田东县| 苏尼特左旗| 个旧市| 富宁县| 肇州县| 五原县| 阜新| 沐川县| 阳谷县| 鄂尔多斯市| 调兵山市| 宣化县| 长寿区| 宁津县| 乌什县| 胶南市| 拉孜县| 法库县| 岑溪市| 昭苏县| 同德县| 方正县| 延庆县| 木里| 新源县| 怀宁县| 旌德县| 临泉县| 抚松县| 北川| 宜宾市| 镇坪县| 新蔡县| 阳原县| 富顺县| 咸宁市| 高雄县| 茂名市| 西乌| 慈溪市| 五家渠市| 厦门市| 广水市| 兴义市| 呼伦贝尔市| 武定县| 博兴县| 九龙县| 前郭尔| 托克托县| 治多县| 巴中市| 苍山县| 怀来县| 沐川县| 星子县| 塔城市| 蓬莱市| 莱西市| 会宁县| 丘北县| 卓资县| 锦屏县| 奇台县| 库伦旗| 江山市| 玛曲县| 通州区| 抚松县| 许昌市| 雷波县| 广水市| 南丰县| 乌拉特后旗| 曲沃县| 阿图什市| 白朗县| 休宁县| 清涧县| 福州市| 龙江县| 邵阳县| 柞水县| 花垣县| 区。| 洮南市| 柘城县| 扶绥县| 三台县| 台江县| 宜宾县| 潮安县| 新安县| 阜南县| 阳城县| 新晃| 定结县| 张家界市| 峡江县| 威宁| 隆德县| 烟台市| 敦煌市| 杭州市| 永川市| 灵台县| 保定市| 县级市| 应用必备| 宁陵县| 商丘市| 普兰县| 彝良县| 勐海县| 五大连池市| 太湖县| 怀集县| 上饶县| 广宗县| 咸阳市| 宜兴市| 会泽县| 宁城县|

21日闽将迎来新一轮强降水 局地有强对流天气

2019-03-19 09:59 来源:今视网

  21日闽将迎来新一轮强降水 局地有强对流天气

  1954年率中国代表团参加日内瓦会议,经过谈判达成协议,使越南(除南方外)、老挝、柬埔寨三国的独立获得国际承认。《月季花与海棠花》寓意深长:月季花是周总理故乡的市花,海棠花是他和邓大姐喜爱的花,盛开在西花厅窗前,花语“苦恋”,两朵花,两地恋,情义无价,感天动地。

”众人不语,眼神中却充满了不舍。9月,出席中国人民政治协商会议第一届全体会议,在会上作《关于〈中国人民政治协商会议共同纲领〉草案的起草经过和特点》的报告;当选为中国人民政治协商会议全国委员会委员、中央人民政府委员。

  随后,政法系统干警代表,解放军驻淮部队、武警、消防官兵代表,中小学生代表,党员干部代表,社会各界群众代表,5个方阵约2000人,在庄严肃穆的气氛中依次走进周恩来纪念馆主馆,将手中的鲜花献给总理,饱含敬意。军队专业技术人才按规定的委托程序可参加该省相应专业职称评审。

  5、各省组织评阅的科目,由各省负责成绩复查工作。1946年  1月上旬,作为中国共产党代表同马歇尔、张群组成的三人委员会,通过谈判,达成停止军事冲突的协议。

“这句话写到了我们的心坎上。

  二、使用照片审核处理工具处理后的照片,将应用于准考证和合格证书以及成绩证明中。

  三是缘于高度的奉献精神。二是巩固本科院校职称评审权下放成果,将高校职称评审权下放扩大到全省高职院校。

  他代表中国政府提出作为国与国关系准则的和平共处五项原则,1955年在万隆会议上主张和平共处,反对殖民主义,提倡求同存异、协商一致,使中国独立自主的和平外交政策得到积极贯彻。

  日前,“2017教育部产学合作协同育人项目对接会”在京召开。第四条国务院建设主管部门、人事主管部门按职责分工对全国注册建筑师考试、注册、执业和继续教育实施指导和监督。

  12月,在第三届全国人民代表大会上作报告,宣布国民经济调整任务已经基本完成,我国将进入新的发展时期,提出我国国民经济发展分两步走和把我国建设成为一个具有现代农业、现代工业、现代国防和现代科学技术的社会主义强国。

  (二)近两年内报考过一级建造师的考生,报名时系统自动确认为老考生。

  申泽骧告诉调研组,在人才引进方面,新加坡可谓是“重金投入”。5月,在中国共产党第五次全国代表大会上当选为中央委员,在五届一中全会上当选为中央政治局委员。

  

  21日闽将迎来新一轮强降水 局地有强对流天气

 
责编:神话
首页 > 金融科技 > 互联网金融 > 动态 > 数据治理:金融科技助力券商转型的灵魂

21日闽将迎来新一轮强降水 局地有强对流天气

上海证券报2019-03-1909:44分类:动态
对开展自主评审的单位,政府不再审批评审结果,改为事后备案管理。

核心提示:以大数据、区块链、人工智能为主导的技术正在金融行业发挥引导作用,高精度、低成本的金融服务,越来越依赖大数据作为决策和服务的支撑。券商的运营模式正由技术支撑业务向技术引领业务转型,券商正逐渐演变成“信息+信用”的行业。

孟庆江

近年来,随着金融监管改革持续推进,对券商的风险控制能力和合规管理的要求也有了新的提升。银行、保险、信托以及互联网金融公司对券商业务的渗透力度不断加强,对证券行业产生了鲶鱼效应,行业竞争加剧。

随着证券公司业务品种增加,复杂衍生品、境外业务、固定收益等业务不断涌现,对券商的中后台管理提出了更高要求。以大数据、区块链、人工智能为主导的技术正逐渐在金融行业发挥引导作用,高精度、低成本的金融服务,越来越依赖大数据作为决策和服务的支撑。由此,券商的运营模式正由技术支撑业务向技术引领业务转型,券商正逐渐演变成“信息+信用”的行业。

追踪国际金融的发展趋势,自2008年全球金融危机后,金融服务公司开始重造自我,打造新的可持续发展的竞争优势。高盛、摩根大通等巨头相继朝“科技公司”方向转型,高盛明确将自身定位为“未来是一家科技公司”。一项调查研究表明,美国金融服务公司在大数据领域大量投资,2015年在数据相关项目上花费64亿美元,预计到2019年这些花费将以每年26%的速度递增。而全球范围内71%的金融服务公司在探索大数据和预测分析。降低运营成本,提高资源利用效率,也是我国券商转型过程中面临的机遇和挑战。我国券商也逐渐在运用人工智能、大数据产品、智能投顾等手段尝试不同程度的金融服务创新。如何确保信息技术系统安全可靠运行、减少清算差错率,对支持各部门顺利推进新业务的作用越来越重要。

金融的本质是通过资本流动推动社会资源的有效配置,其核心技术是信息处理。每一次信息技术的飞跃都会带动金融的飞跃。金融科技在新一轮科技革命中与金融相关的各项技术相融合,在技术上进一步,在业务上也更深一层,技术应用不再局限于互联网技术,更渗透至券商业务资产定价、风险管理、清算结算等众多业务中。

佣金收入持续下滑,不断加大券商的经营压力,证券公司转而在逐渐应用金融科技实现业务转型的过程中,着力探索为客户提供个性化、综合化、高价值附加等服务,以“网络化、数据化、智能化”为目标,结合自身特点,以期在传统的产品和服务流程上进行渠道革命和服务升级,充分挖掘行内外的数据资源,以精准的客户营销和数据治理提供更好的服务。加强数据对业务的支撑,树立利用数据决策和客户营销的思想,建立对数据的信任,最终让客户看到数据是能支撑决策的、有价值的、可访问的资源。

说到通过数据治理助力券商转型,是指对所使用数据的有效性、可用性、完整性、合规性以及数据安全性的全面管理。通过在模型中建立良好的数据治理政策和程序,不断增强客户体验和预见潜在的安全问题;通过模型驱动的数据治理方案解决当前券商转型过程中面临的困境;通过数据分析了解客户需求,助力业务发展,增强客户体验,逐步解决他们综合化、个性化的金融需求。同时,通过数据分析降低合规风险、法律风险、清算交收风险以及系统运维风险,并在模型中建立良好的数据治理政策和程序,进而提升券商业绩。

证券行业是一个由数据驱动的行业,数据始终是券商信息化发展的主旋律。相对于其他行业,券商数据的强度较高,对持续性和实时性要求较高。尤其随着移动互联网的快速发展,大大凸显了移动数据对洞悉客户行为的潜在价值,是制定公司决策的重要元素。所以,数据存储、处理和传输是信息技术的核心功能,是券商提升分析时效、支持业务发展和管理创新的重要基础。

根据万得数据,我国券商对IT硬件、软件的投入自2015年以来大幅提升,证券行业已形成了一支强大的IT技术人员队伍。随着券商的业务品种越来越多,其系统也越来越复杂,不同业务系统之间的关联也越来越复杂。因此,搭建合适的基础架构对数据治理非常重要,将来自不同的数据移至“数据湖”中,能大幅降低数据治理成本,减少传统数据库用户在提取、转换和加载数据到静态数据模型上的时间成本,由此增加数据分析的可扩展性和灵活性。依托大数据信息整合优势,能降低从数据源抽取数据的成本,通过构建引擎批量网格计算服务模式,进行海量交易数据的实时分析,更能有效提升券商的风险管控与定价能力,为券商业务服务提供强有力的支撑。在运行维护保障上,基于流数据处理技术,搭建准实时的应用监控平台,还可及时监控交易运行情况,保障业务稳定高效运行,实时获取交易状态、相应时间、成功率等关键指标,并结合可视化分析技术实现事件的智能分析与实时干预。

社会在转型,经济在升级,券商客户结构当然也在变,高净值客户群体占比逐渐提高,他们对财富管理的需求,对在全球范围内资产配置需求日益迫切。对此,券商应坚持“从客户需求端来,到客户需求端去”的服务理念,充分利用数据资源,深度理解和跟进客户需求,提高对客户跨境业务的洞察力和满意度,构建和完善分级分类的客户服务体系,优化网点布局,针对分类客户聚集资源,完善投资顾问体系,为客户提高多样化的综合金融服务,以增强客户黏性,形成核心竞争优势。利用数据为客户全景画像、评估信用管理风险,从业务数据中识别风险线索,及时捕捉各类异常行为,提升风险的提前预警能力,不仅能节约券商发展的时间成本,更能高效推动券商成功转型。

(作者系中国中投证券高级经济师

[责任编辑:陈周阳]

称多县 工布江达县 余姚 清原 临安
郎溪 新乡市 双柏 铁山 长宁