1、證券行業金融科技實踐清算與結算賬本與記錄資本與監管銷售和交易職位和風險企業云數字化資產&區塊鏈數據變現的能力智能自動化數字生態人工智能應用交易客戶市場主動網絡安全金融科技正在顛覆性的改變證券行業的業務、組織和技術金融科技與傳統信息技術區別傳統信息技術金融科技對業務和管理的電子化過程對管理效率的提升對業務效率的提升技術、業務、運營的緊密結合為產品、運營、服務、風控等業務的各個環節提供能力持續迭代、優化的過程服務客戶的能力提升，實現為公司服務客戶的賦能金融科技業務發展目標零售板塊大資管板塊投資銀行板塊APP平臺建設，優化客戶體驗，豐富內容供給，增強客戶粘性2. 互聯網產品和服務的建設，通過金融科技

2、手段精準服務客戶3. 為零售分支機構實現精準展業和客戶服務賦能4. 積極探索零售業務向財富管理轉型，推進以金融科技為支持的多元收入模式5. 加強內外部聯動，持續開展互聯網引流利用互聯網，構建通暢信息交互平臺，搭建資產管理的上線基礎通過大數據分析等技術應用，完成用戶多維度數據收集、用戶特性分析，進行資產配置運用智能算法、投資組合優化等理論量化模型，實現產品量化分析，為用戶制定個性化投資參考推動大投行體系客戶信息、商業機會、項目信息等大數據化，洞察商業機會和協同業務推進推動投行信息協同共享、社交、即時處理能力以市場大數據為基礎，為投行業務選擇目標企業及持續跟進提供決策依據業務發展目標金融科技業務發

3、展目標風控板塊合規板塊運營板塊通過“大數據風控”、“智能風控”優化風險模型和算法，持續改善風險管理方法。利用大數據化解風險信息不對稱問題，從源頭防范關聯風險交叉傳導，提升風險管理前瞻性。利用大數據和人工智能等技術，提高法務合同審核管理效率，提升異常交易、員工執業、反洗錢等活動中違法違規行為識別和監控的有效性。通過金融科技，優化運營流程，提升流程無紙化、智能化、自動化程度，降低人力成本和運營成本，提高運營效率。業務發展目標人工智能(AI)應用浪潮驅動因素學習和訓練人工智能應用浪潮火熱的真正驅動因素是現有可用的海量數據。人工智能涉及海量數據交互，不斷通過學習和訓練，提高AI應用程序的智能程度。人工

4、智能應用程序的質量，除了取決于用于訓練的數據的數量外，還取決于數據的質量。數據質量是AI應用的突出挑戰。數據質量將人類的互動融入到學習機制中并創造智能，通過與人類互動實現智能增強。計算機可以處理它能理解的所有內容，對不能理解的問題可通過人為訓練得到解決。智能增強AI對金融機構的影響挑戰AI應用的關鍵據和學習（訓練），所以AI服務的質量依賴于用戶的數量和與用戶交互的頻率，是海量數AI服務通過接觸和處理各種不同類型的用戶請求，不斷來提高質量。這對金融機構，特別是對中小型機構提出了挑戰，不太可能每家金融機構的金融AI應用程序都能擁有海量級的用戶請求。協作發展大型金融機構的數據體量較大，中小型金融機構

5、需要找到一種積累海量數據的方法。合乎邏輯的方法就是合作，甚至大型金融機構也需進行合作。金融機構通過共同合作訓練AI應用程序，可節約大量的時間和成本，并且快速提供AI應用程序的智能程度。AI可被廣泛應用于各種金融服務平臺上，特別是在零售業務領域。AI的訓練是一個持續的過程，所以行動越早越好。區塊鏈技術要點比特幣平臺的基礎是一種叫做“區塊鏈”的技術，區塊鏈是一種能夠改變金融服務體系中各類金融機構交易的創新技術。34125跳過交易的中間參與者將提升交易效率和安全性。交易效率及安全性它對金融機構的價值在于，通過利用這個平臺去中心化的性質，可以消除交易中間環節。消除交易中間環節所有交易都由分布式網絡的參

6、與者進行獨立驗證，然后單獨存儲在賬簿。獨立驗證一個共享的分布式賬簿是一組交易記錄的鏈接。它就像是復式記賬賬簿，想象一下，每一次交易中都經過上千筆記賬和上千次公證。交易記錄的鏈接分布式賬簿技術不只代表著比特幣，除比特幣之外還有很多其他案例。分布式賬簿系統能夠保持數百萬系統之間的所有數據同步。不只是比特幣云計算：提供低成本、更靈活的計算能力、存儲資源 等SaaSPaaSIaaS 用戶通過Internet (如瀏覽器)來使用軟件。用戶不必購買軟件，只需按需租用軟件典型應用：S, Oracle CRM, Office Live提供應用服務引擎，如互聯網應用編程接口/運行平臺等；用戶基于該應用服務引擎，

7、可以構建該類應用典型應用：Google App Engine, Microsoft Azure，阿里云以服務的形式提供虛擬硬件資源，如虛擬主機/存儲/網絡/數據庫管理等資源；用戶無需購買服務器、網絡設備、存儲設備，只需通過互聯網租賃即可搭建自己的應用系統典型應用：AWS、阿里云公有云：面向外部用戶需求，通過開放網絡提供云計算服務Google App，Saleforce，阿里云私有云：大型企業按照云計算的架構搭建平臺，面向企業內部需求提供云計算服務，企業內部數據中心等混合云：兼顧以上兩種情況的云計算服務 近年來云計算的主要模式和發展方向虛擬化(資源透明)高可靠性(多容錯、副本)通用性(應用的普遍

8、支撐)高可擴展性(動態擴展)按需服務(按需購買、計費)四種服務形式對比（Local-IASS-PASS-SASS）餐桌餐桌自餐桌餐桌酸梅湯酸梅湯助酸梅湯酸梅湯煤氣/電爐自煤氣/電爐煤氣/電爐煤氣/電爐自蒸籠助蒸籠蒸籠蒸籠助打火機打火機火外火外包子面團包子面團包子面團包包子面團包醋醋外醋醋配料配料包配料配料包子餡包子餡包子餡包子餡在家自己做買成品回家做叫外賣去包子店吃應用程序應用程序自應用程序應用程序數據層數據層助數據層數據層運行環境自運行環境運行環境運行環境自中間件助中間件中間件中間件助操作系統操作系統操作系統托操作系統托虛擬化虛擬化虛擬化管虛擬化管服務器服務器托服務器服務器存儲設備存儲設備管

9、存儲設備存儲設備網絡設備網絡設備網絡設備網絡設備本地部署IASS基礎設施即服務PASS平臺即服務SASS軟件即服務取自金融科技中信出版社周偉張健大數據：具有大量化、多樣性、快速化、價值高的特點大數據不僅僅是非常多的數據大數據 = 4v特征的數據 + 處理方法Volume/數據量Variety/多樣性Velocity/速度Value/價值客戶洞察精準營銷風險管控運營優化主要應用領域運用大數據技術建立起一套數據共享、統一高效的信息科技系統，更好滿足客戶現代化金融服務需求運用場景對于券商，大數據是金融科技應用的磐石，對于風控、資訊、投研、用戶洞察都起到了核心支撐的作用從數據治理到數字化治理產品整合變更責任制業務連續性自建、外采服務目錄數據地圖數據質量數據安全數據復制數據工程數字化治理委員會數據治理委員會CAO&CDO（新概念）首席數據官（CDO） 設計、實施、審核公司層面的數字化戰略規劃 是公司數字化治理委員會主席 對公司內外部所有數字化項目進行監控 站在客戶角度對數字化項目提出建議 在產品功能與項目時間之間進行權衡決策首席分析官（CAO） 領導數據治理