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證券公司在零售業(yè)務轉型財富管理過程中，對客戶的個性化、綜合化的服務要求產生了對大數據技術的應用需求；在深耕機構業(yè)務的過程中，來自與機構客戶相關的產品創(chuàng)設、銷售以及投資管理等需求也將與大數據技術產生重要聯系；其次，多維度的數據源為大數據技術應用提供重要的分析基礎。證券公司不僅能獲取來自互聯網新聞等非結構性文本類數據，而且可以快速積累來自外部的交易數據，以及內部的客戶行為數據；最后，基于大數據的深度學習算法在自然語言處理、語音語義識別、圖像識別等領域的突破，以及TensorFlow等各類算法開源平臺的發(fā)布，為大數據技術提供有力的算法保障。

總的來說，大數據技術助力證券行業(yè)的轉型和發(fā)展可以體現在三個方面： 第一，推動證券公司日常經營活動中的數據化運營，利用大數據提升證券公司各業(yè)務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，利用大數據技術推動證券公司業(yè)務的智能化應用，并從中挖掘新的業(yè)務形態(tài)與業(yè)務機會； 第三，基于大數據及相關技術建立一套更加有效科學的管控工具，保障證券公司各項業(yè)務經營風險可控，確保堅守合規(guī)底線。