从十七世纪初第一只股票在欧洲诞生以来，证券及其交易就在资本市场上扮演着重要角色，在信息革命的时代，证券行业也行走在数字化转型的前列。今天，各种证券业务信息系统已经积累了越来越多的业务数据，其具有体量大、类型多、变化快、价值高等方面的特点，并且这些数据的价值发现已成为证券业务创新、产品优化、决策支持以及风险管理的重要手段，在不远的将来，价值数据将成为整个金融行业的核心资产。

事实上，利用数据分析技术来挖掘有价值的交易数据和外部数据，可以实现以客户为中心的精准营销，有限资源的合理配置和科学治理，利润最大化目标下的风险管控等等，是金融证券行业数字化转型的必由之路。

然而，随着云计算、大数据、人工智能、区块链技术的高速发展，传统的数据分析的方法已无法满足证券业务的要求，需要采用更先进的大数据技术对交易系统和管理系统日益增加的海量数据（包括结构化、非结构化、半结构化数据，如交易记录、日志流水、客户信息、管理信息等）进行存储、分析、挖掘、应用。

其业务应用主要集中在一下几个方面：

华为公司基于大数据处理核心技术，与领先的ISV合作伙伴构建了面向证券行业风险管理、市场营销等业务的联合大数据解决方案，解决过去券商数据系统无法支撑多类型的海量数据增长变化和业务成本过高的问题，可高效建设金融证券第二数据平面，实时挖掘分析、应用数据价值，支持业务运营。

该解决方案整体技术架构如下图：

该解决方案具有以下关键优势：

未来，在大数据应用的基础上，金融证券行业将更广泛地应用机器学习，自然语言处理，OCR等人工智能技术，进一步实现智能投顾，智能客服，智能获客等创新应用，更加有力地带动全行业的数字化转型。