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贝格大数据品牌晋级“数智互联”，用金融科技重塑事务需求

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现在，国内券商生意事务竞赛剧烈，在佣钱率走势不断下降的职业现状下，证券公司的事务布局和盈余模式正从通道事务逐步向本钱中介、投融资和财富办理事务转型。一起，业界科技公司比如东方财富、同花顺的事务浸透不断揉捏证券公司现有商场，券商的商场在一步步被蚕食。

证券生意商,证券生意商

而在金融科技推进证券职业开展进入下半场的今日，向证券职业引进大数据、人工智能、区块链、云核算等技能手段，使用金融科技为证券公司事务赋能，协助其下降边沿本钱，重构数据处理方法，优化用户体会，以掩盖长尾客户，增强客户黏性，进步服务功率，推进服务方法的精细化、智能化、个性化，成为创业公司实践可切入的一个赛道。

此外，依据揭露材料显现，2016年金融科技在包括证券、基金、私募在内的资管事务中的浸透率为22%，一起，据证券基金业协会猜测，2020年我国资管事务总规划将到达近百万亿，若将金融科技的浸透率保存依照10%核算，未来券商对金融科技重构事务的需求将到达十万亿规划。换言之，金融科技在证券职业的商场空间十分可观。

根据火急的事务需求和巨大的商场空间诞生了包括贝格大数据在内的金融数据技能服务商。

10月11日，贝格大数据推出全新金融科技服务品牌“数智互联”，并发布了“数智海平面”金融科技根底技能渠道及系列金融科技产品。

贝格大数据副董事长、COO孙晖以为，数据是金融科技的中心，贝格大数据的大数据全产业链（数据的收集、加工、清洗、发掘、使用）是其差异于传统大数据提供商和纯互联科技公司的首要特点。

他还指出，数智海平面是此次贝格大数据战略晋级的中心，该渠道交融了人工智能、区块链、云核算和大数据技能等技能架构，具有数据捕获才能、中心数据处理才能、AI才能和衍生提炼才能四大才能。在详细的使用上，数智海平面可在三大场景落地：

1、数据智能处理渠道

将本来数据的“收集、清洗、加工、建模”的人力处理流程，用以NLP、OCR、AI分布式爬虫技能为中心的自动化数据处理流程，可以节约50%的人力本钱，使数据处理才能以及数据产品的生产才能大幅提高。

2、智能资讯中心

以机器学习、分布式调度架构为中心技能，将其原有数据模型、数据服务、数据开发三大使用系统全面晋级，完成数据的分层与水平解耦，经过数据建模完成跨域数据整合和常识沉积；经过数据服务完成关于数据的封装和服务敞开；经过数据开发工具满意个性化数据和使用的需求，为券商打造数据服务渠道。

3、智能风控

以金融资讯、工商、司法、以及独有的职业部委数据为支撑，运用分布式爬虫技能、自然语言处理技能、机器学习、大数据建模等技能，构建债券智能危险预警渠道。包括债市预警、信誉评级、财政剖析、处分涉诉、债市舆情、选债器等首要功能模块，能对发债主体的信誉危险进行7*24小时不间断的动态监控、预警、客观点评，协助客户下降危险，削减丢失。

据亿欧了解，现在金融数据服务商的盈余模式首要有两大类：一是B2C，即直接销售给个人的数据。二是B2B，即销售给证券公司、基金公司、组织（如私募）的一些数据库或终端，如通达信、大智慧有行情服务器，按每台服务器卖授权；万得、同花顺卖金融终端，每个数千元不等。

关于贝格大数据的盈余模式，孙晖向亿欧介绍，贝格大数据现在服务于B端组织客户，首要盈余点体现在数据和对数据的使用上，因为多年立足于金融职业，贝格大数据积累了对数据的深度剖析和加工才能，跟着数据广度和数据深度的加强，贝格大数据将会收集更多的数据源，并在此根底上加工出契合客户需求的数据产品。

跟着金融科技浪潮汹涌而来，证券职业将迎变局，在这场革新中，金融科技将给券商带来本钱的下降、数据维度的扩大、数据处理方法的重构、服务功率的提高等。金融科技快速开展是大势所趋，使用科技为证券公司事务赋能是未来的重要方向。