券商業務創新

1、券商做創新業務是否應放棄傳統業務

據了解，
目前
券商
的創新業務有
固定收益
類
資產管理業務
、約定購回業務、
融資融券業務
、
信貸資產
轉表
通道業務
、
限售股
減持服務。
而這些創新業務不少都是基於
傳統
的
經紀
業務開展的。盡管現在經紀業務的
利潤空間
壓縮了很多，但者是券商的根，根粗壯起來，枝葉才會茂盛。

2、券商創新型業務有哪些

傳統經紀業務向財富管理轉型：目前券商可提供的金融產品涵蓋了貨幣市場、資本市場、債券市場、實業、PE 和期貨等，已極大託管了居民財富增值渠道。
以信用業務為代表的中介業務：信用業務及兩融業務，是指證券公司向客戶出借資金供其買入證券或出具證券供其賣出證券的業務。融資融券交易分為融資交易和融券交易兩類，客戶向證券公司借資金買證券叫融資交易，客戶向證券公司賣出為融券交易。
中小企業私募債：從目前中小企業私募債承銷情況來看，承銷總額排名前十位的主承銷商中，只有三名屬於大型券商，其餘均為中型券商，尤其是地方性券商，在中小企業私募債中具有特別的優勢，如東吳證券、齊魯證券、浙商證券和華創證券等。
資產證券化：簡稱ABS，是指以特定基礎資產或資產組合所產生的現金流為償付支持，通過結構化方式進行信用增級，在此基礎上發行資產支持證券的業務活動。該業務在國家鼓勵和大力支持下，發展迅速，以PPP項目資產證券化為代表的模式不斷推出。

3、券商創新型業務有哪些？

傳統經紀業務向財富管理轉型：目前券商可提供的金融產品涵蓋了貨幣市場、回資本市場、債券市答場、實業、PE 和期貨等，已極大託管了居民財富增值渠道。
以信用業務為代表的中介業務：信用業務及兩融業務，是指證券公司向客戶出借資金供其買入證券或出具證券供其賣出證券的業務。融資融券交易分為融資交易和融券交易兩類，客戶向證券公司借資金買證券叫融資交易，客戶向證券公司賣出為融券交易。
中小企業私募債：從目前中小企業私募債承銷情況來看，承銷總額排名前十位的主承銷商中，只有三名屬於大型券商，其餘均為中型券商，尤其是地方性券商，在中小企業私募債中具有特別的優勢，如東吳證券、齊魯證券、浙商證券和華創證券等。
資產證券化：簡稱ABS，是指以特定基礎資產或資產組合所產生的現金流為償付支持，通過結構化方式進行信用增級，在此基礎上發行資產支持證券的業務活動。該業務在國家鼓勵和大力支持下，發展迅速，以PPP項目資產證券化為代表的模式不斷推出。

4、大數據綱要吹響券商全方位創新集結號

大數據綱要吹響券商全方位創新集結號

　互聯網公司擁有大量的消費者數據、金融數據、物流數據，可據此開發新產品和新商業模式。券商應抓緊有效整合多方數據，分析挖掘其中的業務價值，提升未來的競爭力，真正做到「大數據、小數據、智能數據、群數生輝；廣挖掘、深挖掘、互聯挖掘、多挖出金」。

國務院近期印發《促進大數據發展行動綱要》，正式拉開了國家層面運用大數據加強服務和監管的序幕。綱要提出到2020年我國將形成一批具有國際競爭力的大數據處理、分析、可視化軟體和硬體支撐平台等產品。這也為券商的全方位創新吹響了集結號。

今天，數據已成國家基礎性戰略資源，金融行業對數據重視度的加強也在日趨回歸本性，數據與金融行業一直形影相伴，可以看成是金融業發展的基石。目前金融業每天產生大量未加工可量化的數據，金融數據流的產生、存儲、分析以及使用正在改變著他們的發展路徑。人們用海量性、多樣性、快速性、准確性和價值性5個「V」來標示大數據，其中海量性、多樣性和快速化說明的是數據生成過程、如何採集數據和存儲數據，而准確性和價值性是指處理數據的質量和數據的有用性，而價值性才是企業獲取數據的真正目的，也是券商提升市場洞察力和交易決策能力賴以生存的基礎。

在過去幾年裡，越來越多的券商採用數據驅動方法推進針對性服務，以降低風險和提高業績。他們執行特殊的數據分析程序來收集、存儲、管理一系列資料，並分析大數據集，識別關鍵業務，以便給客戶提供更好決策。可利用的金融數據源包括股價、外匯和衍生品交易、交易記錄、高頻交易、無結構化新聞和文本、以及隱含在社會媒體和網路中的消費者信心和商業情緒等。在大數據的趨勢下，市場信息所包含的數據量及其多樣性逐漸增加，促使企業提升處理和分析大數據的能力。

有些企業認為只要收集足夠多的數據，即可得到充分的信息資料，這在浪費存儲資源的同時忽視了客戶的真正需求。其實，數據量越大，包含的雜訊就越多，有價值信息的獲取也就越艱難，對於券商來講，數據量之大不是關鍵，數據收集和開發只有在充分利用並能解決實際問題的時候才是有用的。可見，關鍵之處在於挖掘並使用高價值的數據，這些數據可轉化為智能數據。智能數據一般是結構化且可控制的，對於券商來說是強有力的發展工具。從市場影響的角度，智能數據能使得券商更好的理解客戶，並能將相關信息傳遞給潛在客戶和當前客戶。因此，智能數據可以看成是大數據過濾掉雜訊後得到的數據，是能夠產生價值並被券商所高效利用來解決實際問題的數據。

按照數據的可使用程度，可將數據分為大數據、小數據和智能數據。大數據是企業簡單收集的所有數據的集合，這是包含雜訊的原始數據。小數據是包含非常具體屬性的數據集，用來確定當前狀態和條件，它可通過大數據集生成。小數據是根據客戶的特定需求，有針對性地找出能給客戶提供決策支持的客觀依據。大數據提供了總體概況，而小數據提供了實時、特定信息。不同於大數據，小數據是利用現有資源，券商可通過數據了解客戶投資需求和偏好、以及他們對於某投資行業的看法，通過分析客戶的反饋，提高服務質量，還可以通過數據資源來分段和精選客戶。對於小數據利用價值的提升，將使得券商可以高效地利用現有資源，避免了購買大數據處理機器所帶來的財力超支。數據管理是大部分券商所面臨的最大挑戰，即使是處理小數據也常常受到數據雜訊的困擾。

智能數據作為過濾掉雜訊的數據，是在對原始數據進行清洗、整理並集成後得到的數據，其獲取具有一定的難度，利用智能數據，不但可以了解券商和客戶的當前狀態，還能預測將來一段時間內的狀態。同時，還可以根據投資者情緒指數、交易量等信息，利用數據挖掘、文本挖掘技術預測股市的大致走勢，為客戶提供一定的參考依據。智能數據利用感測器、測量技術以及包含預測模型的軟體技術監測出即將發生故障的部位，並提醒工作人員提前做好應對准備。

目前已有券商採用Hadoop的運行環境，其處理能力經接近於實時處理，未來還需要在安全和性能方面提高效率，並提出高效的運營方案。智能數據對人機的要求都比較高，它需要良好的基礎設施以完成大型計算和存儲的功能，平台要求並行和可擴展性，在部分伺服器出現故障時仍能正常運轉；在系統軟體中安裝具有預測性功能的模型，能根據行情不斷變化來調整系統的最優值。同時，系統還需要能充分理解模型及運用並有處理實際數據能力的專門人才。

高頻交易是另外一個很好的例子。高頻交易利用計算機在短時間內完成成千上萬次交易，每次僅獲取微薄利潤，成千上萬次利潤疊加就是相當可觀的收入。但高頻交易並非無可挑剔，近幾年利用高頻交易得到的利潤在下降，部分原因是越來越多的人使用這種技術來消除系統的低效率，系統作為整體變得越來越高效，這意味著金融機構不得不利用數據開發出更多的創意和創新來預測未來股市，幫助客戶更多盈利，並設計出他們樂於購買的產品。結構化數據對於高頻交易的分析具有明顯優勢，但隨著高頻交易所獲利潤的快速下降，分析人員開始從非結構化數據中尋找市場機會。交易員正試圖尋找更好的方法來理解不斷加強的信息流，范圍從新聞報道到社交媒體等，將現實世界的事件轉化為市場洞察，從而增加交易效率和投資收益。

目前一些互聯網公司已對數據做戰略規劃，支付寶錢包增加了股票行情，直接提供股票報價，他們擁有最重要的客戶資源，比如阿里擁有大量的消費者數據、金融數據、物流數據，可據此開發新產品和新商業模式。券商應抓緊有效整合多方數據，分析挖掘其中的業務價值，提升自身未來的競爭力，真正做到「大數據、小數據、智能數據、群數生輝；廣挖掘、深挖掘、互聯挖掘、多挖出金」。

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5、什麼叫創新類證券公司

創新類證券公司表示公司的各指標已經達到可以從事相關創新活動試點內的標准。經評審通過的證券公容司根據中國證監會的有關規定，在其風險可測、可控和可承受的前提下，進行業務創新、經營方式創新和組織創新。具體創新方案經協會組織的專業評審通過後實施。
目前創新類業務包括資產管理業務、融資融券業務、期貨IB，股指期貨等，新出來的全部是創新的。

6、為什麼說傳統券商很難做到創新

傳統的券商主要靠的是證券經紀業務來盈利，現在市場基本上飽和了，很少再有新人來開戶，而且經紀業務都是同質化的服務，沒什麼創新點，所以傳統券商很難創新