一般来说，大数据是指大规模的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。近些年来，随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的不断发展和成熟，金融行业发生着巨大的变化，互联网金融、金融科技等形式应运而生。证券公司作为金融行业的重要参与者，面对与日俱增的竞争压力，转型创新刻势在必然，证券公司需要借助这些新兴技术，尤其是大数据技术，实现转型升级。
从目前的市场实践看，借助科技手段，证券公司可以实现以数据为驱动，以大数据平台为基础，在以下几个方面应用大数据技术引领业务创新发展。
一、财富管理业务，采用大数据分析、数据挖掘等先进技术，证券公司可以对客户的互联网社交化行为数据、交互行为数据、交易行为数据进行采集存储分析洞察，基于业务需求，梳理建设基础指标体系与标签体系，从而能更立体的对客户进行画像、精准营销、数据化运营，加强与客户全生命周期的互动，多维度了解客户，深度挖掘客户价值，弥补服务离散化、资产碎片化、产品个性化的缺口，进行差异化竞争，形成新型发展模式。在此基础上，借助人工智能的发展，证券公司还可以实践智能投顾，利用大数据技术匹配客户多样性需求提供个性化财富管理方案。
二、自营业务和资产管理业务，由于互联网上的信息对市场的影响越来越大，证券公司应用大数据技术，结合传统投资模型，如结合百度搜索数据及选股因子数据库而成的投资组合，可以形成对传统自营业务或资产管理产品的有力补充。此外，在量化投资领域，随着数据规模越来越大和深度学习等人工智能技术的日趋成熟，投资策略也变得越来越智能，通过引入消费者行为大数据，以及从网络文本中获取数据，与其他因子一起构建模型、制定策略，并借助深度学习算法进行分析预测，实现更高的投资收益。
三、研究业务，传统部分低效的人工统计工作将被以大数据技术为核心的量化研究所取代。证券公司在提供卖方研究服务时，需要分析师做很多重复性统计工作来完成上市公司调研、数据分析等内容，而这些工作会逐渐被大数据分析技术所取代。通过大数据技术的引入，可以获得更准确的结论，更低的成本，和更高的效率，还有机会形成新的服务模式，推动传统研究销售业务向线上智能化发展。
四、中后台业务，交易、清算及风险管理等业务所需应对的数据规模会随着证券市场的发展而快速扩张，大数据技术的引入能有效提升工作效率。在交易领域，运用大数据技术搭建算法交易平台能够支持批量、高效地完成各种复杂交易指令，降低交易误差。在结算领域，大数据技术的应用能够为结算工作提供更快的响应速度以及更准确的匹配结果，从而确保结算业务高效、安全地运作。在风险管理领域，借助大数据技术收集和分析多维度信息，建立平台能力对各种风险指标进行有效监控和预测，提升各业务条线风险管理能力。 当前，大数据技术在券商中的应用与推广还处于起步和摸索阶段，但相信随着技术的不断演进，大数据技术会为更多类型的传统券商业务赋能，让证券公司更活跃地创新，获得更大的发展。
