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10 普华永道 总的来说, 数据集市的建设将提升证券公司数据质 量, 提高风险计量和监控水平, 为决策人员和业务人 员提供支持 随着证券市场的发展, 金融产品类型、 交易方式、 参与业务 的机构数量和类型增多;

同时, 区块链、 大数据等新兴信息 技术不断发展. 可以看到, 证券公司信息技术部门面对业务 复杂性和技术复杂性的双重问题. 未来如何形成完整的, 兼顾经济性、 合理性、 安全性的信息技术解决方案, 进行数 据汇总和计量, 支持其他部门工作, 为管理层提供决策信 息, 是证券公司信息技术部门亟需考虑的问题. IT创新 ? 数字货币与区块链 ? 大数据 决策支持 ? 战略实施评审 ? 战略跟踪调整框架 数据整合 ? 内部数据聚合 ? 外部数据搜集 业务支持 ? 客户管理 ? 发行人交易对手分析 ? 金融产品分析 风险管理支持 ? 风险控制指标 ? 风险限额与预警 数据质量管控 ? 数据清理 ? 数据映射 ? 数据补录 ? 实用性与易用性 ? 实时性 ? 经济合理性 信息技术系统 ? 整体观念 ? 稳步建设, 平稳过渡 ? 可扩充性 ? 安全性与保密性 数据驱动价值, 做风险知情决策

11 普华永道券商风险数据集市解决方案 基于普华永道金融机构的咨询规 划和数据服务经验总结, 将帮助 客户设计出能满足业务需求和能 支持应用场景的数据集市, 支持 风险管理能力进一步提升 现状评估, 全面、 快速的发现数据治理过程存在的问题, 对标同业领先实践

1 从业务需求入手, 形成数据需求和概念模型

2 构建逻辑模型和物理模型

3 进行数据源分析检测和数据差距分析, 提供数据质量及数据管控建议

4 制定数据标准, 数据采集规则, 数据接口

5 配置计量引擎, 提供定制化方案

6 数据安全和数据治理

7 迭代式的系统实施监理

8 可落地的 业务需求 合理规划的 数据集市 多样化的 应用功能 解决方案示例 管理应用需求 逻辑模型 系统实施规划

12 普华永道 短期: 日常管理支持 建立外部和内部数据接口 ? 外部: 恒生系统、 Wind等?内部: 会计记账系统、 资金 管理系统等 搭建数据集市 ? 基础数据 ? 运营数据 ? 发行人交易对手数据 ? 市场数据 初步实现风险定期评价功能 ? 自动生成日报、 月报 ? 自动生成风险预警 支持日常管理应用: ? 限额设置、 管理 中期: 流程整合与支持 交易系统整合 投行系统整合 资管产品系统整合 推动公司层面的数据治理 长期: 决策支持 全面的风险覆盖 业务支持与价值提升 普华永道观点: 建设与业务复杂程度和监管要求相 适应的数据集市, 将数据从负担转换为资产, 推动 证券公司全面风险管理能力的提升 风险数据集市 数据缓冲层 基础层 接口层 集市数据源 金证系统 恒生系统 资讯系统 … 外部应用 市场风险报表 信用风险报表 流动性风险报表 … 数据整合及报表 数据集市能有效隔离数据源与上层应用, 避免数据重复返工, 提高数据质量 结合 由上至下 和 由下至上 的方法设计数据集市, 制定落地性和前瞻性兼具的数据整合方案 业务流程整合 分析及决策整合 数据驱动价值, 做风险知情决策

13 我们的团队 我们的团队长期专注于证券公司数据集市和风险管理领域, 相关项目经验丰富 普华永道 北京 Yufei Wu 吴豫飞 高级经理 普华永道 广州 Wilson Mo 莫文彪 ........