德勤打造风险数据平台：证券行业数据治理实践与未来趋势

本文主要探讨了证券行业数据治理的现状及其未来发展。随着信息技术的发展，数据已成为证券行业的重要资产，对于风险管理、决策支持和业务优化具有关键作用。数据治理在证券行业中涉及多个层面： 1. **风险管理中的数据管理**：在证券行业，业务人员面临的复杂数据源包括公司内部数据（如财务、交易记录）、政府平台数据（如工商、社保、司法、税务、海关信息）、征信数据、银联数据、第三方供应商数据、社交网络数据以及埋点数据。数据治理的目标是确保这些异构数据的有效管理和利用，避免成为阻碍业务发展的难题。 2. **数据服务提供者**：德勤全球数据中心（GDC）作为专业团队，通过丰富的风险管理经验和客户理解，构建了德勤风险数据平台，为客户提供风险数据服务。平台数据来源于德勤内部经过脱敏处理的项目积累，外部数据则通过网络爬虫、人工收集、API接口和付费购买等方式获取。 3. **数据仓库和整合**：数据仓库涵盖了金融企业、上市公司、发债企业以及各类企业的数据，通过整合内外部数据，为企业提供全面的业务洞察，包括宏观经济信息、舆情风险和监管诉讼等。 4. **个性化服务**：德勤提供定制化的数据订阅服务，允许客户根据业务需求订阅评级、预警、指数等资讯，并能实时或批量接入数据进行查询。此外，还会根据客户的具体需求，定制数据模板并定期更新推送。 5. **数据维度广泛**：数据覆盖11+类金融行业、14类非金融行业和25+细分行业，确保了数据的全面性和适用性，帮助企业进行跨行业的深入分析。 6. **数据接口**：德勤平台提供了灵活的数据接口，使得用户能够便捷地接入和使用数据，实现无缝的数据交互。 数据治理在证券行业的发展趋势是向更精细化、智能化的方向迈进，通过提升数据的质量和安全性，助力行业风险管理决策，推动行业创新和竞争力提升。同时，随着监管政策的强化和个人隐私保护的要求，数据治理也将更加注重合规性和透明度，以满足日益严格的法规环境。