中信证券战略转型布局之资本中介业务

在监管放松、鼓励创新的背景下,中信证券借资本之力,为转型布局的战略目的一目了然。

迈向超自动化:中信证券“RPA+AI”应用探索

近年来,机器人流程自动化(Robotic Process Automation,RPA)技术广泛应用于企业流程自动化管理。中信证券在增强版基金单处理、境外金融数据产品变更监控等问题中,研发上线多个“RPA+AI”超自动化流程,显著节约了成本,提高了效率,并扩展了流程的非结构化数据处理能力,具有较高的实践推广价值。

中信证券非结构化数据处理平台建设实践

中信证券股份有限公司(以下简称“中信证券”)在各项业务展业过程中,需要及时、准确地处理海量非结构化数据。围绕数据加工的全生命周期,中信证券综合应用OCR、NLP、RPA、搜索引擎、知识图谱等AI技术,在非结构化数据识别解析、自然语言理解与结构化处理、非结构化知识存储与检索等方面。

探索“冰山之下”的数据——中信证券非结构化数据处理平台知识产权布局及典型专利介绍

知识产权保护是金融科技创新的重要保障,不但可以确保企业创新成果的合法性和安全性,还可以激励内部技术创新、提升品牌形象和客户信任感,从而提高企业的影响力和竞争力。中信证券股份有限公司(以下简称“中信证券”)高度重视知识产权布局与建设,建立了完善的知识产权管理制度和管理机制,鼓励员工开展发明创造并积极申请知识产权,同时重视知识产权成果的推广应用,维护公司合法权益。

基于二元Copula函数的上证综指与中信证券收益率相关性研究

文章主要研究的是上证综指和中信证券收益率的相关性,在椭圆类Copula函数族中选择了二元正态Copula函数和二元t-Copula函数,通过非参数方法得到样本的总体分布函数近似,进而指出在实际应用中二元tCopula函数的效果要优于二元正态Copula函数,从而也得出上证综指与中信证券的涨跌存在一定的相关性的结论。

中信证券:新能源汽车的投资逻辑

在目前的发展阶段,我们认为,对新能源汽车的政策扶持将会给电池产业、电池电机上游的锂和稀土资源行业以及充电站行业、乘用车企业带来机遇,其中尤以电池核心零部件、资源类行业和充电站行业为主。

后金融危机时代证券公司面临的挑战和应对措施

中信证券股份有限公司成立于1995年10月，总部位于深圳市。2003年1月，公司在上海证券交易所挂牌上市交易。成立15年来，中信证券伴随着中国经济的快速成长，以及资本市场的发展壮大，不断扩展业务领域，创新产品与服务，目前已发展成为净资产600多亿元、

我国证券投资基金的积极资产组合管理能力研究

本文以19支开放式基金和23支封闭式基金为研究样本,通过改进PCM模型,设计适用于非有效市场或弱有效市场的指标S,来考察我国证券投资基金在2005年1月1日至2007年6月30日这段研究区间内的积极资产组合管理能力,并对开放式基金和封闭式基金的积极资产组合管理能力进行比较分析。研究发现,开放式基金和封闭式基金均有较强的积极资产组合管理能力;封闭式基金的积极资产组合管理能力整体要高于开放式基金,特别是在上涨和震荡行情中;同时,市场走势的波动也会对基金的积极资产组合管理能力产生一定的影响。

因时间误差引发的证券交易失败民事责任之探析

证券公司在自身交易委托系统时间与交易所交易系统时间存在误差情形下,如对交易委托代理合同约定的给付义务之履行存在过错,或者违反保护客户的附随义务,应承担相应的损害赔偿责任。基于证券交易时间误差的特殊性,证券公司就由此产生的交易风险,可以依法设置免责机制。

基于决策树的证券客户流失模型

描述了证券业客户流失分析的重要性,客户流失的定义,提出了影响客户流失的各种特征因素。然后根据CRM中的RFM模型,加入客户收益率指标,提出了证券行业客户流失分析的RFM-ROI模型。用决策树方法构建了客户流失分析模型,并提出了解决决策树剪枝问题的停止阈值方法。结果表明该模型能达到80.7%的准确率,具有较强的实用性。

我国证券公司竞争力分析

本文从实证的角度讨论了我国证券公司竞争力的问题,从产业组织内部的比较,从集中度、规模经济、范围经济、资源配置等方面讨论了我国证券公司竞争力的现状和提高途径。

数字化转型变革下的证券公司数据治理实践

通过金融科技赋能企业数字化转型,是提升金融企业核心竞争力、促进金融行业升级的重要手段。中信证券股份有限公司(以下简称“中信证券”)积极响应中信集团全面建设“数字中信”的发展要求,加大金融科技投入力度,建设金融科技人才梯队,探索创新技术业务落地,全面加速数字化转型工作步伐。

适用于证券行业的数据集市设计思路与探索

近年来,大数据、人工智能、云计算等技术加速创新,并不断应用于证券行业中,推动证券公司数字化转型,已经成为证券行业下一阶段发展的重要驱动力。数据是证券公司的核心资产,如何最大程度地发挥数据价值,一直是整个行业不断探索的问题。目前,证券行业机构多、类型广、交易方式多样,数据化程度较高,机构内及机构间数据交换频繁,因此提升对各类数据的快速处理能力迫在眉睫。本文提出了一种适用于证券公司的数据集市设计思路,基于中信证券股份有限公司(以下简称“中信证券”)的资产管理业务数据仓库.

证券行业管理会计在金融风险管理中的应用

一、证券行业面临的金融风险对于传统的证券业来说,“靠天吃饭”特征明显,盈利模式单一,主要是经纪业务加少量的自营投资,模式简单,面临的风险自然也单一,主要是股市波动风险等市场风险。随着证券公司业务的多元化和产品的复杂化,面对的金融风险也日趋复杂。单就中信证券而言,从1995年成立,经过二十余年的发展,已由一家中小券商发展成为A＋H综合经营的国际化投资银行,

“中国墙”制度——证券业的自律规范

“中国墙”制度是英美等国综合性金融机构防范不同业务线之间利益冲突和内幕交易的一剂良方。“中国墙”制度作为一种自律机制,只能减少内幕交易,但不能从根本上杜绝此类违法行为,还需要相关制度的配合。我们不应当对“中国墙”制度过于苛刻,作为一种管制内幕交易的自律机制,它是成功的,值得我们借鉴。

推行证券投资经纪人制的一些思路

随着我国证券市场的发展,投资者已经不再满足于证券公司提供的简单代理服务。各种交易品种、交易方式的引进以及市场规范化程度的提高,使证券交易变得越来越复杂、越来越专业化,证券投资分析对于投资者来说也越来越重要。

信贷证券化对信贷扩张和道德风险影响的实证

文章利用中国商业银行信贷资产证券化的数据,构建动态非平衡面板数据模型,研究信贷资产证券化对信贷扩张和道德风险的影响。结果表明,资产证券化与贷款增长率呈显著的正相关,证券化激励银行信贷扩张;资产证券化与贷款过度增长率也具有显著的正相关,证券化促进银行承担更多风险;证券化与不良贷款率不存在显著的相关关系,证券化扩张了信贷,但并没有降低贷款审核和监管努力水平。

论最具发展前景的理财方式之一:证券投资基金

随着我国经济的高速增长和资本市场的大力发展,投资品种越来越多,其中证券基金倍受青睐,已成为最有前景的理财方式之一。本文正是从这一实际情况出发,结合世界相关领域的发展趋势及国内理财的最新动向,阐述了证券基金的概念、分类、特点及其投资程序,并提出相关建议,以期对科学的投资理财和金融证券专业的教学起到一定的启示和促进作用。