Fintech数据开放平台架构
金融行业金融科技云服务平台解决方案
金融行业金融科技云服务平台解决方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)第二章：金融科技云服务平台概述 (3)2.1 平台架构 (3)2.2 平台功能 (3)第三章：技术框架设计 (4)3.1 技术选型 (4)3.2 系统架构设计 (5)3.3 数据库设计 (5)第四章：云服务部署与管理 (5)4.1 云服务部署 (6)4.2 云服务运维管理 (6)4.3 安全策略 (7)第五章：数据管理与分析 (7)5.1 数据采集与存储 (7)5.2 数据处理与分析 (7)5.3 数据挖掘与应用 (8)第六章：金融业务场景应用 (8)6.1 贷款与风险控制 (8)6.2 资产管理 (8)6.3 金融产品设计 (9)第七章：用户服务与交互 (9)7.1 用户界面设计 (9)7.2 用户服务与支持 (10)7.3 个性化推荐 (10)第八章：合规与监管 (10)8.1 合规要求 (10)8.2 监管策略 (11)8.3 数据安全与隐私 (11)第九章：项目实施与推进 (11)9.1 项目管理 (12)9.1.1 项目组织结构 (12)9.1.2 项目进度管理 (12)9.1.3 项目成本管理 (12)9.2 风险管理 (12)9.2.1 风险识别 (12)9.2.2 风险评估 (13)9.2.3 风险应对策略 (13)9.3 项目评估与优化 (13)9.3.1 项目效果评估 (13)9.3.2 项目优化建议 (13)第十章：未来展望与挑战 (13)10.1 发展趋势 (14)10.2 技术创新 (14)10.3 市场竞争与挑战 (14)第一章：引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，金融行业正面临着前所未有的变革。
金融科技（FinTech）作为金融与科技深度融合的产物，已经成为推动金融行业转型升级的重要力量。
金融科技通过创新的技术手段，如云计算、大数据、人工智能等，为金融服务提供更加智能化、便捷化的解决方案。
金融科技平台的搭建与使用教程
金融科技平台的搭建与使用教程随着科技的迅猛发展，金融科技（Fintech）在全球范围内变得越发流行。
金融科技平台的搭建与使用成为了许多金融机构和企业的关注重点。
本文将为您提供金融科技平台的搭建与使用的详细教程，帮助您更好地理解和应用金融科技平台。
一、搭建金融科技平台1.确定需求：在搭建金融科技平台之前，首先需要明确自己的需求。
您需要考虑您的平台具体提供哪些金融科技服务，如支付、借贷、投资等，以及您的目标用户群体是谁。
2.选择技术栈：根据您的需求和预算，选择合适的技术栈。
常见的金融科技平台搭建所使用的技术包括云计算、大数据分析、人工智能等。
您可以咨询专业的技术人员来选择最合适的技术栈。
3.搭建基础架构：在搭建金融科技平台之前，您需要搭建一个可靠稳定的基础架构。
这包括选择可信赖的云服务（如AWS、Azure或阿里云等）来托管您的应用程序，以及配置服务器和数据库等基础设施。
4.开发前端和后端：在基础架构搭建完毕后，您可以开始进行前端和后端的开发工作。
前端开发包括设计用户界面、实现交互功能等，后端开发包括处理数据、实现业务逻辑等。
5.测试和上线：在开发完成后，进行全面的测试来确保金融科技平台的功能稳定和安全。
一旦测试通过，您可以将平台上线，供用户使用。
二、金融科技平台的使用教程1.注册与登录：首次使用金融科技平台，您需要注册一个账户并进行登录。
在注册过程中，请提供必要的个人信息，并设置一个安全的密码。
2.身份验证：为了确保平台的安全性和合规性，您可能需要进行身份验证。
这可能包括提供身份证明文件、地址证明文件等。
根据不同的平台，身份验证的要求可能有所不同。
3.浏览平台功能：一旦登录成功，您可以浏览金融科技平台提供的各种功能。
这可能包括支付、转账、借贷申请、投资理财等。
请按照平台的导航栏或菜单栏浏览不同的功能模块。
4.使用支付功能：如果平台提供支付功能，您可以按照指引进行支付操作。
一般来说，您需要输入收款人的账号或二维码，并确认支付金额。
云信-互联网金融Fintech(1)
云信-互联网金融Fintech(1)
互联网金融（Fintech）是指利用互联网技术和平台来重新定义和改进传统金融服务的一种新兴模式。
互联网金融通过运用信息技术、大数据分析、等技术手段，改变了金融行业的商业模式和服务方式，提高了金融服务的效率和用户体验。
云信（Yunxin）是一家专注于为金融机构和企业提供云计算和数据分析解决方案的公司。
云信的核心产品是一套基于云计算和大数据分析的金融服务平台，为金融机构和企业提供智能投资、风险管理、客户关系管理等服务。
云信的互联网金融服务解决方案包括以下几个方面：
1. 数据分析和风险评估：通过大数据分析和风险评估算法，帮助金融机构和企业评估客户信用、风险水平，提供风险管理和决策支持。
2. 金融产品创新：通过云计算和大数据分析，帮助金融机构和企业创新金融产品和服务，提高产品竞争力。
3. 客户关系管理：通过云计算和大数据分析，帮助金融机构和企业实现客户全生命周期管理，提升客户满意度和忠诚度。
4. 互联网营销：通过互联网和移动端渠道，帮助金融机构和企业进行精准营销，增加业务增长和客户获取。
5. 金融技术架构及系统集成：通过云计算和数据分析技术，提供金融机构和企业的系统集成和技术支持，实现系统升级和优化。
云信作为一家专注于互联网金融领域的公司，致力于为金融机构和企业提供创新的互联网金融解决方案，帮助他们在数字化时代获得竞争优势。
FinTech(金融技术)是什么,它是怎样演进的？
FinTech（金融技术）是什么，它是怎样演进的？作者：杨勇来源：《计算机世界》2017年第40期金融技術几乎与金融服务业本身一样历史悠久。
但自2008年经济危机之后，新一代的颠覆者凭借更高效的服务取代了传统电子商务提供商。
当您使用贝宝、苹果支付、谷歌钱包或者只是您的信用卡进行网上购物时，作为消费者的您、电子商务零售商以及幕后兑换货币的银行都在使用FinTech。
当嘉信理财（Charles Schwab）、TD Ameritrade以及富达投资（Fidelity Investments）购买股票，银行结算证券交易时，这就是FinTech。
当您上网去寻找最理想的抵押贷款利率，或者为您自己的公司再融资时，这也是FinTech。
FinTech定义从广义上讲，FinTech（金融技术）是应用于金融服务或者用于帮助企业管理其业务相关财务的任何技术，包括新软件和应用程序、流程和业务模型等。
FinTech曾经被认为不过是后端数据中心处理平台，近年来被重新认识为通过云服务在互联网上进行交易的端到端处理基础平台。
FinTech并不是什么新东西。
只要有金融服务，它就会以某种形式存在。
然而，2008年全球金融危机之后，FinTech不断演进，开始颠覆和重塑商业、支付、投资、资产管理、保险、证券结算，甚至以比特币等网络货币的形式变革货币本身。
德勤咨询公司技术和银行业务负责人Eric Piscini说：“您看看当今的银行，注意它们把钱投到哪里，它们其实是科技公司。
”据德勤咨询，短短几年内，提供FinTech的公司便确定了每一金融服务子领域的发展方向、规模和变革进度。
德勤在最近的一份行业报告中指出，“现在客户期望的是无缝数字引导、快速贷款审批，以及免费的个人对个人支付——所有FinTech支持流行起来的创新。
虽然FinTech现在还没有主导行业，但已经在独立企业那里大获成功，成为金融服务价值链的重要环节。
”FinTech是怎样实现颠覆的据德勤报告，重塑FinTech的颠覆因素包括但不限于：网上购物，随着实体店购物消费的萎缩，网上购物快速增长，使得在线无现金交易解决方案成为主流。
社区金融平台建设方案
社区金融平台建设方案1.前言近年来，随着互联网技术、金融科技的快速发展，金融领域也迎来了一次变革。
金融科技（Fintech）催生出了一批新的金融服务模式，其中社区金融平台受到了越来越多的关注。
社区金融平台旨在打造一个社区化的金融服务网络，通过以金融为纽带，促进社区内经济活动的发展，提高社区经济的整体效益。
本文针对社区金融平台的建设，提出了一套较为系统的方案。
2.平台架构社区金融平台的架构主要包括前端展示、后台管理、金融产品发布、风控管理、支付清算等几个部分。
2.1 前端展示前端展示主要是指平台网站的设计及用户体验，包括主页、产品列表、个人中心等模块的设计。
前端展示需要充分考虑用户体验，使得用户能够方便地浏览、查询和购买金融产品。
2.2 后台管理后台管理主要是指平台的后台管理系统，用于管理平台的用户、金融产品、订单等信息。
后台管理应该支持多角色权限分配，管理员可以对不同的用户和产品进行管理和审核。
2.3 金融产品发布金融产品发布是社区金融平台的核心功能，主要包括产品设计、审核、发布、销售等流程。
金融产品需要通过平台进行审核，审核通过后才能发布。
社区金融平台应该支持多种金融产品类型，例如借款、理财、保险等。
2.4 风控管理风控管理是社区金融平台必备的安全措施，主要包括用户身份验证、用户信用评估、产品风险评估等环节。
社区金融平台应该建立完善的风险控制流程，确保金融产品的安全性和稳定性。
2.5 支付清算支付清算是社区金融平台的另一个核心功能，主要包括资金代收代付、资金清算、风险准备金管理等环节。
社区金融平台应该选择可靠的支付机构作为合作伙伴，能够提供高效便捷的支付和清算服务。
3.平台运营社区金融平台需要建立一套完善的运营机制，方便用户使用，提高用户黏性。
具体包括以下几个方面。
3.1 用户注册和认证用户注册和认证是社区金融平台的第一步，需要提供方便快捷的注册流程和完善的用户认证体系。
在注册流程中，可以通过手机验证、银行卡验证等方式对用户身份进行验证。
金融科技创新项目备案介绍
金融科技创新项目备案介绍金融科技（Financial Technology，简称FinTech）的快速发展正迎来新的里程碑。
为了规范和管理金融科技创新项目，各国纷纷推出了相应的备案制度。
本文将重点介绍金融科技创新项目备案的相关要点和程序，以帮助广大金融科技企业顺利进行备案。
一、备案概述金融科技创新项目备案是指将已开展或即将开展的金融科技创新项目进行登记备案，以便金融监管部门进行监管和风险评估。
备案的目的在于确保金融科技项目的合法性、安全性和可操作性，维护金融市场的稳定和健康发展。
二、备案要求1. 项目背景和目标：详细介绍项目的发起机构、背景、目标以及所涉及的金融科技领域。
说明项目的创新之处，以及对金融市场和消费者的益处。
2. 技术架构和安全措施：明确项目所采用的技术架构，包括软件、硬件以及运营平台等。
同时，提供详细的安全措施和风险管理计划，以确保项目的数据安全和客户信息保护。
3. 业务模式和合规性：详细描述项目的业务模式，包括合作方关系、数据流动和收益模式等。
同时，强调项目的合规性，即在遵守相关法律法规的前提下开展业务。
4. 风险评估和管理：提供项目的风险评估报告，重点分析潜在的风险和对策。
同时，明确项目的风险管理责任人和监控机制，以及风险事件的应对预案。
三、备案程序1. 资料准备：根据备案要求准备相关资料，包括项目介绍、技术架构图、安全措施说明、业务模式分析和风险评估报告等。
2. 备案申请：向金融监管部门递交备案申请，包括填写备案申请表格和提交相关资料。
同时，缴纳备案费用（如有）。
3. 初审和补正：监管部门对备案申请进行初步审查，如发现资料不完整或不符合要求，会通知申请方进行补正。
4. 审核和批准：经过初审合格后，监管部门将进行更加详细的审核，审查项目的合规性和安全性。
如审核通过，将发放备案批准文件。
5. 监管和动态管理：已备案的金融科技创新项目需及时向监管部门报告重大事项和变动情况，并接受监管部门的现场检查和评估。
大数据平台的系统架构设计与实现
大数据平台的系统架构设计与实现随着数字化时代的到来，大数据已经成为了一个重要的话题。
如何利用大数据，成为现代企业的一个重要命题。
为了有效管理和利用数据，传统的数据存储已经无法满足需求，这时候，大数据平台便应运而生。
大数据平台是一个能够支持快速处理和分析大量数据的系统集成方案。
在大数据时代，大数据平台的架构设计和实现是至关重要的。
一、大数据平台的架构设计大数据平台的结构设计通常包括以下几个部分：1. 数据源数据源指大数据平台获取数据的渠道，包括传感器、社交媒体、Web应用程序和传统数据库等。
在架构设计中，需要将数据源进行分类，以便于后续数据分析和处理。
2. 数据采集数据采集是将数据从数据源获取，并将其存储到大数据平台中。
大数据平台通常使用一些常见的大数据工具，如Storm、Kafka和Flume等。
这些工具能够帮助我们获取数据，并将其按照指定的格式写入数据仓库。
3. 数据仓库数据仓库是大数据平台的核心部件。
在数据仓库中，数据被存储在一个中央位置中，并且能够轻松地进行分析和处理。
大数据仓库通常包括存储、索引和查询三个组件。
4. 数据分析数据分析是大数据平台的一个重要组成部分，它可以利用大数据平台存储的数据来寻找数据中隐藏的模式或者规律。
对于大数据平台而言，数据分析通常具有以下几个阶段：(1) 数据预处理：数据预处理是数据分析的第一步，通过预处理，可以帮助我们检查数据是否完整、是否合法，以及数据的质量是否需要进行改进。
(2) 数据挖掘：数据挖掘是数据分析过程中最复杂和最关键的部分，通过数据挖掘，可以找到数据中隐藏的规律和模式，帮助我们更好地理解数据。
(3) 数据可视化：数据可视化可以让我们更加方便地理解数据分析结果。
通过数据可视化，可以将数据分析结果以图表等形式呈现出来，使得数据分析结果更加直观。
二、大数据平台的实现大数据平台的实现需要考虑多方面的因素，包括硬件和软件等。
下面我们从几个方面来讨论大数据平台的实现。
金融信息服务平台方案
金融信息服务平台方案随着金融科技的快速发展，金融信息服务平台已经成为现代金融行业不可或缺的一部分。
金融信息服务平台通过整合、分析和提供各种金融信息，为金融机构、投资者以及普通用户提供全面的金融数据和相关服务。
下面是一个金融信息服务平台的方案。
1. 平台概述金融信息服务平台是一个集合数据整合、数据分析、数据可视化等功能于一体的综合性平台。
通过整合各种金融数据源，比如金融市场数据、宏观经济数据、公司财务数据等，平台可以提供实时、准确、全面的金融信息服务。
2. 平台功能(1) 数据整合与存储：平台通过与金融数据提供商建立合作关系，获取各类金融数据，并对数据进行整合和存储。
平台可以通过API接口与金融机构及其他用户进行数据共享。
(2) 数据分析与报告：平台提供全面的数据分析功能，可以根据用户的需求进行数据筛选、排序、计算和分析。
平台还可以生成各种形式的数据报告，包括图表、表格和文字分析，帮助用户更好地理解和利用金融数据。
(3) 数据可视化：平台可以将金融数据以可视化的方式展示，通过图表、地图、仪表盘等形式帮助用户更直观地理解和分析数据。
用户可以根据需要进行自定义图表和报表的设计。
(4) 智能推荐服务：平台通过对用户需求和行为的分析，可以提供个性化的金融信息推荐服务。
根据用户的投资偏好、风险承受能力等因素，推荐适合的投资产品、交易策略和风险管理方案。
(5) 客户关系管理：平台提供完善的客户关系管理功能，包括客户资料管理、沟通记录、反馈管理等。
可以帮助金融机构更好地了解客户需求，提高客户满意度。
(6) 风险控制与监测：平台可以根据用户需求，提供风险控制和监测服务。
通过风险模型和监测工具，对投资组合和交易进行实时监测，及时提醒用户潜在风险。
3. 平台优势(1) 全面的金融数据：平台整合了各类金融数据源，可以提供全面的金融信息。
用户可以从一个平台获取所需的各类金融数据，无需浏览多个网站或使用多个工具。
(2) 高效的数据分析：平台提供高效的数据分析功能，可以帮助用户更快速地获取和理解金融数据。
中国FinTech行业发展趋势分析
• 技术服务商作为“赋能者”拥有巨大市场机会（见第二章分析）。 • 金融机构追求技术自主可控建设，国有厂商市占率将进一步提升。 • 市场参与者越来越多，部分银行旗下金融科技子公司将逐渐开始技术输出。
Section c：金融机构
• 大部分FinTech技术服务商将“金融机构的技术投入方向”作为战略规划导向。 • 如联盟链等技术的价值空间巨大，但落地效果不理想。头部金融机构应承担起技
中国FinTech行业发展趋势分析
技术创新，变革未来
概念界定
金融技术
金融科技 （FinTech）
概念界定
金融技术
在金融业务中所应用的（包含但不限于ICT、前沿科技）各类 技术。
金融科技（FinTech）
金融科技主要指运用前沿科技成果（如：人工智能、区块链、 大数据、云计算、物联网等）改造或创新金融产品、经营模 式、业务流程，以及推动金融发展提质增效的一类技术。
➢ Step 1：“FinTech卓越者”提名：由内部研究团队及外部行业专家团队，共同对“FinTech卓越者”进行提名。 ➢ Step 2：内部评审团评选：由内部评审团队对提名企业进行评选，输出评选结果。 ➢ Step 3：外部评审团评选：由外部评审团队对提名企业进行评选，输出评选结果。 ➢ Step 4：评选结果审核校验：对最终评选结果进行多次校验审核，保证结果准确公正性，确定最终入围者名单。
• 诸多银行开启了以实时音视频技术为核心的远程视频银行建设。 • “SalesTech”让保险渠道与营销业务看到了新的增长点。
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技术发展分析
中国FinTech已经迈向可信科技驱动的智能化进阶时期
将金融科技的技术能力分为三个层次：全栈安全及性能成熟、全栈全域可信、深度智能。这三个能力层次的发展 进程表 现是融合协同、而非割裂的。下述我们将从技术建设与技术价值期望角度来阐述FinTech的技术发展情况。
金融科技平台建设方案(细节版)
月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2020年月累计流水（万） 24868.80 32826.82 43331.40 57197.44 75500.63 99660.83 131552.29 173649.02 229216.71 302566.06 399387.20 527191.10
支付平台-网关详解
统一收银台：
主要职责是协助平台完成支付交易，一般情况下，根据不同的终端类型 制定标准化的给到外部进行调用，业务平台会根据不同的场景需求来展 示不同的支付方式。所有支付终端的收银台统一向支付网关发起支付请 求。
支付网关：
支付网关是对外提供服务的接口，所有需要渠道支持的资金操作都需要 通过网关分发到对应的渠道模块上。
资金成本：营销成本+运营成本+风险成本+资金成本，传统贷款成 本约18%左右，供应链金融成本约13%左右，银行资金最低成本5%左 右。
风险管控：1、合规风险。必须了解行业政策，行业格局，风险因 素；
2、数据为王。将大数据征信应用到小微企业贷款领域，注重历史交 易数据、外部数据积累和挖掘，动态数据的监控；
3 收益预算
支付差价收益： 2019年12月流水基数是根据目钱每日流水和每日商户上线数据预测的，目前每日有100家商
户上线，每日流水400万左右，预估12月末流水可达18840万；按照月均流水复合增长32％计算，2020年末 支付流水可达527191.10万，支付费率差价收益105.44万，支付差价0.2‰（商户费率5‰-通道成
审批流程： 1、协议签署（包括信用付款协议、利息计费协议、个人隐私协议等）； 2、身份认证（实名认证、个人资料、银行卡（信用卡）四要素校验）； 3、活体识别（人像对比）
2023-金融大数据分析平台总体架构方案-1
金融大数据分析平台总体架构方案随着互联网金融业的快速发展，现代金融机构要获得更多的利润，必须依靠科技创新，从而提高业务效率和客户体验。
因此，构建一套完善的金融大数据分析平台已成为互联网金融行业的一个趋势。
一、平台特点1.高可用性。
保证业务的24小时稳定运行，通过可视化的运行监控和报警机制，提高平台的稳定性和可靠性。
2.高性能。
平台采用分布式架构，提高计算效率和数据处理能力，同时优化算法和存储方式，降低系统内部的延迟和数据交互的复杂度。
3.高安全性。
平台数据严格按照金融机构的数据安全要求进行设计和部署，建立完善的权限管理和数据保护机制，防范数据泄露和其他安全风险。
4.高可扩展性。
平台的设计考虑到业务发展的需求，提供可扩展的架构设计和数据存储方案，不断优化平台的性能指标和用户体验。
二、平台架构方案1.数据采集金融机构通过不同的数据源，获取数据、存储数据，并进行数据清洗、分析。
因此，要实现数据采集，首先需要建立数据仓库，建立对主流数据来源的数据采集方案，以及采集到的数据的导入、处理、加工和存储方案。
2.数据处理数据处理模块通过离线计算、流计算、批处理等方式来处理数据，主要任务是利用数学模型、机器学习、数据挖掘等技术来完成数据的分析、建模和应用。
3.数据分析数据分析模块负责对业务数据进行分析，利用目标客户数据学习、用户行为分析等手段实现数据建模，并建立可视化显示，提供用户可视化的数据分析展示功能，以便业务人员和分析师利用数据来分析业务趋势、决策和业务管理。
4.数据应用数据应用是金融大数据分析平台的重要组成部分，其目的是通过对数据的有意义应用来增加业务价值，如提高客户服务、控制金融风险、增加机会等。
三、平台所应用的技术1.存储技术。
应用分布式数据库技术和分布式储存技术，以满足大量数据的存储和检索，高性能计算和分析等需求。
2.分析技术。
应用数据挖掘、机器学习等计算机技术来提取数据的最大值，以得出更加准确、完整并具有预测性的分析结果。
金融科技(FinTech)解决方案
金融科技（FinTech）解决方案第1章金融科技概述 (4)1.1 金融科技发展历程 (4)1.1.1 传统金融业务的电子化 (4)1.1.2 互联网金融的兴起 (5)1.1.3 金融科技的快速发展与成熟 (5)1.2 金融科技的核心技术 (5)1.2.1 区块链技术 (5)1.2.1.1 区块链的概念与特点 (5)1.2.1.2 区块链在金融领域的应用案例 (5)1.2.2 人工智能与机器学习 (5)1.2.2.1 人工智能与机器学习的基本原理 (5)1.2.2.2 金融行业中的应用场景 (5)1.2.3 云计算与大数据 (5)1.2.3.1 云计算与大数据技术概述 (5)1.2.3.2 金融行业中的云计算与大数据应用 (5)1.2.4 互联网安全技术 (5)1.2.4.1 互联网安全技术的发展 (5)1.2.4.2 金融行业网络安全保障措施 (5)1.3 金融科技的应用领域 (5)1.3.1 支付与结算 (5)1.3.1.1 移动支付 (5)1.3.1.2 跨境支付 (5)1.3.2 融资与投资 (5)1.3.2.1 P2P网络借贷 (5)1.3.2.2 众筹融资 (5)1.3.2.3 智能投顾 (5)1.3.3 风险管理与合规 (5)1.3.3.1 数据分析与信用评估 (5)1.3.3.2 反洗钱与反欺诈 (5)1.3.4 保险科技 (5)1.3.4.1 互联网保险产品创新 (5)1.3.4.2 保险理赔自动化 (5)1.3.5 资产管理 (6)1.3.5.1 区块链在资产管理领域的应用 (6)1.3.5.2 大数据在资产配置中的应用 (6)1.3.6 智能合约与供应链金融 (6)1.3.6.1 智能合约的概念与实现 (6)1.3.6.2 供应链金融的创新发展 (6)第2章支付与结算 (6)2.1 第三方支付 (6)2.1.1 概述 (6)2.1.2 市场发展 (6)2.1.3 监管政策 (6)2.2 数字货币 (6)2.2.1 概述 (6)2.2.2 市场发展 (6)2.2.3 监管政策 (7)2.3 跨境支付与结算 (7)2.3.1 概述 (7)2.3.2 市场发展 (7)2.3.3 监管政策 (7)第3章网络借贷与融资 (7)3.1 P2P网络借贷 (7)3.1.1 P2P借贷模式概述 (7)3.1.2 P2P借贷平台的风险管理 (7)3.1.3 P2P借贷行业监管政策 (7)3.2 众筹融资 (8)3.2.1 众筹融资模式概述 (8)3.2.2 众筹融资的风险与挑战 (8)3.2.3 我国众筹融资的发展现状与趋势 (8)3.3 网络小额贷款 (8)3.3.1 网络小额贷款概述 (8)3.3.2 网络小额贷款的风险管理 (8)3.3.3 网络小额贷款的监管政策与行业发展 (8)第4章保险科技 (8)4.1 互联网保险 (8)4.1.1 互联网保险概述 (9)4.1.2 互联网保险的优势 (9)4.1.3 互联网保险的产品创新 (9)4.2 大数据与保险定价 (9)4.2.1 大数据在保险领域的应用 (9)4.2.2 保险定价的大数据方法 (9)4.2.3 大数据在保险定价中的挑战与机遇 (9)4.3 区块链在保险领域的应用 (9)4.3.1 区块链技术概述 (9)4.3.2 区块链在保险行业的应用场景 (9)4.3.3 区块链在保险行业的挑战与前景 (10)第5章证券科技 (10)5.1 证券交易与清算自动化 (10)5.1.1 概述 (10)5.1.2 证券交易自动化 (10)5.1.3 清算自动化 (10)5.2 智能投顾 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 投资策略与算法 (11)5.3 区块链在证券市场的应用 (11)5.3.1 概述 (11)5.3.2 数字证券 (11)5.3.3 跨境交易与结算 (11)5.3.4 证券市场的其他应用 (11)第6章银行科技 (12)6.1 智能银行 (12)6.1.1 概述 (12)6.1.2 关键技术 (12)6.1.3 应用场景 (12)6.2 供应链金融 (12)6.2.1 概述 (12)6.2.2 痛点分析 (12)6.2.3 金融科技应用 (12)6.3 银行风险管理科技 (13)6.3.1 概述 (13)6.3.2 关键技术 (13)6.3.3 应用领域 (13)第7章大数据与金融分析 (13)7.1 金融大数据平台 (13)7.1.1 平台架构与关键技术 (13)7.1.2 金融大数据平台的核心功能 (13)7.2 客户画像与精准营销 (14)7.2.1 客户画像构建方法 (14)7.2.2 精准营销应用场景 (14)7.3 金融风险预测与防范 (14)7.3.1 金融风险类型与特征 (14)7.3.2 金融风险预测方法 (14)7.3.3 金融风险防范策略 (14)第8章人工智能与金融 (14)8.1 机器学习在金融领域的应用 (14)8.1.1 概述 (15)8.1.2 信贷风险评估 (15)8.1.3 算法交易 (15)8.1.4 反洗钱 (15)8.2 自然语言处理与金融文本分析 (15)8.2.1 概述 (15)8.2.2 情感分析 (15)8.2.3 文本分类 (15)8.2.4 实体识别 (15)8.3 人工智能在金融客服的应用 (15)8.3.1 智能客服概述 (16)8.3.2 智能问答系统 (16)8.3.4 智能 (16)第9章区块链技术与应用 (16)9.1 区块链在支付结算领域的应用 (16)9.1.1 跨境支付 (16)9.1.2 数字货币 (16)9.1.3 竞争性解决方案 (16)9.2 数字身份与区块链 (16)9.2.1 数字身份认证 (16)9.2.2 数据隐私保护 (16)9.2.3 身份去中心化 (17)9.3 区块链在供应链金融的应用 (17)9.3.1 供应链金融痛点 (17)9.3.2 区块链解决方案 (17)9.3.3 行业案例 (17)9.3.4 发展趋势与挑战 (17)第10章金融科技监管与合规 (17)10.1 金融科技监管政策与发展 (17)10.1.1 监管框架的演变 (17)10.1.2 国内外金融科技监管政策比较 (17)10.1.3 监管科技在金融科技监管中的应用 (17)10.1.4 金融科技监管政策发展趋势 (17)10.2 反洗钱与反恐融资 (17)10.2.1 反洗钱法规与制度 (17)10.2.2 反恐融资法律法规体系 (17)10.2.3 金融科技在反洗钱与反恐融资中的应用 (17)10.2.4 反洗钱与反恐融资监管挑战及应对策略 (17)10.3 金融科技合规技术解决方案 (17)10.3.1 合规风险识别与评估 (18)10.3.2 数据隐私保护与合规 (18)10.3.3 身份认证与生物识别技术 (18)10.3.4 区块链技术在金融合规中的应用 (18)10.4 金融科技监管沙盒与创新发展 (18)10.4.1 监管沙盒的设立与运作机制 (18)10.4.2 监管沙盒在金融科技创新中的应用案例 (18)10.4.3 金融科技创新监管模式摸索 (18)10.4.4 金融科技监管沙盒的发展前景与挑战 (18)第1章金融科技概述1.1 金融科技发展历程1.1.1 传统金融业务的电子化1.1.2 互联网金融的兴起1.1.3 金融科技的快速发展与成熟1.2 金融科技的核心技术1.2.1 区块链技术1.2.1.1 区块链的概念与特点1.2.1.2 区块链在金融领域的应用案例1.2.2 人工智能与机器学习1.2.2.1 人工智能与机器学习的基本原理1.2.2.2 金融行业中的应用场景1.2.3 云计算与大数据1.2.3.1 云计算与大数据技术概述1.2.3.2 金融行业中的云计算与大数据应用1.2.4 互联网安全技术1.2.4.1 互联网安全技术的发展1.2.4.2 金融行业网络安全保障措施1.3 金融科技的应用领域1.3.1 支付与结算1.3.1.1 移动支付1.3.1.2 跨境支付1.3.2 融资与投资1.3.2.1 P2P网络借贷1.3.2.2 众筹融资1.3.2.3 智能投顾1.3.3 风险管理与合规1.3.3.1 数据分析与信用评估1.3.3.2 反洗钱与反欺诈1.3.4 保险科技1.3.4.1 互联网保险产品创新1.3.4.2 保险理赔自动化1.3.5 资产管理1.3.5.1 区块链在资产管理领域的应用1.3.5.2 大数据在资产配置中的应用1.3.6 智能合约与供应链金融1.3.6.1 智能合约的概念与实现1.3.6.2 供应链金融的创新发展第2章支付与结算2.1 第三方支付2.1.1 概述第三方支付是指非银行机构通过互联网或移动网络等电子渠道，为用户提供货币资金转移服务的支付方式。
智慧银行一体化数据管理平台建设方案
智慧银行一体化数据管理平台建设方案
一、智慧银行一体化数据管理平台建设概述
智慧银行一体化数据管理平台是指将银行营运环境中各类信息互通和整合，以实现整体金融业务支撑的技术服务平台。
它为金融业务构建统一的数据治理体系、数据存储和数据管理架构，实现金融数据的安全交互和资源整合，推动银行开放、智能化和整合的转型发展。
二、智慧银行一体化数据管理平台建设的具体内容
1、建立基于安全性的数据治理体系，并根据银行的业务流程实施PCIDSS大数据安全技术，保证数据的安全运营，为智能客户经理、智能回访系统、大数据安全分析等提供保障。
2、搭建数据存储架构，以实现多维度的数据管理，比如实现数据备份、灾备、数据复位、数据联机处理等功能。
3、建立多样化的数据管理架构，支持消息总线、业务流程缓存、数据建模、数据清洗等功能。
4、提供可定制化的数据管理服务，以满足银行业务可视化分析、智能化金融预测与决策等功能需求。
5、设计完善的数据安全监控体系，实时监控系统日志，及时发现异常，以实现银行数据安全有效保护。
三、智慧银行一体化数据管理平台建设的主要技术。
金融科技公司的组织架构设计
金融科技公司的组织架构设计金融科技（Fintech）是近年来崛起的一个新兴领域，它利用信息技术来创新和改进传统金融服务。
这个市场的快速增长和激烈竞争需要金融科技公司布局前瞻性的组织架构来支撑其未来的发展。
一个合理的组织架构可以提高效率、降低成本、提高创新能力、增强客户体验和增强企业竞争力等多个方面的效果。
本文将探讨金融科技公司的组织架构设计问题。
一、金融科技公司的组织架构背景随着金融科技的发展，越来越多的传统金融公司和创业公司都开始了Fintech的业务。
金融科技公司通常会将信息技术和金融服务相结合，通过在既有的供应链上或者创造新的价值链来实现创新和改变。
但是，金融科技发展所面临的挑战包括激烈的竞争、不断变化的技术和市场环境，以及保护隐私和合规等问题。
面对这些挑战，针对性的组织架构设计显得尤为重要。
二、金融科技公司的组织架构设计原则1. 拥有一个有效的决策层级组织架构的决策层级是特别重要的。
一个金融科技的公司需要领导者或一个决策委员会来制定公司的战略和助力公司实现其愿景。
如果领导层没有权威或数据不完整，公司就可能在互联网金融市场中失去关键的先机。
一个拥有明确职责的管理层可以把工作分配得更有效，这也就能够提高公司的效率。
2. 建立激励机制一个成功的组织架构需要为公司员工提供激励措施。
金融科技公司最常见的激励机制包括股票期权计划、奖励和员工福利等。
由于金融科技公司常常需要与彼此竞争，因此有回报的激励机制会使得员工更有动力、更有创造性。
此外，激励机制还可以鼓励团队之间的合作，从而带来更高层次的创新和发展。
3. 提供培训和发展机会在金融科技行业，技术的发展速度很快，同时紧跟Regtech和数据科学敏感数据保护新技术的发展也需要不断学习和修改规则，需要培训和支持，以确保员工保持卓越的技能和知识。
在五年、十年之内，技术不停发展和演进，因此金融科技公司需要为员工提供这种培训和发展机会。
4. 建立创新文化金融科技公司要经常推出新的想法和产品，这就需要建立一种创新、开放、勇于尝试的文化。
金融科技金融大数据风控平台开发与应用方案
金融科技金融大数据风控平台开发与应用方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 金融科技发展概述 (4)1.2 金融大数据风控的意义与价值 (4)1.3 市场需求分析 (4)第2章金融大数据风控平台架构设计 (5)2.1 总体架构 (5)2.2 技术选型与实现策略 (5)2.3 系统模块划分 (6)第3章数据采集与处理 (6)3.1 数据源选择与接入 (6)3.1.1 数据源选择 (6)3.1.2 数据接入 (7)3.2 数据清洗与预处理 (7)3.2.1 数据清洗 (7)3.2.2 数据预处理 (7)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储 (7)3.3.2 数据管理 (7)第4章数据挖掘与分析 (8)4.1 数据挖掘算法选型 (8)4.1.1 分类算法 (8)4.1.2 聚类算法 (8)4.1.3 关联规则算法 (8)4.2 用户画像构建 (8)4.2.1 基础属性 (8)4.2.2 行为特征 (8)4.2.3 社交属性 (9)4.3 风险评估与预测 (9)4.3.1 信用风险评估模型 (9)4.3.2 异常交易检测模型 (9)4.3.3 风险预警模型 (9)第5章风险识别与预警 (9)5.1 风险识别方法 (9)5.1.1 文本挖掘方法 (9)5.1.2 机器学习方法 (9)5.1.3 网络分析方法 (10)5.2 预警指标体系构建 (10)5.2.1 财务指标 (10)5.2.2 非财务指标 (10)5.3 风险预警模型实现 (10)5.3.1 数据预处理 (10)5.3.2 特征选择与提取 (10)5.3.3 预警模型构建 (10)5.3.4 模型评估与优化 (10)第6章风控策略与决策引擎 (11)6.1 风控策略设计 (11)6.1.1 风险识别与评估 (11)6.1.2 风控策略制定 (11)6.1.3 风控策略实施与监控 (11)6.2 决策引擎架构与实现 (11)6.2.1 决策引擎概述 (11)6.2.2 决策引擎架构设计 (11)6.2.3 决策引擎实现技术 (11)6.3 风控策略优化与调整 (11)6.3.1 风控策略评估与反馈 (11)6.3.2 风控策略优化方法 (12)6.3.3 风控策略调整流程 (12)6.3.4 风控策略持续改进 (12)第7章用户行为分析与反欺诈 (12)7.1 用户行为分析框架 (12)7.1.1 用户行为数据采集 (12)7.1.2 用户行为数据处理 (12)7.1.3 用户行为分析模型 (12)7.2 反欺诈策略与模型 (12)7.2.1 反欺诈策略 (12)7.2.1.1 基于规则的反欺诈策略 (12)7.2.1.2 基于机器学习的反欺诈策略 (13)7.2.2 反欺诈模型 (13)7.3 欺诈案例分析 (13)7.3.1 欺诈案例概述 (13)7.3.2 欺诈案例特征提取 (13)7.3.3 欺诈案例模型应用 (13)第8章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成方案 (13)8.1.1 系统集成概述 (13)8.1.2 集成架构设计 (13)8.1.3 集成步骤与方法 (14)8.2 系统测试策略与实施 (14)8.2.1 测试策略 (14)8.2.2 测试实施 (14)8.3 功能优化与扩展性分析 (14)8.3.1 功能优化 (14)第9章项目的实施与推广 (15)9.1 项目实施步骤与计划 (15)9.1.1 准备阶段 (15)9.1.2 开发阶段 (15)9.1.3 测试阶段 (15)9.1.4 推广阶段 (16)9.2 项目风险管理 (16)9.2.1 技术风险：跟踪新技术发展动态，保证项目技术选型的前瞻性和可行性。
互联网金融微服务架构设计
互联网金融微服务架构设计在当今数字化时代，互联网金融行业正以前所未有的速度发展。
为了满足日益增长的业务需求、提高系统的灵活性和可扩展性，微服务架构逐渐成为互联网金融领域的热门选择。
微服务架构是一种将单个应用程序拆分成多个小型服务的架构模式，每个服务都可以独立部署、扩展和维护。
在互联网金融领域，采用微服务架构具有诸多优势。
首先，它能够提高系统的敏捷性。
金融业务需求变化迅速，新的产品和服务不断涌现。
微服务架构允许快速开发和部署新的服务，从而能够更快地响应市场变化和客户需求。
其次，增强了系统的可扩展性。
当业务量增长时，可以单独对某个服务进行扩展，而不必整体扩展整个应用，从而更有效地利用资源。
再者，提升了系统的可靠性和容错性。
一个服务的故障不会影响整个系统的运行，其他服务仍能正常工作，降低了系统的风险。
然而，要成功设计互联网金融微服务架构，并非一蹴而就，需要考虑多方面的因素。
在服务划分方面，需要根据业务功能进行合理的拆解。
例如，在互联网金融中，可以将用户管理、账户管理、交易处理、风险评估等功能分别构建为独立的微服务。
每个微服务都专注于完成特定的业务逻辑，并且具有明确的边界和职责。
服务间的通信是另一个关键问题。
常见的通信方式包括同步的HTTP 调用和异步的消息队列。
在互联网金融中，对于实时性要求较高的交易处理等服务，可能更倾向于使用同步通信；而对于一些非实时的、后台处理的任务，如数据归档、报表生成等，则可以采用异步的消息队列方式，以提高系统的性能和稳定性。
数据管理也是设计中的重要一环。
由于微服务架构中每个服务都有自己的数据存储，因此需要考虑数据的一致性和完整性。
可以采用分布式数据库、数据同步机制或者数据仓库等技术来解决数据管理的问题。
在互联网金融领域，安全性至关重要。
每个微服务都需要具备独立的安全机制，包括用户认证、授权、数据加密等。
同时，要建立统一的安全策略和监控机制，确保整个系统的安全性。
监控和运维也是不容忽视的。
金融科技对金融机构的组织结构影响
金融科技对金融机构的组织结构影响随着科技的迅猛发展，金融科技（Fintech）在全球范围内迅速兴起并蓬勃发展。
金融科技是指利用最新科技手段和技术创新来提升金融服务的效率和质量，通过互联网、大数据、人工智能等新技术手段的应用，重塑金融行业的商业模式和组织结构。
本文将重点讨论金融科技对金融机构的组织结构所带来的影响。
一、创新技术改变了工作流程金融科技的出现，极大地改变了金融机构的工作流程。
金融科技的应用使得金融机构可以更加高效地处理、储存和分析大量的数据。
通过人工智能和机器学习等技术，金融机构可以更加精准地进行风险评估和预测，提高决策的准确性和效率。
与此同时，传统的手工操作逐渐被自动化和智能化的系统所取代，大大提高了工作效率和降低了操作风险。
二、数字化转型推动组织架构的变革随着金融科技在金融业的普及和应用，金融机构的组织结构也面临了重大的变革。
数字化转型正在推动着金融机构从传统的分业经营向全面数字化转型。
通过引入云计算、区块链和大数据等技术，金融机构可以实现跨部门信息共享和协同合作，并加强与客户的连接，打破原有的组织边界，形成了更加灵活和敏捷的组织架构。
三、金融科技催生新的业务模式金融科技的应用也催生了金融机构的新业务模式。
传统的金融机构主要依靠传统的银行和证券交易模式进行运营，但随着金融科技的不断发展，新兴的金融科技公司纷纷涌现，并通过创新的业务模式和产品服务打破了传统金融机构的垄断地位。
例如，移动支付、互联网贷款和虚拟货币等新型金融业务正在迅速改变人们的生活方式和消费习惯。
四、金融科技加速了金融机构的转型升级面对金融科技的冲击和竞争，传统的金融机构不得不加快转型升级的步伐。
金融机构通过与金融科技公司的合作，吸纳技术和创新人才，加快自身的数字化转型。
同时，金融机构也在不断探索和引入新技术，以提升自身的核心竞争力。
云计算、人工智能和区块链等技术的应用，让金融机构能够更好地适应市场的变化和客户需求。
五、数据安全与隐私保护成为首要问题在金融科技的时代，数据安全和隐私保护成为了金融机构面临的首要问题。
Fintech数据开放平台架构
*不满足上述准入需注明原因；
2.5 应用发布自动化平台让版本投产更敏 捷
云服务建设
2.6 数据库部署自助化
完成一套环境的架建从一到两周缩减至不到两个小时就能完成。
2.7 统一运维服务化
数据库基础运维操作封装成原子化模块，通过流程编排可以快速提供完整和复杂的服务流程。
分布式建设
2.8 分布式技术联合创新地图
• 项目成员 10人, Sprint Backlog的时间周期一般为2-4 周
1.5 Fintech挑战4-运营成本显著下降
• 集中化模式 • 投资巨大 • 扩展性差
• 分布式架构 • X86和云计算为基础 • 扩展性强
目录
1 2
“接招”，Fintech带来的挑战 “闭关”，数据架构该如何应对 “实践”，生产中解决实际问题 “思考”，未来还需要做些什么
田惠宇招商银行行长12fintech挑战1业务连续性要求更13fintech挑战2处理速度更收发峰值也已达到76万秒14fintech挑战3更高的开发运维效项目成员20人3个月完成一个版详细设计阶段实现编码阶段单元测试阶段项目成员10人sprintbacklog的时间周期一般为2415fintech挑战4运营成本显著下扩展性强目录接招fintech带来的挑战闭关数据架构该如何应对实践生产中解决实际问题思考未来还需要做些什么21数据开放平台应对策略目标
目录
1
“接招”，Fintech带来的挑战
2
3 4
“闭关”，数据架构该如何应对 “实践”，生产中解决实际问题
“思考”，未来还需要做些什么
3.1 信用卡授权业务历年双 11的业务压力
3.2 XXX代授权业务逻辑架构
3.3 XXX代授权业务，数据双活高可用设 计
金融科技实施方案
金融科技实施方案随着科技的不断发展，金融行业也在不断变革和升级。
金融科技（FinTech）作为金融与科技的结合，已经成为推动金融行业创新和发展的重要力量。
在这样的背景下，制定和实施金融科技方案显得尤为重要。
一、技术基础建设首先，金融科技实施方案需要建立稳定、高效的技术基础。
这包括建设高性能的数据中心、云计算平台，采用先进的数据库和存储技术，构建安全可靠的网络架构等。
只有在有了强大的技术基础之后，金融科技才能更好地发挥作用。
二、风险管理与合规性金融科技的实施需要高度重视风险管理和合规性。
在实施过程中，应建立健全的风险管理体系，包括数据安全、交易风险、信用风险等方面的管理。
同时，要严格遵守监管政策和法规，确保金融科技的应用符合法律法规的要求。
三、智能化金融服务金融科技的实施方案应当注重智能化金融服务的建设。
通过人工智能、大数据分析等技术手段，提供个性化、精准化的金融服务，满足客户多样化的需求。
例如，智能客服、智能投顾、智能风控等方面的应用，都可以有效提升金融服务的质量和效率。
四、区块链技术应用区块链技术作为金融科技的重要组成部分，应当纳入到实施方案之中。
区块链技术可以提高金融交易的透明度和安全性，降低交易成本，加快交易速度。
在实施金融科技方案时，应当充分发挥区块链技术的优势，推动金融行业的数字化转型。
五、金融科技人才培养金融科技实施方案还需要注重人才培养。
金融科技涉及多个领域的知识和技能，需要具备跨学科的综合能力。
因此，应当加大对金融科技人才的培养力度，建立健全的人才培养体系，为金融科技的发展提供强有力的人才支持。
六、开放合作与创新金融科技实施方案需要倡导开放合作与创新。
金融科技的发展需要各方的共同参与和合作，可以通过开放平台、生态合作等方式，促进金融科技创新应用的落地。
同时，要鼓励金融科技企业不断创新，推动金融科技的发展。
总结金融科技实施方案的制定和实施，需要全面考虑技术基础建设、风险管理与合规性、智能化金融服务、区块链技术应用、人才培养、开放合作与创新等方面的内容。
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*不满足上述准入需注明原因；
2.5 应用发布自动化平台让版本投产更敏 捷
云服务建设
2.6 数据库部署自助化
完成一套环境的架建从一到两周缩减至不到两个小时就能完成。
2.7 统一运维服务化
数据库基础运维操作封装成原子化模块，通过流程编排可以快速提供完整和复杂的服技术联合创新地图
3.4 XXX代授权业务前置，无状态冗余高可用 设计
3.5 XX通用户绑卡列表查询，读写分离高可 用设计
逻辑数据中心1
MainstayQ_ ry
读库 1 读库 2
DRaaS 数据复制及比对
读队列
Mainstay_Qry
XX 支付 XX通
逻辑数据中心2
cache
CPayAge nt 返回队列
Mains_tay
Fintech数据开放平台架构
技术创新 变革未来
目录
1
“接招”，Fintech带来的挑战 “闭关”，数据架构该如何应对 “实践”，生产中解决实际问题 “思考”，未来还需要做些什么
2
3 4
1.1 Fintech Bank(金融科技银行 )
什么是“金融科技银行”？就是“以科技敏捷带动业 务敏捷”，一家金融科技银行要紧紧围绕客户需求， 深度融合科技与业务，快速迭代、持续交付产品和服 务 ，创造最佳客户体验，实现效率、成本、风险的最
金融高可用架构
2.2 开放基础架构接近主机的可用性
采用Oracle Extended Rac架构，将两个RAC节点分别部署在同一个站点的不同的隔离区， 做到站点内基础设施无单点 （网络、供电、存储、主机、防火等）。
2.3 开放数据架构兼具可用性与扩展性
数据双活 分库分表
无状态冗 余
可用性
读写分离
3
4
2.1 数据开放平台应对策略
目标：贯彻好移动优先战略；持续提升运维保障水平；为业务快速创
新提供低成本的金融高可用云服务 。
通过应用读写分离、数 据多活等，构建金融高 可用架构
应对
通过运维标准化、流 程化、自动化，提供 云服务能力
加强DevOps建设，完 善自动化发布
分布式计算联合创新， 构筑弹性伸缩能力
目录
1
“接招”，Fintech带来的挑战
2
3 4
“闭关”，数据架构该如何应对 “实践”，生产中解决实际问题
“思考”，未来还需要做些什么
3.1 信用卡授权业务历年双 11的业务压力
3.2 XXX代授权业务逻辑架构
3.3 XXX代授权业务，数据双活高可用设 计
系统采用O g g D o w n S t r e a m 模式的考虑： • 日志在本地存两份(数据实例、O G G 实例)，数据丢失更少； • 将数据库与O G G 隔离，最大程度的降低O G G 影响； • O G G 的抽取和复制服务均加入到C R S 集群 中，提供故障自动切换的 能力； • 抽取服务和复制服务主活在不同的节点，充分利用系统资源； • 日常运维服务不停机
• 78.5%手机网民参与“秒杀” • 2017年除夕收发红包总量为142亿个 • 收发峰值也已达到76万/秒
1.4 Fintech挑战3-更高的开发运维效率
• 项目成员 20人, 3个月完成一个版 本 • 需求阶段 4周 • 概要设计阶段(架构) 1周 • 详细设计阶段+ 实现编码阶段+ 单元测试阶段 4周 • 集成测试阶段 2周 • 系统测试阶段 2周
上线
第一级准入条件
1. 2. 3. 4. 5. 6. 新产品（指申请新的系统编号的新开发系统，或者基于已有系统编号重
第二级准入条件
读写分离准入：读写比例估计会 超过4：1…… 2. 3. 4. 5. 分库分表 数据双活 无状态冗余 数据放通
新开发的新系统）上线；
大规模系统重构（如系统重新设计、重写和部署平台迁移）或系统核心 架构变化； 新的开发框架投入使用； 新增设备，且非原有应用程序扩容； 由于新技术引入或新增功能模块造成调用关系变化或公共底层组件变化； …….
佳平衡。
--田惠宇(招商银行行长)
1.2 Fintech挑战1-业务连续性要求更高
• 服务时间：5*8 • SLA = 9999 • RTO = N分钟
• 服务时间：7*24 • SLA = 99999 • RTO ~ 0
1.3 Fintech挑战2-处理速度更快
• 全天交易额1682亿 • 交易峰值32.5万笔/秒 • 支付峰值25.6万笔/秒
扩展性 数据库依赖
数据放通
2.3 无状态冗余是指在应急的时候，通过 预先创建数据库或表快速接管“无状态” 的应用
2.3 数据放通是指关键路径上有不强依赖 数据库的备选路径
DevOps建设
2.4 投产发布流程纳管数据架构设计
准入 判断
非功能需 求确定
非功能测 试
代码检视 部署前验 收
1.
部署
部署后验 收
• 项目成员 10人, Sprint Backlog的时间周期一般为2-4 周
1.5 Fintech挑战4-运营成本显著下降
• 集中化模式 • 投资巨大 • 扩展性差
• 分布式架构 • X86和云计算为基础 • 扩展性强
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“接招”，Fintech带来的挑战 “闭关”，数据架构该如何应对 “实践”，生产中解决实际问题 “思考”，未来还需要做些什么
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“接招”，Fintech带来的挑战 “闭关”，数据架构该如何应对 “实践”，生产中解决实际问题 “思考”，未来还需要做些什么
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4.1 未来-分布式数据库联合创新
4.2 未来-云计算服务持续集成