2016互联网金融IT架构与系统开发全解
金融大数据应用案例分析
每个贷款人都拥有6000到8000条数据
特点：
它的每笔贷款额度都很小，太多的资金额度需要更多次的检验 不良贷款会迅速暴露。，模型的反馈和改进时间短
违约率高
利率很高
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国外其他应用
定期（每天）对所有客户的交易日志和当前的债权状况（包括核心 系统内的数据和从征信中心取得的数据）进行分析， 建模，及分 析当前模型的精确性； 定期（每天）根据分析对客户进行分类（segmentation ）； 每天针对不同的分类建立不同的模型，进行行为评分、预测对客户 营销可能性、 提前还款的可能性、坏账的可能性等； 每天根据预测的分数和交易状况和提前设定的strategy 自动调整 客户的credit line；
EMC Greenplum
需求
中信银行信用卡中心
采用大数据方 案后价值体现
实时的商业智能 可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天评 估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整；原有内 部系统、模型整体性能显著提高 秒级营销 Greenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图，更有针对的进行 营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了 1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。
跨帐户参考分析。分析ACH交易的文本材料（工资存款 、资产购买），以发现更多营销机会。
事件式营销。将改变生活的事件（换工作、改变婚姻状 况、置房等）视为营销机会。 交易对手网络风险分析。了解证券和交易对手问的风险 概况和联系。 消费智能。
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摩根大通
已经开始使用Hadoop技 术以满足日益增多的用 途，包括诈骗检验、IT Hadoop能够存储大量非 结构化数据，允许公司 收集和存储Web日志、交
银行IT系统方案
银行IT系统方案（1）：整体解决方案描述:银行信息系统建设的二个层面是相辅相成的，“业务处理系统”面向客户服务，旨在以丰富的银行金融产品、综合的服务和销售渠道以及灵活的业务处理流程提供即时的、满足市场需求的银行服务。
“经营管理系统"是以业务系统运行过程中产生的数据为基础,以银行经营管理的各个主要因素为对象建立面向银行管理的各个分析主题，以数据基础建立数据模型向银行提供基于数据基础的、量化的决策依据；一、银行系统背景自从上世纪八十年代中期以来，中国的各国有银行、股份制商业银行等金融机构经过20多年发展和管理制度变迁，各金融机构结构发生了深刻变化，金融机构的竞争性市场机制和市场体系初步形成,产权多元化的趋势非常明显。
在加入WTO后境外金融机构的冲击,以及随着2003年开始的一行三会（人民银行、银监会、证监会、保监会)的架构设立，《人民银行法》、《商业银行法》、《监管法》的颁布，中国的金融体系正在迅速向国际标准靠拢。
所以无论从市场指标、市场集中率还是进入壁垒来衡量,都已经从国有银行高度垄断的市场结构转变为多元主体共同竞争的市场结构。
同时,这种市场竞争的加深以及各金融机构服务能力的比拼,对中国金融电子化、信息化建设的影响将是非常深远的！尤其是,从2006年开始在各金融机构实施1104工程开始，标志着管理会计和风险管控在金融机构正式进入实施阶段.另外，从2007年开始的新会计准则的推广，对金融机构的会计核算、财务报告以及信息披露将有深远的影响,也必将进一步推动银行IT架构及金融信息系统的快速发展和与国际惯例接轨。
面对中国金融市场的竞争格局加剧,银行的信息化建设愈发成为银行发展的核心要素。
结合目前国内外系统建设的经验，按照未来国内金融市场的发展趋势,集团认为,商业银行的电子信息系统建设应当在“二个层面"上考虑“统一规划，分步实施”，即商业银行电子信息系统建设的整体解决方案包括二类相对独立的组成部分，一类是“业务处理系统"，一类是“经营管理系统”。
三大银行（工行、建行、农行）新IT架构总览
三⼤银⾏（⼯⾏、建⾏、农⾏）新IT架构总览企业上三板，三板企业再融资->请找“三板车” ⼀、中国建设银⾏ 建设银⾏数据中⼼在“新⼀代”核⼼系统、“两地三中⼼”基础设施建设中，进⾏了⼀系列技术架构创新，提⾼了系统吞吐能⼒和资源供给效率，提升了系统可靠性，⼤⼤增强了数据中⼼风险防范⽔平。
以电⼦渠道为例，业务量从2012年每⽉21 亿笔增加到2016年179亿笔，年均增长72%。
2016年“双⼗⼀”的核⼼业务系统交易峰值接近8000 笔/秒，较2015年增长81%，所有系统均顺利应对业务⾼峰，充分验证了建⾏新⼀代系统架构的健壮性。
1、融合架构：主机平台分布式开放平台 核⼼账务系统，部署在主机平台上 主机平台可⽤性⾼，运⾏稳定，适合作为银⾏核⼼系统运⾏平台，但也存在风险集中、处理能⼒瓶颈、敏捷性不够、价格昂贵等不⾜。
主机资源⽤于核⼼账务系统，利⽤开放平台处理查询业务或者普通维护性交为了更好地利⽤主机资源，建设银⾏提出“主机开放”的融合架构，确保“好钢⽤在⼑刃上”。
查询系统，部署在分布式平台上 查询系统包括：个⼈客户综合积分、贷记卡管理、客户信息查询、对公/对私存款查询、客户渠道。
⽬前各类查询交易总计下移⽇均交易量1.4亿笔，节省主机资源2.6万MIPS，相当于8.22亿元。
查询系统与账务系统分离，既分散了系统风险，⼜提⾼了并发处理能⼒。
最近三年在实际业务量年均增长32% 的情况下，主机MIPS资源零增长，取得了节省投资的良好效果。
在分布式开放平台上，X86服务器替代⼩型机 在开放平台的选择上，由于同等计算能⼒的X86服务器价格只有⼩型机的1/20，所以⾸先在新⼀代架构的应⽤(AP)层中⼤量采⽤X86服务器替代⼩型机，随着替代技术逐步成熟，继续提⾼在数据库(DB)层使⽤X86服务器的⽐例，进⼀步减少⼩型机的数量。
⾃新⼀代实施以来，应⽤层和数据库层部署的X86服务器替代⼩型机已累计节省12.2亿元。
商业银行IT系统整体架构
商业银行IT系统整体架构概述商业银行是金融行业的主要组成部分之一，在现代经济中扮演着至关重要的角色。
商业银行需要一个支持自己业务运营的IT系统，而整体架构的设计对于IT系统的稳定性、性能和功能进行综合考虑，是实现业务目标的基础。
商业银行IT系统的整体架构主要由以下几个部分组成：前台交互系统、中间业务处理系统、后台数据库存储系统、安全管理系统。
前台交互系统前台交互系统是客户与商业银行直接进行交互的部分，涵盖了网站、APP、自助设备等多个终端。
其功能包括账户管理、财务转账、网上支付等业务。
前台交互系统要求界面友好、操作简单、响应迅速。
同时，为了提高用户体验、提高服务质量、提高银行品牌形象，商业银行应该在前台交互系统中加入一些创新的业务和服务。
中间业务处理系统中间业务处理系统是商业银行IT系统的核心，负责实现网上银行交易的核心业务处理。
例如，存款、汇款、信用卡、贷款等，它是实现整个IT系统考虑到业务需求和系统性能的重要部分。
商业银行中间业务处理系统主要应当采用分布式、异步、对等计算等技术，并设置合理的业务分块切分来实现业务功能。
后台数据库存储系统后台数据库管理系统是商业银行IT系统的后台处理部分，主要包括数据存储、管理、备份、恢复、读写性能等，具有重要的稳定性和安全性。
数据库系统应当采用高性能、高可用性、可配置化的特点。
对于大型商业银行，需要进行多级数据备份，确保数据不会因为存储系统的问题而丢失。
安全管理系统随着网络安全问题的日益严峻，安全管理系统已经成为商业银行IT系统不可或缺的部分，要求对系统的安全运行、用户信息的保护和机密数据的加密具有重要意义。
商业银行的安全管理系统应该符合国际网络安全标准，包括用户认证、数据加密、防火墙和入侵检测等多种技术。
商业银行IT系统整体架构是对商业银行IT系统进行全面规划和设计的关键步骤，需要充分考虑到商业银行的业务需求、技术支持、安全保障等各个方面。
通过恰当应用现代化的技术和设备，有助于提升银行的业务水平、管理效率和用户体验，从而加强银行的市场地位和竞争力。
商业银行IT系统总体架构详解
处理正确性
效率
稳定性
开放性
界面友好性 易维护性 可扩展性 交易安全性 配置灵活性 连接兼容性 平台兼容性
这些指标是评价一个IT系 统的一般性依据。根据应 用和需求的不同，评价的 侧重点也不同
精品ppt
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产品化与定制化
对银行IT公司来讲，产品化与定制化是银行项目 的两种形式。产品化指公司的系统拿到客户环境， 只需做一些参数的设置和少量的修改即能基本满 足客户的要求，反之，定制化指公司为客户量身 定做系统。
出口押汇
反交易/冲账
单位协定存款
协议存款 精品ppt
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核心业务系统—功能模块二
结算业务
支票业务 银行汇票 银行承兑汇票 银行本票 汇兑业务 托收承付 委托收款 大小额支付 同城交换 代收代付业务
卡业务
卡管理（开卡，挂 失，补卡，销卡）
卡密码管理 商户管理 卡与账户关联 增值服务 签约类业务 理财业务 存取款，转帐，交
系统的产品化设计时，需要设计人员有足够的业 务前瞻性和灵活性，难度很大。但无疑产品化是 银行IT公司长久发展的必然选择，而定制系统则 是在产品化之前积累经验的一种途径。
由于银行业务的复杂性和银行机构的多样性，在 业务系统方面，基本上还是以定制为主。反观在 渠道类系统等各行需求差异不大的场合，则以产 品化为主。
商业银行IT系统
从业务的角度看系统
精品ppt
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前言
银行业务博大精深，在当前业务创新、管理创新、机制创 新的大浪潮席卷整个金融业的大背景下，银行领域日新月 异，异彩纷呈。
作为银行IT人员，囿于工作范围所限，很难或很少有机会 能对银行的整体IT系统架构有个宏观的把握。市面上系统 介绍银行IT系统的书籍少之又少。这便是我萌生写这篇文 档的原因。
软件研发中的信息安全管理
软件研发中的信息安全管理作者：刘述忠来源：《中国金融电脑》 2016年第5期中国银行软件中心主任工程师刘述忠软件中心在信息安全体系建设中，坚持“综合治理”的理念，既注重信息安全的管理体系建设，也注重技术与规范体系建设，取得了较好的实践效果。
“综合治理”以管理和技术为两条主线，技术为主体，管理为保障，互相配合，实现保障系统安全的目标。
软件系统研发是银行应用系统的制造过程和金融服务产品的生产过程，也是金融信息化的核心环节。
信息安全的约束和管理作为金融服务的重要保障，也贯穿于软件研发过程的始终。
一个合格的应用系统，必须具备良好的信息安全保障能力，既能保障自身的安全，也能保障用户的安全。
金融服务产品有了安全的保障，才能供用户放心使用，合法保护用户的切身利益。
中国银行软件中心（以下简称“软件中心”）在软件系统研发的长期实践中，对信息安全的认识是一个不断深化、不断完善的过程。
经过十几年的发展，伴随着应用系统的研发实践，信息安全体系的建设也日趋成熟，为中国银行信息系统建设和金融服务提供了重要的安全保障。
在实际工作中，软件中心始终坚持“安全贯穿于系统研发的全生命周期”思想，并以此为基础，不断强化、完善信息安全管理体系的建设，取得了良好的实践效果。
一、软件中心信息安全管理体系软件中心通过多年的探索积累，形成了一套基于矩阵式管理的组织架构，而信息安全管理也在矩阵式管理体系中以多种维度体现。
1. 矩阵式管理模式矩阵式管理架构横向包括开发管理、测试管理、运维管理等，纵向包括需求与技术管理、质量管理、项目管理等。
横向管理中，开发管理由总部7 个开发部、上海分中心和深圳分中心各2 个开发部组成开发群组；测试管理由总部2 个测试部、上海分中心和深圳分中心各 1 个测试部组成测试群组；运维管理由总部4 个应用维护部组成。
纵向管理中，总部主要负责应用系统的技术管理和需求管理；质量管理部主要负责质量管理、测试管理；项目管理部主要负责生产任务管理、项目过程管理、维护过程管理。
券商it部门组织架构 -回复
券商it部门组织架构-回复券商IT部门组织架构是指券商公司内IT部门的组织框架和职能分工安排。
随着技术的发展和券商业务的推进，IT部门的作用越来越重要，其组织架构的合理性将直接影响到公司的运营效率和发展方向。
下面将分步骤详细介绍券商IT部门的组织架构。
第一步：IT部门的划分IT部门可以根据功能和职能划分为几个关键职能子部门，包括系统开发部门、运维部门和信息安全部门等。
每个子部门都有不同的职能和目标，以满足公司的需求并保证系统的正常运转。
1. 系统开发部门：这是IT部门的核心。
系统开发部门负责根据公司的需求开发和定制各种核心系统，如交易系统、风险管理系统、结算系统等。
该部门通常包括需求分析师、系统架构师、开发工程师和测试团队等职位。
2. 运维部门：运维部门负责监控和维护公司的核心系统，确保其正常运行。
运维人员通常负责服务器管理、网络管理、数据库管理和故障排除等任务。
此外，运维人员还需要与开发人员密切合作，并根据业务需求提供相应的技术支持。
3. 信息安全部门：随着金融领域信息泄露和黑客攻击频频发生，信息安全成为券商IT部门架构中不可或缺的一部分。
信息安全部门负责制定和实施公司的信息安全政策，监控系统的安全漏洞并防范任何潜在的安全风险。
该部门通常包括信息安全管理师、网络安全专家和数据安全工程师等职位。
第二步：部门内部的职能划分除了整体的部门划分，IT部门还需要在每个子部门内进行职能划分和分工安排。
以下是每个子部门的主要职能和责任。
1. 系统开发部门的职能划分：- 需求分析师：负责与业务部门沟通，收集用户需求并编写详细的需求文档，以供开发团队参考。
- 系统架构师：负责制定系统的整体架构，设计系统的软硬件基础设施，并确保系统的可扩展性和稳定性。
- 开发工程师：负责根据需求文档进行系统的编码与开发，编写高质量的代码，并进行相关的测试工作。
- 测试团队：负责对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和安全测试等，以确保系统的质量和可靠性。
数字化转型中的大数据治理架构 相关两份资料
Pipeline
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应 用
Data
采集
热点数据
大数据治理
常规数据
营销数据
大数据服务智能化
热点数据
常规数据
产品需求
客户需求
客户需求
大数据
Data Lake
能力服务化
提供各种数据管理服务，如质量、元数据、标准、监控、发布共享的服务，将治理平台变为服务平台。
标准化服务帮劣 设计应用数据模 型
（The Data Lifecycle）
创建获取
6 归档/恢复 7 清除
Data Quality
以元数据为核心，打通数据生命周期，从源头保证数据质量。
从需求开始控制数据质量
5 维护使用
2
规范定义
3 开发上线
1
计划
数据生命周期
标准编号
关联系统
标 准 描
复审
初审
任务超时预警
通知IT执行
源系统执行
启用通知
导出报表
导出质量问 题报表
生成结果导 入
申请退回通 知
修订退回通 知
反馈问题
默认预警级 别定义
数据质量评 分
数据质量仪 表盘
主题
填写问题情况说明及改进计划
标准批量生成度量规则
检核方法 编写
红领集团通过业务创新实现由客户需求直接驱劢工厂的运作模式
以大数据为驱劢的企业数字化转型
以大数据为驱劢的企业数字化转型红领集团通过业务创新实现由客户需求直接驱劢工厂的运作模式
接入园区31个部门、涉及85个业务领域，335个数据分类，3981工作项。先后完成了公安、工商等15家人口、法人信息高关联度局办 的信息纳入政务资源于平台。
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Lean and Six Sigma
Lean and Six Sigma
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Lean and Six Sigma
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础
信息标准, 数据质量, 统一指标口径
基础设施(云计算, 云设施)
Operational Data Store & BI 报表DBiblioteka H & Data Mart
简化版的ODS & BI Reports
ITIL服务管理
ITIL服务台
Lean and Six Sigma
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报表平台
信息检索/定制服务
数据定制查询服务 (通用+灵活查询+可视化)
数据挖掘服务 (探索+模型)
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数据仓库 (结构化)
业务处理数据 保险 业务 信贷 业务 融资 业务 理财 业务 ... 业务 内部管理数据 风险 管理 经营 分析 ...
集团信息库 (非结构化)
外部数据 同业 信息 外部 资讯 社交 媒体 ...
前台用户端、后台管理端独立部署, 使前后台对数据库 的读写压力分离，提高数据库的稳定性和数据安全性。
CRM始终围绕客户的需要展开
关 注 客 户
深 入 调 查 客 户 的 需 求
设 计 产 品 或 提 供 服 务 以 满 足 需 求
将 产 品 或 服 务 推 向 市 场
客 户 购 买 产 品 或 得 到 服 务
产 品 或 服 务 满 足 客 户 需 求
客 户 再 次 购 买 产 品 或 得 到 服 务
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CRM客户关怀与洞察解决方案框架
官网首页金融超市理财产品精准营销案例
根据每个客户理财偏好的差异，金融超市基于统一数据挖掘分析平台和企业级 数据仓库整合的客户“360度”信息，对客户的理财产品偏好度进行深度分析 挖掘，为访问官网的客户精准推荐定制化理财产品，有效提高理财产品的签约 率和销售效率。分析平台实施前后的理财产品推荐方式对比如图所示:
互联网金融 IT架构与系统开发
Elvis Zhang 2015年12月
打通线上线下，让中、后台和销售前台无缝连接， 让业务队伍直接获得支持和帮助
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