金融领域备受关注的技术方向包括:风险决策、反欺诈、区块链和AI技术的应用;高效的... 展开 >
2008年正式加入百度,历任百度搜索公司、百度糯米、百度金融技术委员会主席。搜索技术、分布式技术、大数据架构与算法、金融信用与反欺诈领域专家。
金融领域备受关注的技术方向包括:风险决策、反欺诈、区块链和AI技术的应用;高效的账务处理能力;高频交易,低延时;业务架构演进和变化过程,也是金融业务架构方向值得讨论的话题;微服务架构在金融领域也起到了关键作用。这些都是本专题即将呈现的实践干货。
中邮消费金融公司是一家通过线上和线下场景相结合,为用户提供便捷的消费金融服务的持牌金融机构,目前服务客户数超过1500万,累计放款金额超过1000亿。传统的金融核心系统存在产品创新困难、难以适应多样化的额度体系和会计核算体系、无法提供7*24小时还款服务等问题,在中邮消费的金融核心账务系统的中台服务化过程中,通过构建灵活的额度架构和服务中心、基于产品建模工厂快速装配和创新金融产品的分布式账务核心、以及灵活适配多种核算规则的会计核算中心来解决。同时,基于业务中台沉淀的数据模型和大数据技术构建数据中台,通过决策中心反哺业务中台,实现了利用数据来驱动风控模型的快速迭代、实时交易反欺诈,以及前端页面的个性化、精准营销。
演讲提纲:
1. 关于“大中台”的理解及演进历史:基于构件的软件开发方法、面向服务的架构SOA、分布式微服务时代的“大中台”,中邮消费金融业务中台和数据中台架构设计、技术架构及基础架构概览。
2. 分布式金融账务核心系统建设实践:组件化、灵活可装配、可快速扩展的产品建模工厂实现新产品的快速创新和迭代;将传统的日终批量计结息服务化为联机日终处理,解决日终处理和在线交易的冲突、日终批量高可用、续跑和重跑等问题,并提供7*24小时的系统连续性保障;建立标准的会计核算体系,通过可配置的会计引擎实现差异化核算规则的产品快速适配和接入。
3. 搭建数据中台的实践,包括全域标签体系、业务增长指标、风险指标和营运指标闭环体系、数据模型开发闭环工具,通过决策中心拉通数据中台和业务中台,将实现数据植入业务,支撑营销、风险和营运环节,实现数据驱动前端界面个性化展示、全流程风控模型迭代、贷后催收智能化策略等。
4. 数据驱动的重要桥梁——决策中心的关键架构设计和实践,包括可视化规则配置模块、流程引擎模块和数据模块。
听众受益点:
互联网金融科技一直面临着传统金融属性(高可用、高标准、大风控)和互联网属性(高性能、弹性伸缩、低成本)看似矛盾的特点。新一代互联网金融弹性架构基于云计算技术,通过单元化拆分,LDC级别的自封闭,金融级数据库可靠性,分布式服务的解决方案,实现金融业务弹性伸缩,灵活、高效、低成本的应对应用的脉冲流量。
演讲提纲:
听众受益点:弹性架构设计的解决方案:单元化设计、LDC架构改造、弹性伸缩、云原生服务应用等相关内容。
随着计费业务的发展,计费面临着基础设施如数据库/消息队列,和应用层的接入管理、配置管理、逻辑管理等一系列灵活性、可用性、稳定性挑战,在对比分析各方案基础上,构建了满足高一致、高性能、高可用、高可靠的全方位金融级技术架构,包括如分布式数据库 TDSQL、分布式消息队列 TDMQ、和配置引擎、交易引擎等组件,有力保障了计费业务的发展和计费系统在各行业的落地应用,实现多渠道多类型等复杂交易场景下的交易零差错,确保计费大盘的稳固和高效。
演讲提纲:
听众受益点: