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系統(tǒng)概述
行業(yè)痛點
產品特點
產品優(yōu)勢
整體架構
應用場景
相關案例

系統(tǒng)概述

“乾坤”是神州信息針對金融行業(yè)數字化轉型需求，精心打造的企業(yè)級數智化底座產品。該產品深度融合了云原生架構、分布式計算、大數據分析及人工智能等尖端技術，構建起一個穩(wěn)固且高效的技術支撐體系。這一體系不僅賦予企業(yè)全面的技術支持能力，更促進了其在數字化轉型進程中的敏捷性與靈活性。

在設計上，“乾坤”秉承數云融合的理念，構建了完整的數字化工藝流程體系，確保上層應用能夠聚焦于業(yè)務功能的深化與拓展，而無需擔憂底層技術的復雜性與實現細節(jié)。這種設計理念極大地簡化了企業(yè)的開發(fā)流程，加速了業(yè)務創(chuàng)新的步伐，同時顯著降低了技術實施的門檻。

更進一步，“乾坤”注重資產的持續(xù)沉淀與復用。它通過系統(tǒng)性地積累與整合各類技術資源與能力，為企業(yè)打造了一個堅實的、可持續(xù)發(fā)展的技術基石。這使得企業(yè)能夠在面對市場環(huán)境的瞬息萬變與業(yè)務需求的不斷演進時，迅速做出響應，以技術創(chuàng)新驅動業(yè)務模式的革新與升級。

綜上所述，“乾坤”作為一款專為金融行業(yè)量身定做的企業(yè)級數智化底座產品，其核心價值在于提供高效、穩(wěn)定且智能化的技術支撐，助力金融機構順利跨越數字化轉型的門檻，邁向更加輝煌的未來。

行業(yè)痛點

技術復雜度

新技術多且各有實施難度，如微服務架構需拆分重構IT系統(tǒng)、理解業(yè)務流程，中臺概念涉及企業(yè)內部整合，金融機構需探索實施。
技術重疊度

眾多技術交叉重疊，如效能平臺與DevOps、深度學習等概念間聯系緊密，要求金融機構在技術選型和實施時做好規(guī)劃，避免資源浪費和目標偏移。
技術難度

統(tǒng)一開發(fā)平臺建設需強大技術實力和項目管理經驗，建模、深度學習等技術應用需高水平專家和工程師團隊。
識別真假創(chuàng)新

金融機構要辨別真正能解決問題的創(chuàng)新技術和噱頭技術，避免盲目追求新技術，專注提升業(yè)務效率和客戶體驗的技術。
現狀復雜度

分散建設模式導致技術棧不統(tǒng)一、技術能力參差不齊，系統(tǒng)間兼容性和技術規(guī)范不一致，技術人員協作效率低，限制創(chuàng)新和市場響應能力。

產品特點

端到端數字化工藝平臺

“乾坤”構建企業(yè)級數字化工藝平臺，涵蓋業(yè)務需求建模、系統(tǒng)分析設計、開發(fā)測試、部署切換、運行監(jiān)控、故障診斷恢復全流程，提升業(yè)務系統(tǒng)交付規(guī)范化與敏捷性，加快響應速度、提高質量。
云原生演進雙策略

“乾坤”支持遷移與新建兩種云原生演進策略。為既有分布式業(yè)務系統(tǒng)提供工具集助力轉型，搭建云原生開發(fā)生態(tài)鼓勵開發(fā)者用新技術棧構建新應用，加速企業(yè)云原生化進程。
多元開發(fā)模式

“乾坤”提供高碼、低碼、零碼三種開發(fā)模式。復雜定制業(yè)務保留高碼開發(fā)，標準化業(yè)務用低代碼平臺快速組裝編排，典型前后端一體化業(yè)務場景可用無代碼開發(fā)，降低技術門檻。
四大數字化資產庫

基于神州信息行業(yè)經驗，“乾坤”打造建模、代碼、測試案例、運維四大數字化資產庫，沉淀歷史精華、推動創(chuàng)新實踐，為企業(yè)復制成功模式、提升服務質量提供支撐。
五大類業(yè)務應用支持

依托“乾坤”技術底座，企業(yè)可快速開發(fā)部署賬戶交易、客戶交互、業(yè)務管理、數據分析、開放API五大類業(yè)務應用，滿足多場景業(yè)務需求。
覆蓋數字化轉型六工作域

“乾坤”從設計、開發(fā)、運行、運維、災備、集成六大工作域出發(fā)，提供完整協同解決方案框架，確保金融客戶數字化轉型順利推進并實現各階段價值最大化。

產品優(yōu)勢

靈活安全、金融增強的云原生基座

深度融合云原生特性與金融需求，以統(tǒng)一靈活的容器平臺與服務網格架構為核心，支持多租戶、應用全生命周期管理及傳統(tǒng)系統(tǒng)無縫遷移。通過開箱即用的金融中間件、增強的安全機制（如鑒權與巡檢）及一體化管控能力，結合大型金融客戶實踐驗證，提供輕量、高效、安全的云原生技術底座，助力快速部署與彈性擴展。
全生命周期管理與分布式技術賦能平臺

基于金融行業(yè)深度洞察與技術前瞻性，技術中臺提供全生命周期管理解決方案，覆蓋設計、開發(fā)、運維等關鍵環(huán)節(jié)。通過MDA理念重構研發(fā)工藝、支持多場景開發(fā)、分布式技術領先實踐及靈活高可用部署策略，結合金融領域服務集成優(yōu)勢，打造企業(yè)級統(tǒng)一開發(fā)體系，顯著提升金融機構效率與創(chuàng)新能力。
企業(yè)級數據治理與價值轉化引擎

數據中臺聚焦數據全生命周期管理，提供企業(yè)級解決方案，涵蓋存儲、治理、加工與分析全流程。其支持多類型數據存儲、精細化資產治理及可視化開發(fā)，打通數據孤島，賦能數據價值挖掘與業(yè)務創(chuàng)新，助力金融機構實現數據驅動的智能化決策與運營優(yōu)化。
混合智能驅動的金融場景AI解決方案

AI中臺為企業(yè)提供端到端人工智能解決方案，融合傳統(tǒng)機器學習與大模型技術，實現模型資產化管理與金融場景開箱即用能力。通過全生命周期支持、混合智能架構及預訓練優(yōu)化功能，降低AI應用門檻，加速金融業(yè)務智能化落地，推動服務體驗與業(yè)務增長的雙重提升。

整體架構

云原生技術底座

為金融機構提供底層的云計算平臺能力，包括支持云原生的基礎運行環(huán)境——容器和服務網格的基礎設施。同時，還提供各種云原生公共服務，如各類數據庫服務、消息隊列和緩存等云服務。
技術中臺

提供服務的全生命周期管控能力，包括完整的金融級分布式技術底座、開發(fā)生態(tài)體系、運維平臺以及集成平臺，為金融機構提供設計、開發(fā)、運行、運維、災備及集成六個不同視角的完整解決方案。
數據中臺

為數據的流轉提供全面的支撐，包括對數據源頭提供數標的落地及治理的能力，以及數據的采集、計算、存儲、分析挖掘以及最后的數據的服務化及可視化的完整體系。
AI中臺

對算法和模型提供一攬子解決方案，包括算法視角的數據加工處理、算法模型的構建，以及對相關領域的模型的管理、調度及監(jiān)控等，最后為軟件開發(fā)全生命周期及企業(yè)級的知識問答提供專業(yè)的智能引擎，并以此為上層的不同應用場景提供全面的智能化支撐能力。

應用場景

場景一：技術架構轉型

通過引入“技術中臺”的分布式技術底座、運維平臺，以及“云原生技術底座”中的容器云平臺和服務網格產品，金融機構可實現分布式技術的全面覆蓋、企業(yè)級運維管理能力、靈活輕量的容器運行體系，以及業(yè)務與技術的進一步解耦。同時，提供多種靈活應對策略以處理不同類型的存量系統(tǒng)，最終構建一套既穩(wěn)定又可擴展的技術架構，滿足金融機構數字化轉型的多樣化需求。
場景二：開發(fā)模式轉型

引用“技術中臺”的業(yè)務建模平臺和應用設計平臺，實現業(yè)務模型到技術架構的無縫轉換，并通過自動化代碼生成和Devops平臺，提高開發(fā)效率和產品質量。這一轉型助力金融機構從傳統(tǒng)開發(fā)模式過渡到模型驅動的開發(fā)模式，更快地將新功能推向市場，同時保持高水平的產品質量和安全性。
場景三：業(yè)務智能化轉型

引入數據處理、模型構建、大模型配套體系、模型服務及提示工程等模塊，為金融機構提供全面的智能化建設路徑。通過構建和完善AI基礎設施，金融機構能夠形成企業(yè)級的AI能力和算法/模型管理，更好地應對市場變化，提升業(yè)務效率，實現可持續(xù)發(fā)展。
場景四：企業(yè)數字化轉型

引入云原生技術底座、技術中臺、數據中臺和AI中臺，為金融機構提供符合行業(yè)最新發(fā)展趨勢的云基礎設施、面向應用的完整解決方案、面向數據的完整解決方案，以及面向模型的完整解決方案。通過這些數智底座的協同作用，金融機構將能夠實現業(yè)務的快速創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展。

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