平台级产品
  • 系统概述
  • 行业痛点
  • 产品特点
  • 产品优势
  • 整体架构
  • 应用场景
  • 相关案例
 
系统概述

“乾坤”是神州信息针对金融行业数字化转型需求,精心打造的企业级数智化底座产品。该产品深度融合了云原生架构、分布式计算、大数据分析及人工智能等尖端技术,构建起一个稳固且高效的技术支撑体系。这一体系不仅赋予企业全面的技术支持能力,更促进了其在数字化转型进程中的敏捷性与灵活性。

在设计上,“乾坤”秉承数云融合的理念,构建了完整的数字化工艺流程体系,确保上层应用能够聚焦于业务功能的深化与拓展,而无需担忧底层技术的复杂性与实现细节。这种设计理念极大地简化了企业的开发流程,加速了业务创新的步伐,同时显著降低了技术实施的门槛。

更进一步,“乾坤”注重资产的持续沉淀与复用。它通过系统性地积累与整合各类技术资源与能力,为企业打造了一个坚实的、可持续发展的技术基石。这使得企业能够在面对市场环境的瞬息万变与业务需求的不断演进时,迅速做出响应,以技术创新驱动业务模式的革新与升级。

综上所述,“乾坤”作为一款专为金融行业量身定做的企业级数智化底座产品,其核心价值在于提供高效、稳定且智能化的技术支撑,助力金融机构顺利跨越数字化转型的门槛,迈向更加辉煌的未来。

行业痛点
  • 技术复杂度
    新技术多且各有实施难度,如微服务架构需拆分重构IT系统、理解业务流程,中台概念涉及企业内部整合,金融机构需探索实施。
  • 技术重叠度
    众多技术交叉重叠,如效能平台与DevOps、深度学习等概念间联系紧密,要求金融机构在技术选型和实施时做好规划,避免资源浪费和目标偏移。
  • 技术难度
    统一开发平台建设需强大技术实力和项目管理经验,建模、深度学习等技术应用需高水平专家和工程师团队。
  • 识别真假创新
    金融机构要辨别真正能解决问题的创新技术和噱头技术,避免盲目追求新技术,专注提升业务效率和客户体验的技术。
  • 现状复杂度
    分散建设模式导致技术栈不统一、技术能力参差不齐,系统间兼容性和技术规范不一致,技术人员协作效率低,限制创新和市场响应能力。
产品特点
  • 端到端数字化工艺平台
    “乾坤”构建企业级数字化工艺平台,涵盖业务需求建模、系统分析设计、开发测试、部署切换、运行监控、故障诊断恢复全流程,提升业务系统交付规范化与敏捷性,加快响应速度、提高质量。
  • 云原生演进双策略
    “乾坤”支持迁移与新建两种云原生演进策略。为既有分布式业务系统提供工具集助力转型,搭建云原生开发生态鼓励开发者用新技术栈构建新应用,加速企业云原生化进程。
  • 多元开发模式
    “乾坤”提供高码、低码、零码三种开发模式。复杂定制业务保留高码开发,标准化业务用低代码平台快速组装编排,典型前后端一体化业务场景可用无代码开发,降低技术门槛。
  • 四大数字化资产库
    基于神州信息行业经验,“乾坤”打造建模、代码、测试案例、运维四大数字化资产库,沉淀历史精华、推动创新实践,为企业复制成功模式、提升服务质量提供支撑。
  • 五大类业务应用支持
    依托“乾坤”技术底座,企业可快速开发部署账户交易、客户交互、业务管理、数据分析、开放API五大类业务应用,满足多场景业务需求。
  • 覆盖数字化转型六工作域
    “乾坤”从设计、开发、运行、运维、灾备、集成六大工作域出发,提供完整协同解决方案框架,确保金融客户数字化转型顺利推进并实现各阶段价值最大化。
产品优势
  • 灵活安全、金融增强的云原生基座
    深度融合云原生特性与金融需求,以统一灵活的容器平台与服务网格架构为核心,支持多租户、应用全生命周期管理及传统系统无缝迁移。通过开箱即用的金融中间件、增强的安全机制(如鉴权与巡检)及一体化管控能力,结合大型金融客户实践验证,提供轻量、高效、安全的云原生技术底座,助力快速部署与弹性扩展。
  • 全生命周期管理与分布式技术赋能平台
    基于金融行业深度洞察与技术前瞻性,技术中台提供全生命周期管理解决方案,覆盖设计、开发、运维等关键环节。通过MDA理念重构研发工艺、支持多场景开发、分布式技术领先实践及灵活高可用部署策略,结合金融领域服务集成优势,打造企业级统一开发体系,显著提升金融机构效率与创新能力。
  • 企业级数据治理与价值转化引擎
    数据中台聚焦数据全生命周期管理,提供企业级解决方案,涵盖存储、治理、加工与分析全流程。其支持多类型数据存储、精细化资产治理及可视化开发,打通数据孤岛,赋能数据价值挖掘与业务创新,助力金融机构实现数据驱动的智能化决策与运营优化。
  • 混合智能驱动的金融场景AI解决方案
    AI中台为企业提供端到端人工智能解决方案,融合传统机器学习与大模型技术,实现模型资产化管理与金融场景开箱即用能力。通过全生命周期支持、混合智能架构及预训练优化功能,降低AI应用门槛,加速金融业务智能化落地,推动服务体验与业务增长的双重提升。
整体架构
各部分具体功能如下:
  • 云原生技术底座
    为金融机构提供底层的云计算平台能力,包括支持云原生的基础运行环境——容器和服务网格的基础设施。同时,还提供各种云原生公共服务,如各类数据库服务、消息队列和缓存等云服务。
  • 技术中台
    提供服务的全生命周期管控能力,包括完整的金融级分布式技术底座、开发生态体系、运维平台以及集成平台,为金融机构提供设计、开发、运行、运维、灾备及集成六个不同视角的完整解决方案。
  • 数据中台
    为数据的流转提供全面的支撑,包括对数据源头提供数标的落地及治理的能力,以及数据的采集、计算、存储、分析挖掘以及最后的数据的服务化及可视化的完整体系。
  • AI中台
    对算法和模型提供一揽子解决方案,包括算法视角的数据加工处理、算法模型的构建,以及对相关领域的模型的管理、调度及监控等,最后为软件开发全生命周期及企业级的知识问答提供专业的智能引擎,并以此为上层的不同应用场景提供全面的智能化支撑能力。
应用场景
  • 场景一:技术架构转型
    通过引入“技术中台”的分布式技术底座、运维平台,以及“云原生技术底座”中的容器云平台和服务网格产品,金融机构可实现分布式技术的全面覆盖、企业级运维管理能力、灵活轻量的容器运行体系,以及业务与技术的进一步解耦。同时,提供多种灵活应对策略以处理不同类型的存量系统,最终构建一套既稳定又可扩展的技术架构,满足金融机构数字化转型的多样化需求。
  • 场景二:开发模式转型
    引用“技术中台”的业务建模平台和应用设计平台,实现业务模型到技术架构的无缝转换,并通过自动化代码生成和Devops平台,提高开发效率和产品质量。这一转型助力金融机构从传统开发模式过渡到模型驱动的开发模式,更快地将新功能推向市场,同时保持高水平的产品质量和安全性。
  • 场景三:业务智能化转型
    引入数据处理、模型构建、大模型配套体系、模型服务及提示工程等模块,为金融机构提供全面的智能化建设路径。通过构建和完善AI基础设施,金融机构能够形成企业级的AI能力和算法/模型管理,更好地应对市场变化,提升业务效率,实现可持续发展。
  • 场景四:企业数字化转型
    引入云原生技术底座、技术中台、数据中台和AI中台,为金融机构提供符合行业最新发展趋势的云基础设施、面向应用的完整解决方案、面向数据的完整解决方案,以及面向模型的完整解决方案。通过这些数智底座的协同作用,金融机构将能够实现业务的快速创新和可持续发展。
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