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“乾坤”企業級數智底座
- 系統概述
- 行業痛點
- 產品特點
- 產品優勢
- 整體架構
- 應用場景
- 相關案例
系統概述
“乾坤”是神州信息針對金融行業數字化轉型需求，精心打造的企業級數智化底座產品。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，構建起一個穩固且高效的技術支撐體系。這一體系不僅賦予企業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。這種設計理念極大地簡化了企業的開發流程，加速了業務創新的步伐，同時顯著降低了技術實施的門檻。
更進一步，“乾坤”注重資產的持續沉淀與復用。它通過系統性地積累與整合各類技術資源與能力，為企業打造了一個堅實的、可持續發展的技術基石。這使得企業能夠在面對市場環境的瞬息萬變與業務需求的不斷演進時，迅速做出響應，以技術創新驅動業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量身定做的企業級數智化底座產品，其核心價值在于提供高效、穩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。
行業痛點
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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、理解業務流程，中臺概念涉及企業內部整合，金融機構需探索實施。
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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劃，避免資源浪費和目標偏移。
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技術難度統一開發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。
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識別真假創新金融機構要辨別真正能解決問題的創新技術和噱頭技術，避免盲目追求新技術，專注提升業務效率和客戶體驗的技術。
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現狀復雜度分散建設模式導致技術棧不統一、技術能力參差不齊，系統間兼容性和技術規范不一致，技術人員協作效率低，限制創新和市場響應能力。
產品特點
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端到端數字化工藝平臺“乾坤”構建企業級數字化工藝平臺，涵蓋業務需求建模、系統分析設計、開發測試、部署切換、運行監控、故障診斷恢復全流程，提升業務系統交付規范化與敏捷性，加快響應速度、提高質量。
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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。為既有分布式業務系統提供工具集助力轉型，搭建云原生開發生態鼓勵開發者用新技術棧構建新應用，加速企業云原生化進程。
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多元開發模式“乾坤”提供高碼、低碼、零碼三種開發模式。復雜定制業務保留高碼開發，標準化業務用低代碼平臺快速組裝編排，典型前后端一體化業務場景可用無代碼開發，降低技術門檻。
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四大數字化資產庫基于神州信息行業經驗，“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、推動創新實踐，為企業復制成功模式、提升服務質量提供支撐。
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五大類業務應用支持依托“乾坤”技術底座，企業可快速開發部署賬戶交易、客戶交互、業務管理、數據分析、開放API五大類業務應用，滿足多場景業務需求。
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覆蓋數字化轉型六工作域“乾坤”從設計、開發、運行、運維、災備、集成六大工作域出發，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。
產品優勢
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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系統無縫遷移。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。
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全生命周期管理與分布式技術賦能平臺基于金融行業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、運維等關鍵環節。通過MDA理念重構研發工藝、支持多場景開發、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勢，打造企業級統一開發體系，顯著提升金融機構效率與創新能力。
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企業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，打通數據孤島，賦能數據價值挖掘與業務創新，助力金融機構實現數據驅動的智能化決策與運營優化。
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混合智能驅動的金融場景AI解決方案AI中臺為企業提供端到端人工智能解決方案，融合傳統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化功能，降低AI應用門檻，加速金融業務智能化落地，推動服務體驗與業務增長的雙重提升。
整體架構
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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。
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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、開發生態體系、運維平臺以及集成平臺，為金融機構提供設計、開發、運行、運維、災備及集成六個不同視角的完整解決方案。
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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。
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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、調度及監控等，最后為軟件開發全生命周期及企業級的知識問答提供專業的智能引擎，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
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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、企業級運維管理能力、靈活輕量的容器運行體系，以及業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，最終構建一套既穩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。
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場景二：開發模式轉型引用“技術中臺”的業務建模平臺和應用設計平臺，實現業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，提高開發效率和產品質量。這一轉型助力金融機構從傳統開發模式過渡到模型驅動的開發模式，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。
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場景三：業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級的AI能力和算法/模型管理，更好地應對市場變化，提升業務效率，實現可持續發展。
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場景四：企業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最新發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務的快速創新和可持續發展。
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