行业现状及痛点
更高要求的监管
监管理念要求更精确、透明、高效,坚决坚守不发生系统性金融风险的底线,识别监管对象、金融产品的内在联系和特征本质,建立跨行业的监管分析应用,实现对跨界的金融产品和经营行为进行关联分析,实现区域金融的宏观掌控。
更多金融产品的创新
近年来,随着证券市场规模的快速增长和创新步伐加快,出现了更多类型的金融产品交易,股票、债券、可转债、信托、各类基金、风险互换产品与其他衍生品,基础资产的层层复杂嵌套,通道等手段层出不穷。基于复杂产品的违规违法操作对监察系统的灵活性以及业务敏捷响应能力提出了严峻的挑战。
更复杂隐蔽的市场操作
在大量的量化交易,计算机交易的技术推动下,跨市场、跨品种,各类违法违规手段更加隐蔽、模式更加复杂,导致需要更强大的监察平台才能更高效精准的识别复杂的违法违规模式。
传统技术架构的老化
传统的交易监察系统大部分是基于 C/S 模式,后台系统基于主机或者小型机平台,由于横向扩展性不足,系统负荷非常大,处理性能的提升滞后于业务发展的要求,横向扩展能力受到约束。其次,系统相对封闭,技术成本和投资成本较高。另外,系统整体架构为多年以前设计,技术本身存在局限,对未来业务应用的发展已形成制约。
方案架构
业务架构
全面支持日常监控、调查分析、工作流程、业务研究的一体化市场监察工作需要,具备有效、实用、好用、安全特征的智能化监察工作平台。支持系统性风险指标、实时证券价量报警指标、实时投资者异常交易报警指标、实时查询和简单汇总统计、基本交易行情数据存储和查询统计、投资者历史盈亏计算、投资者交易行为标签、账户交易相似度等各类监察业务的展开。
技术架构

采用基于云计算的分布式数据与应用架构,涵盖数据采集、数据计算引擎、数据分析、应用容器平台、数据应用、数据治理等全方位数据处理技术堆栈。

整体数据处理技术平台为实时交易监察、资金数据等金融数据处理做过大量的优化处理,确保从采集到数据应用与数据接口输出的端到端超低延时以及数据的一致性核对。

数据采集部分基于数据智能研发平台的全数据类型多样化采集能力,并能够进行分布式的扩展,承接百万级别/秒的交易与行情数据冲击,并保证交易数据的采集实时性、不丢失、不重复、可回溯等能力。

数据计算引擎部分涵盖离线 Spark、在线 OceanBase、图计算 GeaBase、实时流计算实时计算平台、高性能决策引擎实时智能决策平台、数据资产管理平台、搜索 Zsearch、元数据管理等全面的数据处理平台。

数据分析部分涵盖面向业务人员的全功能模型平台数据洞察分析平台,涵盖数据建模与深度机器学习,让人工智能不再难以驾驭。

最后一端基于容器化技术的数据应用支撑平台以及之上的数据应用为开发、运维,终端客户提供完美的工作平台与良好的用户体验。

产品特点
前瞻性
整体方案不仅仅局限于交易监察系统,而是从整个的新一代数据平台这一更高的视角出发,具有更好的前瞻性和先进性。并符合权威第三方咨询机构的预测方向。
完备性
将数据平台、应用平台、分析平台无缝整合,从业务能力和客户需求角度出发,确保平台的完备性与普适能力,为之上的应用打造坚实的基础。
成长性
利用整体考虑了系统的升级进化能力,分布式、非绑定、松耦合与可插拔替换,确保能够从容应对未来十年的更高交易吞吐量的监察带来的技术挑战。
扩展性
主流开源大数据平台与云计算技术的有机融合,确保资源的最有效利用与管控的同时大幅度降低运维成本与提升开发上线效率。
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