金融科技数据链的DNA

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2020金融街论坛年会上,央行副行长范一飞谈到金融与科技融合发展的新举措,第一条就是“固本强基,发挥数据要素倍增作用”,强调深挖应用场景,运用海量多维数据实现“信息整合,特征关联和业务洞察”。因此,金融企业通过打通“云-管-边-端”的金融科技数据链,实现信息整合、特征关联,正式被提上了金融科技的议事日程。

 2020金融街论坛年会上,央行副行长范一飞谈到金融与科技融合发展的新举措,第一条就是“固本强基,发挥数据要素倍增作用”,强调深挖应用场景,运用海量多维数据实现“信息整合,特征关联和业务洞察”。因此,金融企业通过打通“云-管-边-端”的金融科技数据链,实现信息整合、特征关联,正式被提上了金融科技的议事日程。

当前,“95后”逐渐成为了消费市场的主力,从小生活条件优越的“Z世代”,有着巨大的消费潜力,他们更加渴望自由而弹性的生活,特别是对在线服务的可用性和体验感要求极高。面对客户群体及需求的变化,金融企业的数字化转型中,提升服务的可用性和用户体验成为新目标。未来,打通金融科技数据链,融合用户体验监控、CDN边缘节点监控、云原生服务监控、微服务监控等新监控管理手段,将成为新一轮的科技创新热点。

以电子银行为例,金融科技数据链的打通需要DNA的三个环节分别是:

DEM(Digital Experience Management)
用户数字体验管理包含客户端APP体验监控、浏览器体验监控、小程序体验监控、浏览器拨测和手机拨测等一系列技术;

NPM(Network Performance Management)
网络性能管理通过探针技术、BigIP大数据引擎、Nginx Telemetry等技术,实现网络传输的路径发现,异常发现,故障发现;

APM(Application Performance Management)
应用性能管理通过字节码注入和微服务探针,无需应用代码变更的情况下实现对代码运行效率、SQL调用效率、PaaS API调用逻辑追踪,以及微服务的性能监控。

金融机构获取不同环节的体验数据、网络数据和代码执行效率数据后,需要通过DataView的大数据平台实现信息整合和特征关联。实现对VIP用户访问过程全栈溯源,提升用户体验;同时,机器学习后通过智能基线实现智能警报;再通过Al人工智能实现根因分析,提出解决建议和方法,通过API调用验证过的预配置,实现一键变更和一键割接。根据目前客户的使用状况,金融科技数据链DNA的架构可以帮助客户发挥数据要素倍增作用:

“信息整合”:将用户体验数据、网络性能数据、应用性能数据、应用可用性数据等信息整合,实现统一收集、统一存储、统一管理。通过API调用的方式实现一次采集,各部门多次订阅消费。某客户反馈关于服务可达能力提升时说:1.2%的服务可达提升,可不仅仅是体验提升而已,光数据中心1.2%的耗电节省,就是博睿数据带给我们很大的价值了。

“特征关联”:通过大数据分析和用户标识,建立用户访问、网络传输、云服务、API调用等各环节的关联关系,实现全栈溯源,帮助电子银行业务在保证稳定可靠的社会责任的同时,融合现有平台、云原生平台、国产化平台、微服务平台的监控管理手段。某银行用户登录电子银行时,常常由于运营商的认证短信延迟,导致登录失败,通过博睿数据定制对客户与运营商间的短信网关监控,发现和排除关联故障,建立服务品质的数据标准,提升了本行与运营商的议价能力并提升用户体验。

“业务洞察”:用财务语言汇报数据中心的投入产出,建立带宽、算力、存储等基础设施投资后,发现具体的用户体验/用户留存率/月活提升、API调用效率提升以及代码运行效率提升之间的相互关联关系,为业务拓展提供直接参考。

金融科技数据链DNA:通过大数据平台打通“云-管-边-端”,并通过机器学习和人工智能实现“信息整合,特征关联和业务洞察”,帮助金融企业在国产化大环境下应对“Z世代”对服务可达及应用体验的高要求,在稳定、可靠和灵捷快速之间取得相对平衡,促进金融与科技融合发展。

 

责任编辑:梁菲 来源: 博睿数据
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