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金融科技數據鏈的DNA

企業動態
2020金融街論壇年會上,央行副行長范一飛談到金融與科技融合發展的新舉措,第一條就是“固本強基,發揮數據要素倍增作用”,強調深挖應用場景,運用海量多維數據實現“信息整合,特征關聯和業務洞察”。因此,金融企業通過打通“云-管-邊-端”的金融科技數據鏈,實現信息整合、特征關聯,正式被提上了金融科技的議事日程。

 2020金融街論壇年會上,央行副行長范一飛談到金融與科技融合發展的新舉措,第一條就是“固本強基,發揮數據要素倍增作用”,強調深挖應用場景,運用海量多維數據實現“信息整合,特征關聯和業務洞察”。因此,金融企業通過打通“云-管-邊-端”的金融科技數據鏈,實現信息整合、特征關聯,正式被提上了金融科技的議事日程。

當前,“95后”逐漸成為了消費市場的主力,從小生活條件優越的“Z世代”,有著巨大的消費潛力,他們更加渴望自由而彈性的生活,特別是對在線服務的可用性和體驗感要求極高。面對客戶群體及需求的變化,金融企業的數字化轉型中,提升服務的可用性和用戶體驗成為新目標。未來,打通金融科技數據鏈,融合用戶體驗監控、CDN邊緣節點監控、云原生服務監控、微服務監控等新監控管理手段,將成為新一輪的科技創新熱點。

以電子銀行為例,金融科技數據鏈的打通需要DNA的三個環節分別是:

DEM(Digital Experience Management)
用戶數字體驗管理包含客戶端APP體驗監控、瀏覽器體驗監控、小程序體驗監控、瀏覽器撥測和手機撥測等一系列技術;

NPM(Network Performance Management)
網絡性能管理通過探針技術、BigIP大數據引擎、Nginx Telemetry等技術,實現網絡傳輸的路徑發現,異常發現,故障發現;

APM(Application Performance Management)
應用性能管理通過字節碼注入和微服務探針,無需應用代碼變更的情況下實現對代碼運行效率、SQL調用效率、PaaS API調用邏輯追蹤,以及微服務的性能監控。

金融機構獲取不同環節的體驗數據、網絡數據和代碼執行效率數據后,需要通過DataView的大數據平臺實現信息整合和特征關聯。實現對VIP用戶訪問過程全棧溯源,提升用戶體驗;同時,機器學習后通過智能基線實現智能警報;再通過Al人工智能實現根因分析,提出解決建議和方法,通過API調用驗證過的預配置,實現一鍵變更和一鍵割接。根據目前客戶的使用狀況,金融科技數據鏈DNA的架構可以幫助客戶發揮數據要素倍增作用:

“信息整合”:將用戶體驗數據、網絡性能數據、應用性能數據、應用可用性數據等信息整合,實現統一收集、統一存儲、統一管理。通過API調用的方式實現一次采集,各部門多次訂閱消費。某客戶反饋關于服務可達能力提升時說:1.2%的服務可達提升,可不僅僅是體驗提升而已,光數據中心1.2%的耗電節省,就是博睿數據帶給我們很大的價值了。

“特征關聯”:通過大數據分析和用戶標識,建立用戶訪問、網絡傳輸、云服務、API調用等各環節的關聯關系,實現全棧溯源,幫助電子銀行業務在保證穩定可靠的社會責任的同時,融合現有平臺、云原生平臺、國產化平臺、微服務平臺的監控管理手段。某銀行用戶登錄電子銀行時,常常由于運營商的認證短信延遲,導致登錄失敗,通過博睿數據定制對客戶與運營商間的短信網關監控,發現和排除關聯故障,建立服務品質的數據標準,提升了本行與運營商的議價能力并提升用戶體驗。

“業務洞察”:用財務語言匯報數據中心的投入產出,建立帶寬、算力、存儲等基礎設施投資后,發現具體的用戶體驗/用戶留存率/月活提升、API調用效率提升以及代碼運行效率提升之間的相互關聯關系,為業務拓展提供直接參考。

金融科技數據鏈DNA:通過大數據平臺打通“云-管-邊-端”,并通過機器學習和人工智能實現“信息整合,特征關聯和業務洞察”,幫助金融企業在國產化大環境下應對“Z世代”對服務可達及應用體驗的高要求,在穩定、可靠和靈捷快速之間取得相對平衡,促進金融與科技融合發展。

 

責任編輯:梁菲 來源: 博睿數據
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