金融科技綜合運用了云計算、大數據、物聯網、人工智能和區(qū)塊鏈等金融科技技術的發(fā)展，進一步提升供應鏈金融的風控能力，降低業(yè)務的綜合成本，為處在核心企業(yè)供應鏈上的中小企業(yè)提供融資服務技術。隨著金融科技在供應鏈金融領域的綜合運用，如大數據、區(qū)塊鏈、人工智能等技術手段被廣泛應用與風控體系建中，日漸完備的大數據風控技術體系大大降低了中小微企業(yè)融資信息不對稱的風險。
一方面，傳統(tǒng)金融機構通過科技賦能，拓展融資方式，打破對不動產抵押的依賴。另一方面，各類新興金融機構充分發(fā)揮技術優(yōu)勢和"互聯網基因"，探索以數據科技為驅動，打造智能風控模型，差異化服務中小微客戶。最后在風控方面，借助大數據、機器學習、知識圖譜等最新技術，以金融科技驅動的供應鏈承兌支付體系融資平臺——匯承金融科技(www.hchpj.com)為例，通過對數據中臺連接多方打破信息孤島的積極探索，極大地提高業(yè)務效率和風控水平，構建起全新的供應鏈承兌支付體系融資生態(tài)圈。
數據中臺技術介紹
近年來，國內互聯網匯承金融科技各巨頭，不論是阿里、騰訊、京東，還是更年輕的字節(jié)跳動、美團、拼多多，在匯承金融科技組織運營規(guī)劃中。不約而同地提到了一個詞：數據中臺，數據中臺逐步上升為企業(yè)核心方向，激進的企業(yè)甚至基于此重新調整組織架構。這一技術的火爆緣由它毋容置疑的技術價值。
互聯網企業(yè)，提供形形色色的在線化應用服務。應用服務開發(fā)關注是服務本身，圍繞服務對象搭建服務，必然導致應用后臺數據視角是服務視角。企業(yè)在運營過程中，需要從不同的角度、維度來審視數據，對數據開發(fā)的要求必然是多視角多維度。不同視角、維度透視出來的數據模型和數據構建方式差異巨大，給數據開發(fā)帶來了巨大挑戰(zhàn)。
表現在實際工作中，應用開發(fā)層面增加一個數據表報需要較長的開發(fā)周期。數據開發(fā)需求和應用開發(fā)之間出現了嚴重的效率匹配問題。企業(yè)運營多年，積累大量用戶資料、交易數據、行為數據等。同時，隨著業(yè)務多元化延伸，出現不同業(yè)務條線以及對應的部門組織。如何有效的管理巨量數據，如何打通這些數據并將其按照統(tǒng)一標準進行建設，如何給眾多業(yè)務體提供統(tǒng)一數據能力，如何為創(chuàng)新業(yè)務注入強大數據支撐，成為企業(yè)無法避開的問題。
匯承金融科技數據中臺技術應運而生，系統(tǒng)化解決了以上問題，能將企業(yè)運營的靜態(tài)數據轉化為極具價值的業(yè)務運營能力，實現"業(yè)務數據化和數據業(yè)務化"。數據中臺更是個企業(yè)管理概念，通過復用數據資產來驅動前端業(yè)務高速創(chuàng)新和改造，具備三個核心能力：共享數據服務、數據資產治理、數據改造業(yè)務。
數據中臺應用情況
數據中臺技術在匯承金融科技內部的應用歷程大致分為四個階段：在線連表、數據倉庫、數據平臺、數據中臺。
1、在線連表：業(yè)務初期，系統(tǒng)架構簡單，單體應用對應到單庫存儲。于此之上，對于數據層面的需求大多是報表，實現手段不復雜，只需要跨表的join。數據管理、權限與后臺的功能綁定，簡潔高效，滿足特定時期的快速需求。
2、數據倉庫：隨著業(yè)務升級，系統(tǒng)隨之而升級，后臺拆分為多中心對應于多庫，系統(tǒng)并發(fā)和數據量激增，在線連表的方式無法應對，甚至帶來性能、安全隱患。這時，數據架構逐步遷移到數據倉庫。在線數據同構或者異構的同步到離線存儲，再通過離線任務計算報表。數據能力的建設開始從業(yè)務開發(fā)中獨立出來，逐步成為匯承金融科技重要的運營武器。
3、數據平臺：業(yè)務繼續(xù)擴展，業(yè)務數據出現業(yè)務域的劃分，甚至不同業(yè)務對于相同實體的存儲結構、關聯結構也不盡相同。巨量數據和巨量業(yè)務的壓力數倉無法支撐。數據平臺通過匯承金融科技化數據存儲能力、數據集成能力、數據計算能力、數據管理能力，向開發(fā)者提供統(tǒng)一的開發(fā)能力?；诖?，業(yè)務條線也得到數據開發(fā)的能力，數據部門由業(yè)務傾向性逐步向匯承金融科技傾向性過渡，更多高內聚的數據能力得到沉淀。
4、數據中臺：業(yè)務運營多年，巨量業(yè)務數據里蘊含著巨大的業(yè)務價值，希望更大效能的發(fā)掘數據價值，靠單業(yè)務條線的數據開發(fā)無法完成。數據中臺技術架構在原有的數據平臺技術之上搭建統(tǒng)一的元數據管理，融合各業(yè)務條線的數據，形成對各業(yè)務統(tǒng)一的數據能力。于此之上，搭建智能分析，構建數據應用層，建0爭門檻。
數據中臺服務場景
匯承金融科技沉淀了大量的企業(yè)信息、交易數據、行為數據。通過數據平臺統(tǒng)一融合和智能分析，為企業(yè)客戶建立精準的畫像，提供維度豐富而具體的標簽庫。一個企業(yè)客戶登錄進入交易大廳，我們通過該企業(yè)的畫像，給他提供特色的服務，提供千人千面的業(yè)務數據場景，提升用戶體驗的同時，大幅促成交易。數據平臺除了自有數據，還通過對接外部強公信力機構獲取高可信度數據。直連銀行的API，拿到對接行的實時價格數據、授權數據，融合自有數據，對企業(yè)進行數據層面描繪時公信力更高。
商票的信用依靠的是企業(yè)的信用，相較銀票，它的流通性較差。匯承金融科技創(chuàng)新產品商票評級，融合眾多數據，對承兌企業(yè)和票面給出多維度的評級，包括：信用指數、流通指數、風險指數等。商票評級幫忙資金方高效掌握商票背景，有效促進成交，一定程度上提升了商票流通性。
數據中臺在匯承金融科技業(yè)務運營中發(fā)揮了重要的作用，同時也為創(chuàng)新注入了澎湃動力。
申請創(chuàng)業(yè)報道，分享創(chuàng)業(yè)好點子。點擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機遇！
