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    2021-07-04 18:47:28

    什么是业务中台?

    中台是一套结合互联网技术和行业特性,将企业核心能力以共享服务的形式沉淀,形成“大中台、小前台”的组织和业务机制,供企业快速低成本的进行业务创新和企业架构。

    中台又可以进一步细分,比如业务中台、数据中台等。本质上,都是对企业通用能力在不同层面的沉淀,并对外能力开放。

    业务中台将企业的核心能力以数字化形式沉淀为各种服务中心,其目的是“提供企业能够快速,低成本创新的能力”。业务中台的核心是“构建企业共享服务中心”,其过程是通过业务板块之间的链接和协同,持续提升业务创新效率,确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾的思想体系,并突出组织和业务机制。业务中台也包含技术和组织两大部分,通过“方法+工具+业务理解”加以实现。

    什么时候需要业务中台?

    对于传统企业,在做数字化转型的过程中,是否需要业务中台主要取决于企业面临的痛点,假如存在以下痛点,就有必要考虑建设业务中台:

    • 业务具有不确定性:创新困难,无法支撑时长高速变化;
    • 业务不在线:企业信息化程度不足,大量人工统计,核心业务没有做到实时、在线、统一;
    • 烟囱式系统多:系统割裂、数据孤岛,端到端无法实时协同,更无法基于现有系统进一步构建数据中台;
    • 系统重复建设:内部大量重复建设,缺乏业务核心的固化沉淀,系统服役到期只能推倒重建;
    • 业务与互联网紧密:业务与互联网紧密相关,特别是面向市场消费者,系统的弹性不足,需要支撑不确定的用户数量

    无论业务复杂与否、人员庞大与否,只要你的业务与互联网相关,需要快速应对消费者带来的不确定需求,需要打通烟囱林立的系统,需要业务在线来提高企业创新和协同,都应该考虑建设业务中台。同时,业务中台也一定彻底推到整个系统,首先要改变意识,分步实施,小步快跑,有很多可落地的途径和方法。

    如何规划和建设业务中台?

    决心变革。企业内部达成战略共识,一把手牵头,业务/技术等团队全局共识。做总体战略规划,分步实施,找准切入点,解决具体业务问题。

    成功试点。通过业务和系统分析调研,明确业务目标和范围,完成技术平台引入、中台建设方法论宣导,并选择验证过得技术平台和实施团队。进行试点,梳理标杆,积累经验。

    持续融合。总结出适合企业自身的理念和规范,优化组织,提升中台效率,并全面迭代和构建企业业务能力生态。

    业务中台建设的关键要素

    阿里云业务中台 & 云原生架构师王思轩给出了一些建议,指出企业在业务中台建设中要关注4个升级:

    • 战略升级。通过中台建设,落地企业数字化战略。中台一定是“一把手工程”,整体规划分步实施。
    • 组织升级。组织架构需要与中台架构相匹配,根据企业实际情况优化组织效率,提升效能,数据化运营,更好支持业务发展和创新。
    • 流程升级。将企业现有流程进行梳理,优化及固化企业流程,提高企业共享复用能力,提升企业运作效率。
    • 技术升级。通过互联网技术,对企业基础技术设施进行升级,降本增效,达到企业IT部门整体技术升级。

    业务中建设的核心技术

    业务中台落地中需要一些核心技术,也叫“技术中台”,有一些通用的建议:

    尽可能拆分,共享中心建设;

    去中心化架构,线性扩展;

    数据化运营;

    异步解耦,业务流程最终一致;

    尽可能自动化;

    尽可能使用成熟组件。

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  • 使用分布式服务是降低系统耦合性的另一个重要手段。如果说分布式消息队列通过 消息对象分解系统耦合性,不同子系统处理同一个消息;那么分布式服务则通过接口分 解系统耦合性,不同子系统通过相同的接口描述进行服务...

    在这里插入图片描述

    使用分布式服务是降低系统耦合性的另一个重要手段。如果说分布式消息队列通过 消息对象分解系统耦合性,不同子系统处理同一个消息;那么分布式服务则通过接口分 解系统耦合性,不同子系统通过相同的接口描述进行服务调用。

    回顾网站架构发展历程,网站在由小到大的演化过程中,表现为整个网站是由单一 应用系统逐步膨胀发展变化而来,随着网站功能的日益复杂,网站应用系统会逐渐成为 一个巨无霸,如图7.3所示。一个应用中聚合了大量的应用和服务组件,这个巨无霸给整
    个网站的开发、维护、部署都带来了巨大的麻烦。

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    巨无霸应用系统带来如下几点问题。

    1. 编译、部署困难:对于网站开发工程师而言,打包构建一个巨型应用是一件痛苦 的事情,也许只是修改了一行代码,输入build命令后,抽完一支烟, building;又去喝了一杯水,回来一看,还在building;又去了一次厕所, building;好不容易build结束,一看编译失败,还得重来
    2. 代码分支管理困难:复用的代码模块由多个团队共同维护修改,候总会发生冲突。代码merge一般发生在网站发布的时候,经常和发布过程中出现的其他 问题互相纠结在一起,顾此失彼,导致每次发布都要拖到半夜三更。
    3. 数据库连接耗尽:巨型的应用、大量的访问,必然需要将这个应用部署在一个大 规模的服务器集群上,应用与数据库的连接通常使用数据库连接池,以每个应用10个连 接计,一个数百台服务器集群的应用将需要在数据库上创建数千个连接。数据库服务器 上,每个连接都会占用一些昂贵的系统资源,以至于数据库缺乏足够的系统资源进行一 般的数据操作。
    4. 新增业务困难:想要在一个已经如乱麻般的系统中增加新业务,维护旧功能,难度可想而知:一脚踩进去,发现全都是雷,什么都不敢碰。许多新工程师来公司半年了, 还是不能接手业务,因为不知道水有多深。于是就出现这种怪现象:熟悉网站产品的“老 人”忙得要死,加班加点干活;不熟悉网站产品的新人一帮忙就岀乱,跟着加班加点;整个公司热火朝天,加班加点,却还是经常出故障,新产品迟迟不能上线。

    解决方案就是拆分,将模块独立部署,降低系统耦合性。拆分可以分为纵向拆分和 横向拆分两种。

    纵向拆分:将一个大应用拆分为多个小应用,如果新增业务较为独立,那么就直接 将其设计部署为一个独立的Web应用系统。

    横向拆分:将复用的业务拆分出来,独立部署为分布式服务,新增业务只需要调用 这些分布式服务,不需要依赖具体的模块代码,即可快速搭建一个应用系统,而模块内业务逻辑变化的时候,只要接口保持一致就不会影响业务程序和其他模块。如图7.4所示。
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    纵向拆分相对较为简单,通过梳理业务,将较少相关的业务剥离,使其成为独立的 Web应用。而对于横向拆分,不但需要识别可复用的业务,设计服务接口,规范服务依 赖关系,还需要一个完善的分布式服务管理框架。


    1 Web Service与企业级分布式服务

    Web Service曾经是企业应用系统开发领域最时髦的词汇之一,用以整合异构系统及 构建分布式系统。Web Service原理架构如图7.5所示。
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    服务提供者通过WSDL ( Web Services Description Language, Web服务描述语言)向 注册中心(Service Broker )描述自身提供的服务接口属性,注册中心使用UDDI( Universal Description, Discovery, and Integration,统一描述、发现和集成)发布服务提供者提供的服 务,服务请求者从注册中心检索到服务信息后,通过SOAP ( Simple Object Access Protocol,简单对象访问协议)和服务提供者通信,使用相关服务。

    Web Service虽然有成熟的技术规范和产品实现,并在企业应用领域有许多成功的案 例,但也有如下固有的缺点。

    1. 臃肿的注册与发现机制。
    2. 低效的XML序列化手段。
    3. 开销相对较高的HTTP远程通信。
    4. 复杂的部署与维护手段。

    这些问题导致Web Service难以满足大型网站对系统高性能、高可用、易部署、易维 护的要求。


    2 大型网站分布式服务的需求与特点

    对于大型网站,除了 Web Service所提供的服务注册与发现,服务调用等标准功能, 还需要分布式服务框架能够支持如下特性。

    负载均衡

    对热门服务,比如登录服务或者商品服务,访问量非常大,服务需要部署在一个集 群上。分布式服务框架要能够支持服务请求者使用可配置的负载均衡算法访问服务,使 服务提供者集群实现负载均衡。

    失效转移

    可复用的服务通常会被多个应用调用,一旦该服务不可用,就会影响到很多应用的 可用性。因此对于大型网站的分布式服务而言,即使是很少访问的简单服务,也需要集 群部署,分布式服务框架支持服务提供者的失效转移机制,当某个服务实例不可用,就 将访问切换到其他服务实例上,以实现服务整体高可用。

    高效的远程通信

    对于大型网站,核心服务每天的调用次数会达到数以亿计,如果没有高效的远程通 信手段,服务调用会成为整个系统性能的瓶颈。

    整合异构系统

    由于历史发展和组织分割,网站服务可能会使用不同的语言开发并部署于不同的平 台,分布式服务框架需要整合这些异构的系统。

    对应用最少侵入

    网站技术是为业务服务的,是否使用分布式服务需要根据业务发展规划,分布式服 务也需要渐进式的演化,甚至会岀现反复,即使用了分布式服务后又退回到集中式部署,分布式服务框架需要支持这种渐进式演化和反复。当然服务模块本身需要支持可集中式 部署,也可分布式部署。

    版本管理

    为了应对快速变化的需求,服务升级不可避免,如果仅仅是服务内部实现逻辑升级, 那么这种升级对服务请求者而言是透明的,无需关注。但如果服务的访问接口也发生了 变化,就需要服务请求者和服务提供者同时升级才不会导致服务调用失败。企业应用系 统可以申请停机维护,同时升级接口。但是网站服务不可能中断,因此分布式服务框架 需要支持服务多版本发布,服务提供者先升级接口发布新版本的服务,并同时提供旧版 本的服务供请求者调用,当请求者调用接口升级后才可以关闭旧版本服务。
    实时监控

    对于网站应用而言,没有监控的服务是不可能实现高可用的。分布式服务框架还需 要监控服务提供者和调用者的各项指标,提供运维和运营支持。


    3 分布式服务框架设计

    大型网站需要更简单更高效的分布式服务框架构建其SOA ( Service Oriented Architecture面向服务的体系架构)。据称Facebook利用Thrift ( 一个开源的远程服务调用 框架)管理其分布式服务,服务的注册、发现及调用都通过Thrift完成,但对于一个大型 网站可以使用的分布式服务框架,仅有Thrift还远远不够,遗憾的是,Facebook没有开源 其基于Thrift的分布式服务框架。目前国内有较多成功实施案例的开源分布式服务框架是 阿里巴巴的 Dubbo ( http://code.alibabatech.com/wiki/display/dubbo/Home/ )o

    我们以阿里巴巴分布式开源框架Dubbo为例,分析其架构设计,如图7.6所示。

    服务消费者程序通过服务接口使用服务,而服务接口通过代理加载具体服务,具体服务可以是本地的代码模块,也可以是远程的服务,因此对应用较少侵入:应用程序只 需要调用服务接口,服务框架根据配置自动调用本地或远程实现。

    服务框架客户端模块通过服务注册中心加载服务提供者列表(服务提供者启动后自 动向服务注册中心注册自己可提供的服务接口列表),查找需要的服务接口,并根据配置 的负载均衡策略将服务调用请求发送到某台服务提供者服务器。如果服务调用失败,客户端模块会自动从服务提供者列表选择一个可提供同样服务的另一台服务器重新请求服 务,实现服务的自动失效转移,保证服务高可用。

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    Dubbo的远程服务通信模块支持多种通信协议和数据序列化协议,使用NIO通信框 架,具有较高的网络通信性能。

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  • 《互联网分层架构的本质》简述了两...《分层架构:什么时候抽象DAO层,什么时候抽象数据服务层》中的观点是: 当手写代码从DB中获取数据,成为通用痛点的时候,就应该抽象出DAO层,简化数据获取过程,提高数据获取效

    互联网分层架构的本质》简述了两个观点:

    • 互联网分层架构的本质是数据的移动

    • 互联网分层架构演进的核心原则:是让上游更高效的获取与处理数据,让下游能屏蔽数据的获取细节

     

    分层架构:什么时候抽象DAO层,什么时候抽象数据服务层》中的观点是:

    • 当手写代码从DB中获取数据,成为通用痛点的时候就应该抽象出DAO,简化数据获取过程,提高数据获取效率,向上游屏蔽底层的复杂性

    • 当业务越来越复杂,垂直拆分的系统越来越多,数据库实施了水平切分,数据层实施了缓存加速之后,底层数据获取复杂性成为通用痛点的时候就应该抽象出数据服务层,简化数据获取过程,提高数据获取效率,向上游屏蔽底层的复杂性

     

    文本将要解答的问题是:

    • 基础数据的访问需要服务化,务层是否需要服务化

    • 如果需要服务化,什么时候服务化

     

    基础数据的访问服务化之后,一个业务系统的后端架构如上:

    • web-server通过RPC接口,从基础数据service获取数据

    • 基础数据service通过DAO,从db/cache获取数据

    • db/cache存储数据

     

    随着时间的推移,系统架构并不会一成不变:

    • 随着业务越来越复杂,业务会不断进行垂直拆分

    • 随着数据越来越复杂,基础数据service也会越来越多

     

    于是系统架构变成了上图这个样子,业务垂直拆分,有若干个基础数据服务:

    • 垂直业务要通过多个RPC接口访问不同的基础数据serviceservice共有是服务化的特征

    • 每个基础数据service访问自己的数据存储,数据私有也是服务化的特征

     

    这个架构图中的依赖关系是不是看上去很别扭?

    • 基础数据service与存储层之前连接关系很清晰

    • 业务web-server层与基础数据service层之间的连接关系错综复杂,变成了蜘蛛网

     

    再举一个更具体的例子,58同城列表页web-server如何获取底层的数据?

    • 首先调用商业基础service,获取商业广告帖子数据,用于顶部置顶/精准的广告帖子展示

    • 再调用搜索基础service,获取自然搜索帖子数据,用于中部自然搜索帖子展示

    • 再调用推荐基础service,获取推荐帖子数据,用于底部推荐帖子展示

    • 再调用用户基础service,获取用户数据,用于右侧用户信息展示

     

    如果只有一个列表页这么写还行,但如果有招聘、房产、二手、二手车、黄页等多个大部分是共性数据,少部分是个性数据的列表页,每次都这么获取数据,就略显低效了,有大量冗余、重复、每次必写的代码。

     

    特别的,不同业务上游列表页都依赖于底层若干相同服务:

    • 一旦一个服务RPC接口有稍许变化,所有上游的系统都需要升级修改

    • 子系统之间很可能出现代码拷贝

    • 一旦拷贝代码,出现一个bug,多个子系统都需要升级修改

     

    如何让数据的获取更加高效快捷呢?

    业务服务化通用业务服务层的抽象势在必行。

     

    通过抽象通用业务服务层,例如58同城“通用列表服务”:

    • web-server,可以通过RPC接口,像调用本地函数一样,调用通用业务service一次性获取所有通用数据

    • 通用业务service,也可以通过多次调用基础数据service提供的RPC接口,分别获取数据,底层数据获取的复杂性,全都屏蔽在了此处 


    是不是连接关系也看起来更清晰?


    这样的好处是:

    • 复杂的从基础服务获取数据代码,只有在通用业务service处写了一次,没有代码拷贝

    • 底层基础数据service接口发生变化,只有通用业务service一处需要升级修改

    • 如果有bug,不管是底层基础数据servicebug,还是通用业务servicebug,都只有一处需要升级修改

    • 业务web-server获取数据更便捷,获取所有数据,只需一个RPC接口调用

     

    结论

    业务越来越复杂,垂直拆分的系统越来越多,基础数据服务越来越多,底层数据获取复杂性成为通用痛点的时候应该抽象出通用业务服务,简化数据获取过程,提高数据获取效率,向上游屏蔽底层的复杂性。

     

    最后再强调两点:

    • 是否需要抽象通用业务服务,和业务复杂性,以及业务发展阶段有关,不可一概而论

    • 需要抽象什么通用业务服务,和具体业务相关

     

    任何脱离业务的架构设计,都是耍流氓


    From:

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=2651960482&idx=1&sn=feb27bdd202093a5e4747f7c043415d1&chksm=bd2d017e8a5a8868888e553a30559cb9eefa93e0a1da557342e1a13127ca67143ea87b721363&scene=21#wechat_redirect


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  • 券商如何做好机构服务

    千次阅读 2021-03-25 16:09:01
    无论哪个业务条线的部门主导,都需要其他相关部门提供服务与支持, 缺乏统筹与协作,是当下券商机构业务的普遍现状。 - 科技层面:烟囱式系统林立,难以提供一站式服务 机构业务对应的IT系统是比较复杂的,类似私募、...

    第一章 宏观背景

    自2019年下半年以来,A股市场进入结构性的牛市,少数高成长高价值的企业持续上涨。有人总结这种机构抱团行情,是A股国际化、市场机构化、机构头部化、头部产品化的结果,A股行情没能够成为中国经济的晴雨表,却真实反映了证券行业正在发生的变化:机构化、国际化和产品化。

    根据中金公司的数据,个人投资者在流通市值中的持股比例已从2003年的95.4%下降到2020年的51.8%。机构投资者占比则是逐年稳步增加,其中外资和公/私募基金是15年以来最重要的增量资金。未来在银行理财子公司、养老资金、海外资金的持续增配下,投资者结构将持续呈现“机构化”的趋势。

    随着沪深港股票通/沪伦通/债券通/中港基金互认等互联互通机制的持续推进及扩容、QFII/RQFII 投资额度限制取消、MSCI/富时罗素/标普等国际指数相继纳入A股、外资持股比放开等对外开放举措持续推进,证券行业国际化进程加速。在外资券商擅长的财富管理业务、机构客户的一站式服务以及针对企业客户的国际化服务领域本土券商整体承压。

    投资者机构化趋势将推动证券业务的机构化。机构投资者较个人投资者更为理性,更加注重投资收益的稳定性。机构投资者占比上升将提高其市场话语权,并引导市场投资风格向长期价值投资转换。这既将促进被动型投资产品的需求增长,又将带动财富管理、衍生品、FICC等创新业务的快速发展。产品化的浪潮反过来也会进一步推动证券公司机构服务的发展,带来更多的业务机会。

    第二章 资本市场机构服务参与者分析

    相对于财富管理的零售客户,机构服务市场参与主体要复杂的多。早期的机构服务围绕机构经纪交易展开,比较成熟的模式一个是私募PB业务,一个是基金分仓业务。如今机构服务的内涵和外延都发生了很大的变化,首先表现在机构服务的市场参与主体的变化。

    机构客户分析

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    券商机构客户可以简单分为两大类,一类是资管机构,一类是企业与高净值客户。资管机构又分两种角色:作为管理人角色,券商提供的是机构交易、运营、托管等卖方服务;作为资金提供方角色,券商提供的是资管服务。企业与高净值客户群体比较特殊,他们是需要机构级别专业服务的群体,他们的需求基本上横跨财富管理、资产管理、投行等机构服务领域。在投资方面,他们扮演的是专业投资者角色;在财富管理方面他们需要的是一站式私人银行服务。企业客户还是投行业务的重要服务对象,同时实体企业也会做FICC交易,通过衍生品交易,实现套利保值等企业投资与风险管理。

    产品服务分析

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    针对机构客户提供的服务分为卖方服务和买方服务。卖方服务包括机构交易服务和投行服务;买方服务提供的资管代客理财服务。其中机构交易服最为复杂,除了传统的私募PB业务、销售交易业务之外,广义上讲,研究业务、融资融券业务、企业金融业务也应该纳入其中。销售交易业务除了权益类交易业务之外,还在拓展FICC交易业务。企业金融里面也存在FICC交易,为企业提供衍生品交易和风险管理服务。

    第三章 现状分析

    机构业务的现状逻辑图

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    大部分券商机构业务分散在不同业务板块里,如图所示,经纪与财富板块会包括机构经纪交易业务、资本中介业务和PB运营外包业务;自营部门则提供FICC交易工具和产品服务,投行提供企业的融资业务和财务顾问业务;资管提供代客理财服务,并推动FOF、MOM的业务创新,并为机构客户提供投顾服务。研究所业务覆盖全部业务板块,提供基本的资讯数据和报告服务,也包括产品设计和资产配置方面的研究。

    主要问题识别

    - 治理层面:缺乏统筹与协作

    当前我国大部分券商组织架构仍然是以牌照设立为主要设计依据,所以一直以来大部分券商组织架构都是经纪业务部、资产管理部、投行业务部、自营这几个大部门。这种以业务(即产品和服务)为核心的组织架构设计,很显然不符合数字化时代以客户为中心的管理理念,尤其对机构业务来说更加如此。机构客户的业务是综合性业务,客户需求涉及经纪交易、两融、投行、资管,横跨公司多个业务部门,对业务影响巨大。无论哪个业务条线的部门主导,都需要其他相关部门提供服务与支持, 缺乏统筹与协作,是当下券商机构业务的普遍现状。

    - 科技层面:烟囱式系统林立,难以提供一站式服务

    机构业务对应的IT系统是比较复杂的,类似私募、QFII,不同类型的机构客户,可能就会配置不同的IT系统;场内柜台交易、场外衍生品交易、FICC交易相关系统基本是各自为政,交易品种不同也会导致部署多套IT系统。这就是机构业务的现状,条块分割,烟囱式系统林立,难以形成一站式综合金融服务能力,缺少系统间的整合与协同。机构客户的专业性和个性化的需求,又会带来同一业务同一类客户,需要多套系统并行支撑的情况,比如有些券商为了引入大私募客户做PB业务,会为其量身定做(订购)量化交易平台,随着私募客户的增加,难免会发生重复建设、重复引入的情况。

    第四章 核心需求分析

    机构客户的投研需求

    券商研究能力是吸引机构客户入驻的重要手段,特色研究能力也比较容易打造特色的机构服务品牌。当下,券商研究员基于第三方数据终端的研究方式,依然是卖方研究的主要工作方式。随着机构客户要求越来越高,市场竞争越来越激烈。这种以个人研究能力为核心竞争力的研究模式,已经无法满足机构客户的综合多样的研究需求,个人能力驱动的投研需要转型成为平台级能力驱动。如何建立平台级的投研能力,就是机构投研的核心需求。平台级的投研体系的建立,需要解决以下几个问题:

    • 日常的资讯数据的处理耗费大量时间的问题

    分析师每天需要跟踪大量的新闻、资讯、舆情,需要对各种新闻事件的影响范围、影响程度做及时的分析判断。而这些工作恰恰是人工智能最擅长的,用爬虫技术捕捉EDB数据和新闻资讯,用NLP技术做主体识别、情感分析,用知识图谱技术做关联分析和影响分析。用机器学习辅助金融工程做估值预测等研究模型,用智能写作输出报告。AI可以有效降低研究员资讯数据的处理工作量,提升投研工作效率,部分替代实习生的数据处理工作。

    • 多源异构数据的统一落地与管理的问题。

    目前业内研究员多使用第三方数据终端浏览数据、分析数据,但研究所需要的特色数据并不是某一个特定终端能够解决的,研究员要想获得最优质的产业链数据、工商数据、司法数据、全球黑名单数据、电商数据、GPS数据等,就需要对接不同的专业厂商。而特色数据往往会大幅改善研究成果,相对于研究方法的创新,建立数据的优势在当下研究领域可能投入产出比更高一些。这就是某些头部券商建立资讯大数据中心的原因所在,而这类资讯数据中心,对接几十个资讯数据源是很常见的事情,那么问题来了,多源异构的数据如何落地、如何统一管理,就是摆在券商当下的重要课题了。

    • 一体化研究平台的问题。

    数据终端不能替代研究平台,简单的行研模型可以通过数据终端结合excel插件的模式搞定,但稍微复杂点业务模型,都需要大量的数据处理、回测分析、因子测试、业绩分析,都需要投研工具的支持,这不是仅在数据终端上就可以完成的工作。针对每类品种,每类业务场景引入不同的投研工具显然也并不合适。基于统一的资讯大数据中心,一体化的投研工具就成为了必须,一体化的投研工具需要尽可能多的覆盖权益、固收、FOF、量化以及FICC衍生品等品种的研究,能够做复杂的数据处理、建模以及大数据回测,并能够分业务场景做业绩分析、风险分析。

    机构客户的交易需求

    私募、公募、银行理财子、QFII,每类机构客户对于机构交易都有不太一样的需求。私募客户对量化和极速交易非常关注。公募、银行理财子对于多市场多品种有一定的要求,QFII客户则还关注多种交易方式。如果有一种交易柜台能够满足上面机构客户的全面交易需求,那么它一定是支持多交易通道、支持多品种、支持多交易方式的。所谓多交易通道是指交易市场覆盖多交易所、银行间、境外市场以及场外基金等。多交易品种则是指交易要覆盖股票、债券、衍生品、FICC等交易品种。多种交易方式对吸引QFII客户尤为重要,除了指令交易还要支持代理交易、协议交易。一站式综合交易服务还需要将交易、运营、风控、资金、账户、通道全部打通,围绕交易提供一站式服务。

    机构客户的业务运营需求

    机构客户的运营分内部运营和外部运营两类场景,内部运营解决机构服务日常运营工作的处理,外部运营则是要解决与机构客户的高效沟通,运营数据分享的问题。目前机构业务的整体运营随着机构客户的数量增多、机构管理人的产品规模的快速增长,买方和服务方的运营压力都比较大。内部运营需要提升运营效率,提升运营事件监控和及时响应的能力。外部运营则要为机构客户提供业务管理终端,以在线的方式提供各类运营服务。

    第五章 蓝图规划

    机构业务蓝图规划,主要有下面四个关键提升点,

    1)以客户为中心的自适应组织架构重构。

    2)券商机构客户引流和生态建立的抓手:研究服务。

    3)多方协同驱动一站式机构客户服务

    4)数字化技术架构升级,实现机构业务的个性化敏捷定制

    以客户为中心的自适应组织架构重构

    从客户群体的划分来讲,券商业务就是零售业务和机构业务。过去券商的各种变革和转型,零售经纪业务都是首当其冲的。在证券行业机构化、国际化、产品化的大背景下,机构业务将成为数字化转型成败的关键。零售业务组织形态非常清晰,基本上都是经纪财富部门统一管理,而机构业务则因为各种原因,业务分散在各个业务部门里。缺乏统筹与协作。

    以客户为中心的自适应组织架构设计,是券商机构业务的组织重构的方向。以客户为中心就是要打破以牌照业务划分导致的割裂的组织现状,实现面向机构客户的组织层面的统筹和协同;自适应组织重构目标则是实现敏捷组织,以适应机构业务数字化转型的需要。下面具体分析按下组织架构重构的这两个具体方向。

    • 以客户为中心的组织重构

    以客户为中心的组织重构可以效仿国际大型投行的做法:围绕目标客户来划分业务板块、设立组织架构。国际投行通常根据客户类型(个人/机构)划分业务板块、以满足不同类型客户的一站式需求。 目前看有三种方式实现机构客户的一站式服务:

    1. 建立单一客户经理制,实现对机构客户的统一服务,统一协调。这是个最轻量级解决方案了。
    2. 成立公司级机构客户服务委员会,推动现有业务团队面向机构客户的统筹管理和协同。
    3. 设立机构客户服务一级部门,将研究业务、机构服务、ficc、销售交易团队纳入统一管理。这是比较重的架构调整,当下很多国内头部机构已经做了这样的调整。

    目前看到的机构业务的组织调整方式不是单选而是多选,面向大客户设立的单一客户经理制,总是正确的选择。机构委则可以做实也可以做虚,做实则下设机构客户各个部门,做虚则只实现的是矩阵式管理,只负责统筹和协同,原来业务部门继续行使其原来职责。

    • 高度敏捷性的自适应组织重构

    机构业务除了以客户为中心的组织重构之外,还需要设计成为高度敏捷的自适应组织。敏捷自适应组织的打造,既是机构客户一站式服务的要求,也是机构业务数字化转型的要求。机构客户业务创新多、需求个性化程度高、专业性强、业务覆盖广,要想真正实现一站式的服务,需要改变传统的层级决策模式,让决策能够更好地反映市场需求,并针对需求的变化做出实时调整。机构客户的服务需要券商建立建立市场自适应性、技术自适应性和组织自适应性。市场自适应性,要求券商积极主动重新思考客户和市场,采取有效行动和措施,借助数字平台生态,快速进入新业务,变革现有格局。技术自适应性,则是要充分利用平台和创新价值链,降低成本,加速交付,适应快速业务变化,同时构建集成技术平台,实现端到端集成能力与敏捷性。组织自适应性,则是指要积极主动进行员工交互,提升员工体验,并且投资自动化技术,打造动态突击团队,响应创新和变革。

    券商机构客户引流和生态建立的抓手:研究服务

    券商机构业务正在向全平台业务、一站式综合金融服务转变。而机构业务的核心价值依然落在交易环节,比如为机构客户提供的权益和FICC机构交易业务、融资融券业务,投行和资管业务等。而要将机构客户的服务做到交易端就必须完成公司和公司,公司和人之间的连接。如果说机构客户的大客户经理是维系客户关系的,那么研究员则扮演的是顾问式营销的角色,是真正的将券商产品服务和机构客户建立连接的那个角色。这种定位就会导致了两个改变:

    • 卖方分析师IP化对机构客户的连接非常重要。

    最近几年整个分析师群体越来越关注个人IP的建设,分析师的个人化时代已经来临。机构客户属于B端客户,但具体业务的接触是一个个B端具体的个人——大C。相对于投顾之于散户,分析师对标的是机构客户的大C,自媒体时代研究所分析师的个人IP的影响力对于机构客户:产品管理人、企业、高净值客户而言,带来的是券商一站式机构产品和服务的输出。

    • 研究报告成为机构全平台服务的流量入口。

    专业的、特色研究服务将撬动机构客户到券商机构业务全平台上做各类交易服务。 最终你发现你卖的不是研究服务,你只是把研报当作机构服务平台的流量入口,最终让机构客户切入到全平台的交易环节才是你的最终目标。目前一些新成立的公募基金已经和海外一样,直接将产品放在单一的券商交易席位上。这时候他们看重的合作券商能力已经不单是研究了,而是交易系统的执行,衍生品设计,产品销售和托管等,研报服务的输出最终演变为机构综合金融服务的流量入口。

    多方协同驱动一站式机构客户服务

    券商的投行业务、机构业务和零售财富业务三大业务板块,是一种相互支撑、相互牵引、相互推动增长的大协同关系。具体来说投行业务输出股权融资债券融资、财务顾问服务的同时会可以为机构业务带来企业客户,机构客户则可以为投行企业客户提供风险管理工具与服务,依托资本中介与投资交易撬动企业资源。另外一方面,零售财富业务同样可以为机构业务带来客户增长,并带来特色化产品的需求;机构业务反过来可以为财富管理业务输出特色创新产品。

    在机构委下面各个业务单元也是一个大协同的关系,研究业务会带动机构销售,机构销售带动资产托管;量化交易带动PB运营外包,运营外包带动私募综合服务;机构资管业务带动FOF/MOM的创新,驱动PB业务的整合和创新;自营业务推动FICC的交易工具和产品创新,推动企业FICC的投资,推动机构衍生品交易的产品创新。

    机构客户需要一站式金融服务,一站式服务依托机构业务与财富管理业务、投资银行业务的大协同,也依托自营、资管、研究、pb、资产托管、行政服务的相互间的小协同。

    机构业务的协同从科技的角度看需要解决好客户协同、产品协同、渠道协同、数据协同4个问题。其中客户协同,需要解决好客户共享、交叉销售以及监管业务隔离的问题;产品协同需要解决好产品信息共享、产品基于场景的洞察分析、多业务部门联合的产品创设问题。渠道协同,需要建立机构客户多渠道客户接触的统一管理,需要提供全旅程的陪伴服务,做好渠道接触数据的共享,一致性的服务体验,并建立与外部科技公司的技术合作、金融公司的业务合作。数据协同,需要建立统一的机构客户的数据湖,归集所有机构客户的各类数据资源,并统一建模,为机构客户提供详尽的画像系统,根据需要建立机构客户的共享服务中台。在满足监管要求下做好业务隔离、数据隔离,并在此基础上充分共享协作。

    数字化技术架构升级,实现机构业务的个性化敏捷定制

    机构业务的IT规划需要解决好三个方面的问题:数字化转型、个性化敏捷定制和新老系统的融合利用的问题。

    • ** 数字化转型的问题:重点关注的是中台建设、数据平台的建设和AI的引入。**

    财富管理业务怎么转型券商基本摸清楚了,接下来就是比拼机构业务数字化转型了,转型好了,也就代表了整个券商数字化转型的成功。中台服务可以分为公司级中台、部门级中台,机构业务需要多个大部门的协同,所以应该重点建设公司级的机构客户中心、机构产品中心两个共享服务中台;机构客户数据目前是离散存储的,需要依托公司数据中心建立机构服务的数据集市,并基于数据集市提供面向机构业务的KYP、KYC数据中台服务。同时引入人工智能技术平台推动智能投研、智能投资、智慧运营的建设。NLP、知识图谱、机器学习就成为了必须,并且需要结合金融工程完成相关建模、分析等任务。

    • ** 新老系统的融合利用的问题。**

    券商机构业务的系统现状比较复杂,有老式单体业务、有分布式多层架构应用、也有最新的微服务。对于新筹券商,没有历史包袱,推荐使用一体化解决方案,可以统一架构、统一服务,避免异构系统集成带来的诸多问题。一体化解决方案又分为投研一体化平台、交易一体化平台和运营一体化,三个一体化平台基本就可以覆盖机构客户的全部业务需求了。对于那些经营多年,有历史包袱的券商,需要解决新老系统、异构系统集成的问题,因为一站式金融服务需要各类系统统一协作,这点可以通过技术架构升级达成目标。

    • 个性化敏捷定制的问题。

    相对于财富管理客户而言,机构客户的需求是复杂多样的,是特色、个性的,甚至是独有的。越是大型机构越是对个性化有明确的需求。而现实情况是,券商大部分机构业务的软件产品都是通过金融IT供应商采购来的套装软件,既然是套装软件,肯定是满足不了机构客户如此个性化的需求的。虽然我们可以看到自研能力突出的几个头部券商,自己会尝试开发量化系统、极速行情、PB系统等,但总体上,绝大多数券商是没有这个自研能力的。如何解决面向机构客户敏捷定制的问题就成为了当下开展机构客户一站式服务的核心问题了。

    上面谈到的机构业务的3个核心问题,都涉及到券商机构业务的技术架构问题,总体技术架构的升级比开发购买业务软件更加重要。技术架构是IT应用的骨架,各个业务软件只是零部件。这里推荐一种架构模式,对于机构业务的数字化业务创新、新老服务融合、个性化服务的打造有一定的支撑与推动作用。具体架构图如下:

    在这里插入图片描述

    新一代机构业务技术架构,分为三层架构:

    1) 多粒度服务层(金融服务零部件)

    多粒度服务层相当于金融服务的零部件库,里面包括已经微服务化的各类机构业务新系统,也包括传统单体应用、分布式多层体系架构应用的各类老架构体系的服务;有类似机构柜台一样的巨型服务,也有单点认证这样的小服务。对于微服务,采用服务网络(Service Mesh)的方式进行统一管理,对于传统架构的系统则可以添加代理,进行服务暴露和管控。多粒度服务层的目标就是开放共享机构业务的所有后台服务,供前台业务随时调用随时使用。

    2) API解析与组装层(机构业务金融引擎、生产线)

    API解析与组装层相当于金融业务引擎,也可以理解为各类前端业务的生产线,通常起到如下几个作用:安全、路由、监控、服务编排和开发者支持。在横向通讯Service-Service的交互中,采用Service Mesh服务网络的技术,在纵向通讯中采用API网关、iPaas、ESB企业服务总线这几个技术的综合应用,实现对多粒度服务层的各种应用的访问。这一层总体上有3个作用:机构业务系统的服务治理、机构业务API解析与转换、机构业务的服务编排。

    3) 多样化用户体验层(个性化前台业务)

    这一层是前台业务层,也是基于金融业务引擎、金融后台服务群,生产出来的个性化创新应用。这里的前台层不止包括统一的机构客户终端,还包括员工、合作伙伴的前台业务,也包括对开发者的支持。全新架构的前台开发往往会结合低码平台来展开,有效降低开发门槛的同时,尽可能采用服务组装编排的方式使用后台服务,而不是部署一个新的服务。

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