凯美瑞德VIVA-FD金融数据实时治理与业务管理系统解决方案基于金融市场数据平台形成金融市场知识图谱，通过数据驱动建设业务场景，研发内容包括建设基础平台、投资数据深度治理、智能分析、智能交易、智能监测、智能风控&合规。在大数据流处理框架下，通过构建完整的数据模型层，实现数据主体模型建设和金融市场数据管理，助力金融机构数字化转型。主要应用于各类金融机构。
一、实施背景
中国金融机构在数字化转型道路上仍然面对重重困难，数据基础建设不完备、数据处理实时性不强、数据顶层驱动力不足、组织支撑体系不健全等问题成为能否推进数字化转型的焦点。面对日益复杂的金融市场环境，各金融机构传统的数据治理与业务管理手段显得愈加滞后，已经无法满足管理人员对金融市场业务数据、风险数据变动的及时性以及敏感性把握，对各类内外部数据的实时动态监测及预警显得尤为重要。
针对当前金融机构所面临的现状，凯美瑞德作为本土化供应商，具备多个万亿级资产规模重型系统设计、研发及实施成功案例，实时关注行业发展趋势，以实际市场需求为出发点展开金融科技攻坚，自主研发VIVA-FD金融数据实时治理与业务管理系统，打破了传统银行孤岛性数据管理的现状，为各大金融机构的数字化转型提供解决方案。
该系统通过CDC、Kafka技术实现亚秒级的实时数据驱动，搭载多款计算引擎满足多业务场景的秒级指标响应，基于大数据的分布存储能力实现留痕数据的快速存储。产品主要功能包括数据采集、数据治理、统一数据管理、数据分析应用、市场曲线加工、指标计算和管理、投资研究、投资交易、风险管理、投后分析、数字化运营、业务全景视图等场景化应用。能够帮助金融机构，提升数据标准化，帮助银行业务部门数据挖掘、数据分析工作。通过数据实时处理技术，提升投资决策、风险管理和运营管理效率。进一步挖掘数据业务价值，将数据运用到资金业务的投研、合规风控和投后的全流程管理之中，规范运营管理流程，降低运营风险。赋能场景化数据应用，推进业务与技术融合，助力机构实现数字化转型。
二、实施目标
在金融机构数字化转型实践方面，我司自主研发基于企业级数据的VIVA-FD金融数据实时治理与业务管理系统的金融市场数字化解决方案，已在多家金融客户实际业务场景中部署应用，实践经验具备参考价值，该项目包含以下内容：
（1）基于CDC和分布式数据处理架构的一站式操作
VIVA-FD金融数据实时治理与业务管理系统基于CDC的变化数据捕获策略，识别和捕获对数据库新增，删除，变更等数据的变化，实时处理这些变化的消息。实现了低延迟，高效率的数据传输。可快速响应处理金融业务系统的各种市场数据，行情数据，交易数据变动，为后续的各种应用场景提供支持。系统利用分部署架构原理，拆分了多个模块，数据采集，数据模型转换，基础平台，数据模型等多个模块，满足了金融数据集成业务增长需求，系统高效可靠。
（2）深度的数据治理
为了满足不同的业务需求，银行业行内往往竖井林立，相互割裂，数据质量参差不齐。对于底层数据，缺乏行业共性标准，缺乏全面、科学、有效的数据治理组织架构。难以避免的手工化作业，也极大阻碍了银行业务部门数据挖掘、数据分析工作的开展。数据基础建设的不完备，使得数据的统一管理和应用存在困难。VIVA-FD金融数据实时治理与业务管理系统提供标准化的数据治理和管理功能，整合内外部数据，建设数据治理体系，将离散的数据孤岛进行整合、加工、清洗。系统基于不同的业务场景，应用不同主题的数据模型，如交易主题、证券主题、市场主题、会计主题、风险主题、产品主题，全面支持各类数据的扩展及变化，以支撑后续投资交易业务的开展。
（3）开放性的产品平台，高度可配置，并可实现快速扩展
金融行业发展迅速、品种不断创新、监管要求不断变化的特点，要求系统具备灵活可配、快速响应需求变化的能力。系统提供了无侵入的数据采集服务，可配置的数据清洗转换引擎，可扩展的数据标准模型，适配不同的应用场景。
业务上，借鉴国际最先进的设计理念，在系统底层对金融标准模型进行了主题的拆分，并建立了标准的数据模型管理，满足客户大部分应用场景，以及需求变更。系统提供数据模型配置管理模块，可配置客制化模型字段，快速适应客户的业务场景变化。系统提供数据接入模块的规则配置管理，可供用户快速修改数据清洗转换的规则，快速建立完整适配的数据体系。
技术上，利用分布式架构，SOA设计思想，将系统拆分为多个模块，各个模块松耦合，可独立运行，升级替换。
三、优势特点
1、全面性：整合有关交易、市场和投资研究的信息，以及通过电子邮件、语音电话和即时消息等各渠道的市场观点。将所有数据整合一处后，沉淀海量数据为全面投资管理提供基础。
2、先进性：平台采用先进的lambda流批一体技术架构实现高性能实时全域的业务洞察。
3、连接性：将规模化高业务复杂的数据连接到不同投资管理业务场景。
4、专业性：在行业专家制定的资金数据标准基础上进行深度的数据治理。数据驱动各类金融业务引擎（簿记引擎、授信引擎、余额引擎、限额引擎、估值引擎、风险引擎、会计引擎、绩效引擎、清算引擎、流动性引擎等）。
5、一体化：实现投资业务数字化驱动数据采集、数据治理、数据管理、数据服务以及数字化应用场景建设。
6、场景化：在投资分析、决策、投资运营、风控合规领域贴合业务的数据驱动场景。
四、实施效果
VIVA-FD拥有完整知识产权的算法引擎，风险指标计量方法完全自主可控，摆脱了国外系统“算法黑盒”的影响，让银行决策有了更可靠的参考指标；同时，构建亚秒级数据的实时计算、以及百万级存量交易计算的秒级响应，提高了金融机构风险指标的处理能力；并且该系统拥有完善的限额设置及超限提醒机制，可以根据实际需求灵活设置，减少人力消耗。该产品已在某头部城市商业银行上线应用，业务交易量已超1000亿元，实现金融市场业务数据资产化，为后期的投研分析、投资决策提供有力支持。