数据收集技术的发展，以及计算存储能力的大幅提高，各行业正飞速产生大量、复杂的数据，企业不得不寻求突破大数据管理困境的解决之道。一个企业往往具有多个信息系统，系统间相互独立，这就容易造成“信息孤岛”的问题。难以将多个系统的数据汇集，通过数据分析来全面了解公司的运营状况，和客户行为。尤其是对经营跨度大、环节多的公司更是深有体会

第三方数据平台及治理 

区块链平台及治理 

银之杰基于对区块链技术的深入研究，基于IBM HyperLeger开源技术或合作伙伴的成熟区块链平台，为行业客户提供基于区块链的应用解决方案，包括：区块链超级积分、区块链溯源平台、区块链钱包、区块链征信、区块链资产交易所等，也可以根据客户需求定制化区块链解决方案。

AIaaS平台及治理 

AlaaS平台具备AI一体化训练、场景化智能服务引擎、服务管控、发布部署和运行监控五大综合能力，提供包括AI智能化模型基础运行平台及具体的业务场景服务。平台实现对模型的全生命周期管理，通过预置的营销、客户洞察等场景化智能服务，实现通过模型对业务系统的智能化驱动，并进行全链路监控。

数据治理方案是将数据作为资产来管理的有效手段，通过确定一系列岗位角色和相应的责任及管理流程，保证业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，帮助企业提高数据质量、提升管理能力、提升决策的精细化和科学性。

大数据平台及治理 

分布式架构平台及治理 

金融PaaS平台是遵循SOA理念、采用微服务框架、通过服务分层设计，整合分布式中间件群形成的分布式架构平台，平台支持敏捷业务，敏捷开发；支持持续集成；支持应用平台的弹性；支持海量并发等。分布式架构平台的分布式治理框架的核心功能包括：1）服务配置管理；2）服务分层隔离；3）服务访问控制；4）服务跟踪

模型实验室建设体系

基于全局的银行逻辑数据模型进行规划设计，遵循标准的规范体系，建立数字化模型实验室，建立自动监测自主学习的建模方法，形成平台化、集成化的建模机制，提供从模型开发到部署的一站式服务，为客户提供完善的模型实验室建立和运行维护方案。

联邦学习

兼顾合规与敏感性，确保金融机构自样本隐私与外部合作方联合建模，获取外部数据源底层更丰富的特征维度数据，建立内外部数据结合的贷中风控预警，提高投放转化效果和引流新客的风控质量，降低客户时间成本，减轻科技部门负担。

数字化运营管理平台

一个通用、实用、全视角、多角度的分析平台，它可以全面整合银行数据，建立从业务层到管理层到决策层的智能分析体系，模拟量化风险和收益，使经营者能够即时掌握全面的经营状况，从而迅速做出正确决策。全渠道整合：实现线上线下渠道数据整合，实现数据的无缝连接。智能决策：数字大屏实时滚动，结构化地展示各层级、各维度的运营数据和过程数据。绩效考核：通过量化的指标反映银行运营状况，并把银行考核指标进行分类，通过用图示的方式描绘关键绩效指标间的因果关系。风险分析：通过风险模型，对运营风险进行预警。

建模应用场景

把握大数据、云计算、移动互联网等新技术带来的发展机遇，加强科技创新顶层设计，将日益成熟的技术深入机构的获客、风控、营销、服务等多个环节，让科技成为引领创新的关键引擎，使海量数据得以重新整理、分析和应用，成为贵行的重要战略性资源。