2. 总体架构

2.1 业务架构

角色定义

智能金融解决方案涉及多个角色，每个角色有不同的职责和权限：

风控分析师：
- 职责：配置风控规则，审核高风险交易，分析风控效果
- 权限：查看风控数据，配置风控规则，审核交易
- 使用场景：日常风控运营，风控规则优化，风险事件处理
投研分析师：
- 职责：使用智能投研工具进行市场分析，生成研究报告，提供投资建议
- 权限：访问投研数据，使用AI分析工具，生成报告
- 使用场景：市场研究，公司分析，行业研究，报告生成
合规专员：
- 职责：使用智能合规工具进行合规审查，识别可疑交易，生成合规报告
- 权限：访问合规数据，使用合规审查工具，生成报告
- 使用场景：可疑交易审查，合规报告生成，监管报送
投资顾问：
- 职责：为客户提供投资建议，配置投资组合，评估投资风险
- 权限：访问客户数据，使用投资建议工具，配置投资组合
- 使用场景：客户咨询，投资建议，资产配置
系统管理员：
- 职责：管理系统配置，监控系统运行，处理系统故障
- 权限：系统配置，用户管理，监控告警
- 使用场景：系统维护，用户管理，故障处理

用例分析

用例1：实时风控检测

参与者：交易系统、风控系统、风控分析师

前置条件：

交易系统正常运行
风控模型已部署
风控规则已配置

主流程：

交易系统发起交易请求
风控系统接收交易数据
AI模型分析交易特征，计算风险分数
根据风险分数和规则，判断交易风险等级
低风险交易自动通过，高风险交易转人工审核
风控分析师审核高风险交易
返回审核结果给交易系统

异常流程：

如果AI模型不可用，使用规则引擎作为备用方案
如果系统故障，启用降级模式，仅使用基础规则

后置条件：

交易处理完成
风控结果已记录
高风险交易已审核

用例2：智能投研分析

参与者：投研分析师、投研系统

前置条件：

投研分析师已登录系统
需要分析的公司或行业已确定

主流程：

投研分析师输入分析需求（公司名称、行业、分析维度等）
系统收集相关数据（财务数据、新闻、公告、研报等）
AI模型分析数据，提取关键信息
生成分析报告（包括财务分析、行业分析、风险评估等）
投研分析师审核报告，进行修改和完善
生成最终报告

异常流程：

如果数据不足，提示用户补充数据
如果AI分析结果不准确，投研分析师可以手动修改

后置条件：

分析报告已生成
报告已保存到知识库

用例3：智能合规审查

参与者：合规专员、合规系统

前置条件：

合规专员已登录系统
需要审查的交易或客户已确定

主流程：

合规专员选择需要审查的交易或客户
系统收集相关数据（交易记录、客户信息、关联方信息等）
AI模型分析数据，识别可疑模式
生成合规审查报告（包括风险点、合规建议等）
合规专员审核报告，确认风险等级
如果需要，生成监管报送材料

异常流程：

如果发现高风险交易，立即告警
如果需要人工审查，转给高级合规专员

后置条件：

合规审查完成
审查报告已保存
如需报送，材料已生成

故事地图

智能金融解决方案的用户故事地图如下：

2.2 技术架构

AI-Native四层架构

智能金融解决方案采用AI-Native四层架构，从下到上包括基础设施层、模型层、编排层和应用层。

应用层

应用层提供面向业务用户的应用界面和API接口：

核心应用：

风控管理平台：
- 实时风控监控大屏
- 风控规则配置界面
- 风险事件处理界面
- 风控效果分析报表
投研分析平台：
- 市场分析工具
- 公司研究工具
- 行业研究工具
- 报告生成工具
合规管理平台：
- 合规审查界面
- 可疑交易处理界面
- 合规报告生成工具
- 监管报送工具
客户服务平台：
- 智能客服界面
- 投资建议界面
- 资产配置工具
- 客户画像展示

技术栈：

前端：Vue 3 + TypeScript + Vite + TailwindCSS
后端API：FastAPI + Python 3.11
状态管理：Pinia
UI组件库：Element Plus

编排层

编排层负责业务流程编排和智能体协调：

核心组件：

工作流引擎（n8n）：
- 业务流程编排
- 任务调度和执行
- 异常处理和重试
- 工作流监控
智能体编排（Dify）：
- 多智能体协调
- 工具调用管理
- 上下文管理
- 对话管理
MCP服务器：
- 工具注册中心
- 工具调用接口
- 数据源接入
- 外部系统集成

编排示例：

# 风控检测工作流
workflow:
  name: 实时风控检测
  triggers:
    - type: webhook
      path: /api/risk-check
  nodes:
    - id: receive-transaction
      type: webhook
    - id: fetch-customer-data
      type: http-request
      url: ${CUSTOMER_API}/customer/${transaction.customerId}
    - id: ai-risk-analysis
      type: ai-agent
      agent: risk-analysis-agent
      tools:
        - transaction-history-tool
        - customer-profile-tool
        - fraud-pattern-tool
    - id: rule-engine-check
      type: rule-engine
      rules: ${RISK_RULES}
    - id: decision
      type: switch
      conditions:
        - if: ${risk_score} < 0.3
          then: approve
        - if: ${risk_score} >= 0.3
          then: manual-review
    - id: approve
      type: response
      status: approved
    - id: manual-review
      type: notify
      channel: risk-analyst

模型层

模型层提供AI模型服务和推理能力：

核心模型：

风控模型：
- 欺诈检测模型（XGBoost + 深度学习）
- 信用评估模型（梯度提升树）
- 异常检测模型（孤立森林 + LSTM）
- 风险评分模型（集成学习）
NLP模型：
- 文本分类模型（BERT）
- 命名实体识别模型（BERT + CRF）
- 情感分析模型（RoBERTa）
- 文本摘要模型（T5）
大语言模型：
- 通用大模型（GPT-4、Claude、通义千问）
- 金融领域微调模型
- RAG增强模型

模型服务：

模型推理服务：
- 实时推理API
- 批量推理服务
- 模型版本管理
- A/B测试支持
模型训练服务：
- 数据预处理
- 模型训练
- 模型评估
- 模型部署

技术栈：

模型框架：PyTorch、TensorFlow、XGBoost
模型服务：TorchServe、TensorFlow Serving、Triton
大模型：OpenAI API、Anthropic API、本地部署模型

基础设施层

基础设施层提供计算、存储、网络等基础能力：

核心组件：

计算资源：
- Kubernetes集群（GPU节点 + CPU节点）
- 容器编排和管理
- 自动扩缩容
- 资源调度
存储系统：
- 关系数据库（MySQL 8.0）：业务数据存储
- 向量数据库（Milvus、Qdrant）：知识库和相似度搜索
- 对象存储（MinIO、阿里云OSS）：文件存储
- 缓存系统（Redis）：热点数据缓存
- 消息队列（RabbitMQ、Kafka）：异步消息处理
网络和安全：
- 负载均衡（Nginx、HAProxy）
- API网关（Kong、Traefik）
- 防火墙和安全组
- VPN和专线
监控和日志：
- 监控系统（Prometheus + Grafana）
- 日志系统（ELK Stack）
- 链路追踪（Jaeger）
- 告警系统（AlertManager）

技术栈：

容器化：Docker、Kubernetes
数据库：MySQL 8.0、Redis、Milvus
消息队列：RabbitMQ、Kafka
监控：Prometheus、Grafana、ELK

技术栈

前端技术栈

Vue 3：渐进式JavaScript框架，用于构建用户界面
TypeScript：类型安全的JavaScript超集，提高代码质量
Vite：快速的前端构建工具，提供极速的开发体验
TailwindCSS：实用优先的CSS框架，快速构建美观界面
Pinia：Vue的状态管理库，管理应用状态
Element Plus：基于Vue 3的组件库，提供丰富的UI组件
Axios：HTTP客户端，用于API调用
ECharts：数据可视化库，用于图表展示

后端技术栈

FastAPI：现代、快速的Python Web框架，用于构建API
Python 3.11：编程语言，提供丰富的AI库支持
SQLAlchemy：Python ORM框架，用于数据库操作
Pydantic：数据验证库，用于API数据验证
Celery：分布式任务队列，用于异步任务处理
Redis：内存数据库，用于缓存和消息队列
MySQL 8.0：关系数据库，用于业务数据存储

AI技术栈

PyTorch：深度学习框架，用于模型训练和推理
Transformers：Hugging Face的Transformer模型库
LangChain：LLM应用开发框架，用于构建AI应用
RAG技术：检索增强生成，提升AI回答准确性
向量数据库：Milvus、Qdrant，用于知识库存储和检索
模型服务：TorchServe、Triton，用于模型部署和推理

基础设施技术栈

Docker：容器化技术，用于应用打包和部署
Kubernetes：容器编排平台，用于容器管理和调度
Nginx：Web服务器和反向代理
Prometheus：监控系统，用于指标收集
Grafana：可视化平台，用于监控数据展示
ELK Stack：日志系统，用于日志收集和分析

2.3 部署架构

云/边/端混合部署

智能金融解决方案采用云/边/端混合部署架构，根据业务需求和数据敏感性，灵活选择部署位置：

云端部署：

适用场景：
- 非敏感数据的处理和分析
- 大规模模型训练和推理
- 公共知识库和通用服务
部署内容：
- 大语言模型服务
- 通用AI模型服务
- 公共知识库
- 开发测试环境
优势：
- 弹性扩展，按需付费
- 无需维护基础设施
- 全球部署，低延迟

边缘部署：

适用场景：
- 实时风控检测
- 低延迟要求的业务
- 数据不出域的合规要求
部署内容：
- 实时风控模型
- 本地知识库
- 业务应用服务
优势：
- 低延迟，快速响应
- 数据不出域，满足合规要求
- 降低网络带宽成本

端侧部署：

适用场景：
- 移动端应用
- 离线场景
- 隐私保护要求高的场景
部署内容：
- 轻量级模型
- 本地缓存
- 离线功能
优势：
- 完全离线，保护隐私
- 快速响应，无需网络
- 降低服务器负载

部署架构图：

高可用设计

多机房部署：

主备机房：
- 主机房：承担主要业务流量
- 备机房：实时同步数据，主备切换时间<5分钟
异地容灾：
- 同城双活：两个机房同时提供服务，负载均衡
- 异地灾备：异地机房作为灾备，定期同步数据

服务高可用：

多实例部署：
- 每个服务至少部署3个实例
- 使用负载均衡分发请求
- 自动故障检测和切换
数据库高可用：
- MySQL主从复制
- Redis Sentinel集群
- 向量数据库多副本

故障恢复：

自动故障检测：
- 健康检查：每30秒检查一次服务健康状态
- 故障告警：故障时立即告警
- 自动切换：检测到故障后自动切换到备用实例
数据备份：
- 数据库每日全量备份
- 增量备份每6小时一次
- 备份保留30天

扩展性设计

水平扩展：

无状态服务：
- 应用服务设计为无状态，可以水平扩展
- 使用负载均衡分发请求
- 支持动态扩缩容
数据库扩展：
- 读写分离：读请求分发到从库
- 分库分表：按业务维度分库分表
- 缓存层：热点数据缓存到Redis

垂直扩展：

资源升级：
- CPU和内存可以根据负载动态调整
- GPU资源可以根据模型推理需求调整
- 存储容量可以动态扩容

弹性伸缩：

自动扩缩容：
- 基于CPU、内存、请求量等指标自动扩缩容
- 扩容阈值：CPU使用率>70%或请求量>80%
- 缩容阈值：CPU使用率<30%且请求量<40%
预测性扩缩容：
- 基于历史数据预测未来负载
- 提前扩容，避免突发流量导致服务不可用

扩展性架构图：

2.1 业务架构​

角色定义​

用例分析​

用例1：实时风控检测​

用例2：智能投研分析​

用例3：智能合规审查​

故事地图​

2.2 技术架构​

AI-Native四层架构​

应用层​

编排层​

模型层​

基础设施层​

技术栈​

前端技术栈​

后端技术栈​

AI技术栈​

基础设施技术栈​

2.3 部署架构​

云/边/端混合部署​

高可用设计​

扩展性设计​

2.1 业务架构

角色定义

用例分析

用例1：实时风控检测

用例2：智能投研分析

用例3：智能合规审查

故事地图

2.2 技术架构

AI-Native四层架构

应用层

编排层

模型层

基础设施层

技术栈

前端技术栈

后端技术栈

AI技术栈

基础设施技术栈

2.3 部署架构

云/边/端混合部署

高可用设计

扩展性设计