信贷产品的架构设计总览

本文介绍了信贷产品的架构设计,包括业务架构、技术架构和产品功能架构。业务架构描绘了金融机构的业务模式,技术架构强调了系统拆分和公共能力抽象,而产品功能架构则详细阐述了个人信贷系统的功能设计。此外,文章还探讨了架构的演化路径,指出架构设计应随业务发展而调整。

架构设计是金融产品经理为数不多体现抽象能力和业务熟悉度的复核能力体现,也是产品经理从点到面窥看顶层设计必经之路。

可能还有同学问,啥是架构图?官方解答的是对各种系统和功能模块层次清晰的展示,并且传递数据和信息,来解释产品设计思路的过程。

我理解的架构图是一种思维方式,是一种沟通工具。

产品经理通常只需要懂和画三张图,分别是业务架构图、系统(技术)架构图、产品架构图。

画业务架构图是去理解业务部门目前在做什么,怎么做,以及未来要做什么。

产品设计的目标来自于对业务的支持程度,支持爽了并且能够引领业务发展,那么就是好产品,理解了他们要做什么,我们的设计才不会出现偏离。

如果你啥也不懂,那就先看看竞品怎么做的,也不要直接说竞品怎么样高大上,先看自己的业务阶段在哪,抄也需要结合业务阶段。

比如竞品已经在贷余额1000亿了,而如果你的在贷余额只有100亿,那么注定的支撑产品不同,当然我下面会讲产品架构的演进。

一、业务架构

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以上业务架构图简化的描述了一家大昌消费金融公司(以下简称为大昌)的业务模式,其中每一块内容都有独立的业务流程,比如资金运营,就包括资金谈判、资金接入、资金头寸、资金roi测算一系列流程。

在渠道侧大昌有自己的手机APP,大昌微信小程序,大昌微信公众号这三个自有渠道,同时他们也和广告投放平台合作,同时也有自己的代理地推团队,负责拓展大额贷款和企业贷款产品。

大昌在产品上有自己的个人现金贷、个人消费带、小微企业贷、产业链金融和区块链金融。

合作模式上如果是自有资金放款,那么就是自营模式,也区分助贷和联合贷。

### 金融信贷产品系统架构设计 #### 系统总体架构概述 金融信贷产品的系统架构通常由多个层次组成,包括前端交互层、业务逻辑层、数据持久层和服务支持层。这种分层结构能够有效分离关注点,提高系统的可维护性和扩展性[^1]。 - **前端交互层**:负责与用户的直接互动,提供友好的用户体验界面。可以基于HTML5、CSS3和JavaScript构建,并利用Ajax技术实现实时的数据交换[^1]。 - **业务逻辑层**:处理核心业务规则,例如借款申请审核、还款计划制定等。此部分可以通过Spring Boot框架实现,因其轻量级特性和强大的依赖注入功能而被广泛应用于企业级应用开发中[^1]。 - **数据持久层**:用于存储和管理所有的交易记录及相关信息。MySQL数据库常作为首选方案之一,因为它具有良好的性能表现和支持复杂的查询操作的能力。 - **服务支持层**:包含第三方接口调用、消息队列管理和缓存机制等功能组件,确保整个系统的高效稳定运行[^2]。 #### 技术选型说明 为了满足现代金融信贷平台的功能需求和技术挑战,在具体实施过程中需合理选用合适的技术栈: - 后端开发语言推荐使用Java,因为其成熟稳定的生态系统非常适合大型复杂项目的建设工作。 ```java @RestController public class LoanController { private final LoanService loanService; public LoanController(LoanService loanService){ this.loanService = loanService; } @PostMapping("/apply-loan") public ResponseEntity<String> applyForLoan(@RequestBody LoanApplication application){ boolean success = loanService.submitApplication(application); return success ? ResponseEntity.ok("Success") : ResponseEntity.badRequest().body("Failure"); } } ``` - 前端则建议采用Vue.js或者React这样的现代化框架来增强动态效果展示并简化页面渲染过程[^1]。 - 数据库方面除了关系型数据库外还可以引入NoSQL解决方案比如MongoDB来进行非结构化大数据的保存[^2]。 - 容器编排工具Kubernetes配合Docker容器镜像可以帮助快速部署微服务体系下的各个子模块实例[^2]。 #### AI赋能信贷风控模型 随着人工智能技术的发展,越来越多金融机构开始尝试将其融入到传统的信用评估体系当中去。通过机器学习算法训练出来的预测模型不仅提高了审批速度而且降低了人为因素干扰的可能性[^3]。例如XGBoost分类器可用于判断申请人是否存在潜在违约风险;自然语言处理(NLP)可以从海量文本资料里提取有用特征辅助决策等等[^3]。 ---
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