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随着金融行业数字化转型的逐步深入，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要。在每天产生的海量数据中，如何能以实时或近乎实时的方式挖掘出有价值的信息，对企业快速做出决策有着重大意义。
此外，随着实时技术的成熟和广泛应用，数据时效性要求高的业务场景不断涌现，金融机构业已成熟的批处理数据架构难以应对，需要构建新一代的实时数据架构体系以便实现数字化转型中的“换挡加速”。
实时计算业务需求爆发金融行业数字化建设的领先度激发了众多业务场景的实时分析需求，随时根据客户最新行为调整策略或驱动智能算法自动决策的情况变得越来越常见，这涉及了营销、风控、运营、运维等场景，例如： – 在客户服务与精准营销领域,通过实时采集客户的浏览、搜索、交易等行为数据，快速识别客户当前的需求与偏好，促进客户完成交易，提升客户价值与黏性；在与外部合作伙伴共同为客户提供服务时，需要数据实时采集与交换完成跨流程的综合服务。
– 在反欺诈、反洗钱领域,实时算法植入交易流程用于限制可疑交易；在流动性风险管理方面，通过高密度的实时图计算秒级计算流动性风险覆盖率（ LCR） 指标，实时分析流动性的构成、流动性变化的原因、流动性的监控预测；资产组合投资经理通过快速分析金融市场波动情况，近实时掌握企业债券或信贷资产的估值数据，便可以从波动中快人一步实现获利。在小额信贷场景中，运用大数据实时评估客户的信用风险并计算授信额度，提高客户体验。
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