某大型证券公司作为中国首批综合类券商（AA级评级），构建了覆盖经纪、投行、资管、自营的全业务链条，服务超千万客户，管理资产规模超万亿元。在金融科技浪潮中，该证券公司将“数据实时性”与“系统敏捷性”定为战略核心，通过技术升级强化风控能力与投研效率，巩固行业领先地位。

项目背景：破解实时化困局，构建数据驱动新引擎

核心挑战

随着业务规模扩张，传统架构暴露出四大痛点：

• 数据孤岛严重：20+套独立系统（交易、行情、资管）数据割裂，自营与经纪业务无法联动分析；

• 风控响应滞后：依赖T+1数据计算风险敞口，异常交易识别延迟达2-3小时，面临监管处罚与资金损失风险；

• 投研效率瓶颈：量化模型需人工整合多源数据，策略迭代周期长达1周，错失市场机会；

• 系统集成成本高：新业务对接需重复开发接口，平均上线周期超2个月，资源浪费严重。

目标与价值
通过RestCloud iPaaS集成平台+ETL数据引擎，构建企业级实时数据中枢，实现：

• 打通20+系统数据壁垒，统一治理关键数据流；

• 构建毫秒级实时风控引擎，动态监控风险敞口；

• 打造自动化投研数据工厂，缩短策略迭代周期；

• 降低系统集成成本，支撑业务快速扩展。

解决方案：赋能全链路实时化升级

1.统一集成中枢：打破数据壁垒

• 多系统对接：集成交易系统（恒生UF2.0）、行情源（Wind/Reuters）、客户数据中心等26个核心系统；

• API标准化治理：封装800+业务API，统一管理行情、持仓、资金等关键数据流，消除点对点对接；

• 协议兼容：支持RESTful、WebSocket、FIX等金融级协议，保障低延时数据传输。

2.毫秒级实时风控引擎

• 流计算管道：通过低代码可视化编排，实时聚合多账户持仓与市场波动数据；

• 动态熔断规则：监控组合风险敞口，触发预警时延<50ms，自动拦截异常交易；

• 全链路监控：实时追踪API调用与ETL任务状态，故障自愈率超99%，保障风控系统稳定性。

3.投研数据工厂：效能跃升

• 海量数据处理：每日自动化处理12亿条市场数据（行情、财报、舆情），清洗转换后注入投研平台；

• 模型直连支持：无缝对接Python/R量化模型，策略回测数据准备时间从小时级缩短至分钟级；

• 数据脱敏合规：敏感信息自动脱敏，满足《证券期货业数据分类分级指引》要求。

4.智能运维体系

• 低代码开发：接口开发周期从10人日降至1人日；

• 架构扩展性：平台承载日均8.5万次API调用，支撑未来3年业务增长，无重复建设。

落地成效：数据驱动的业务革新

• 风控效能跨越式升级：异常交易识别速度实现毫秒级响应，较原有小时级延迟有指数级提升，从过去需要 2-3 小时才能识别异常交易，转变为在交易发生瞬间即可精准捕捉，让风险拦截更及时、更高效，极大降低了因延迟带来的监管处罚和资金损失风险。

• 数据处理能力突破：日均处理数据量实现数倍增长，从之前的常规数据处理规模跃升至每日轻松处理 12 亿条市场数据（行情、财报、舆情），数据处理的效率和规模得到了质的飞跃，为投研和风控提供了强大的数据支撑。

• 业务敏捷性增强：新业务上线周期大幅缩短，原本新业务对接需重复开发接口，平均上线周期超 2 个月，如今借助低代码开发等优势，接口开发周期从 10 人日降至 1 人日，新业务上线周期显著压缩，使公司能更快速地响应市场变化，抢占市场先机。

• 成本结构优化：系统集成成本显著降低，通过构建统一的集成中枢和智能运维体系，避免了重复开发和重复建设，平台复用率保持高水平，让技术投资能够高效复用，极大地优化了成本结构，提升了技术投资的回报成效。