伦敦证券交易所集团-基于AWS和机器学习的产品数据业务增强-ESG

1. 多源数据路由引擎（系统的“根基”） 该引擎采用**分级降级（Fallback）**机制，确保了金融数据的可用性和准确性。 Tier 1 & 2 (高频)：利用腾讯和新浪的 Web API 获取毫秒级实时价格。 Tier 3 & 4 (深度)：通过 AkShare 和 BaoStock 获取复杂的宏观、财务、K 线历史数据。 标准化处理：解决了 A/港/美股代码格式不一的痛点，将“自然语言输入”转化为“机器可读数据”。 2. AI 全景深度研判（系统的“大脑”） 这是平台最亮点的部分，它将传统的量化数据“喂”给 LLM 进行逻辑转换。 超级 Context 注入：AI 不再是盲目聊天，而是基于实时注入的财务报表、新闻和技术面指标进行“有理有据”的推理。 结构化输出控制： 深度：包含商业模式与财务体检。 速度：提供“一句话散户结论”，适配快节奏决策。 稳定性：后端具备 JSON 提取容错，防止 LLM 输出乱码导致前端崩溃。 3. 智能晚报与推送（系统的“触角”） 解决了用户“主动盯盘”的焦虑，转为“被动接收精华”。 交叉推演：不只是报股价，而是分析“大盘环境”对“个人持仓”的潜在影响，生成明天的操作剧本。 Server 酱集成：利用微信作为通知载体，符合国内用户的使用习惯。

1、立项背景 再生资源行业传统模式存在信息不对称、交易链路繁琐、监管追溯难、资金流转慢等痛点，中小商户与企业间对接效率极低，行业数字化转型需求迫切。同时，国家大力推动循环经济发展，亟需一款集信息服务、业务协同、数据管控于一体的平台，打通再生资源从回收、加工到交易、融资的全链条。 2、核心目标 整合行业资源：汇聚再生资源供需方、物流服务商、金融机构等多方主体，构建行业资源生态； 实现业务闭环：覆盖从立项、合同签订到订单执行、对账、融资的全流程，提升交易效率； 强化监管与风控：通过数据采集与分析，实现交易全流程追溯，降低行业风控风险； 推动数字化升级：为行业提供标准化、智能化的信息服务与业务工具，助力再生资源行业规范化、高效化发展。 1）软件整体功能 平台以 “信息服务 + 业务协同 + 数据管控” 为核心，面向商户、企业、监管 / 管理端三类用户，提供全场景功能支撑。前端基于 Vue3+Vite+TypeScript 构建多端界面，后端以 Spring Boot 为核心拆解为启动、公共、核心、业务、数据抓取五大模块，支撑高可用、高扩展的系统架构。 2）核心功能模块 基础管理模块（核心模块）：覆盖用户 / 角色 / 菜单 / 部门管理、日志、文件、字典配置、定时任务等基础能力，保障平台权限与基础运营，是全系统的支撑底座。 再生资源业务模块（业务模块）：平台核心业务闭环，包含身份管理、合同、订单、发货、收货、对账、发票、应收、融资、风控等全链路功能，实现再生资源业务从发起至完结的全流程管控。 数据采集与对接模块（数据抓取模块）：对接外部 ERP 系统，通过 AI 识别、HTML 解析等技术采集行业外部数据，同步补充平台信息，提升数据完整性。 信息服务模块：提供再生资源行情查询、供需信息发布、行业资讯推送等功能，满足用户信息获取需求，构建行业信息生态。 3、业务流程和功能路径描述 交易协同路径：商户 / 企业发布供需信息→身份认证审核→签订电子合同→生成交易订单→发起发货 / 收货→确认收货→发起对账→开具发票→完成应收结算； 数据采集路径：外部 ERP 系统数据请求→AI 识别验证码→解析业务数据→定时同步至平台数据库→平台数据校验与展示； 风控与融资路径：交易数据汇总→平台风控规则校验→生成企业信用报告→金融机构基于数据提供融资服务→融资回款跟踪。 功能路径支撑 用户端路径：用户登录→权限校验→进入对应功能界面（商户端侧重业务操作，企业端侧重资源管理，管理端侧重监管与配置）→执行功能操作→数据实时同步至数据库； 系统端路径：前端请求→后端接口处理（调用对应模块服务）→数据读写（MySQL / 文件存储）→返回结果→前端展示； 外部对接路径：外部系统请求→数据抓取模块解析→数据校验→存入

本项目为一套基于AI与数据分析的股票预测系统，主要用于盘前市场分析与盘后数据复盘，帮助用户提升信息处理效率与决策能力。 系统主要功能包括： 1）数据采集模块：对接行情数据接口，实现市场数据自动采集与清洗 2）AI分析模块：基于大模型对新闻、政策进行解析，提取市场热点与情绪变化 3）策略分析模块：结合题材、资金、情绪等多维度特征筛选候选股票并进行评分排序 4）数据可视化模块：通过图表展示市场情绪、热点板块及预测结果 5）用户系统：支持多用户访问及数据展示，实现基础SaaS能力 系统整体形成“数据采集 + AI分析 + 策略模型 + 可视化展示”的完整闭环，具备较强的实用价值与扩展能力。

立项背景&目标： 1.通过优化的架构和流程，打通云端和本地数据连接，提高LSEG内部不同金融产品的自动化 2.持续优化产品用户的工作效率，降低人力成本 3.通过ETL，NLP，ML等工具和技术，持续优化数据质量 业务流程： 1.通过Boomi订阅SNS获取产品的云端数据，通过规则提取数据，存放到AWS S3 2.通过其他组件如格式转化等，进一步提取数据，进行NLP，ML等数据优化，存放到AWS S3 3.业务端通过产品界面识别文档关键词句信息，再次利用Boomi进行标准化和数据质量审核 4.合格的业务数据存放到本地数据库

长江养老（长江养老保险股份有限公司）作为专业养老金管理机构，整体架构围绕“养老金全生命周期管理”设计，核心思想是安全、稳健、合规、可扩展、高可用，整体偏金融级、强监管、高并发、强一致性的架构风格。 下面我给你整理成最清晰、最简洁、最容易理解的版本（偏技术架构 + 业务架构）。 一、长江养老整体架构思想（核心） 1. 业务驱动：养老金全生命周期管理 从参保、缴费、投资、收益、领取、清算、监管全链路闭环。 2. 安全第一：强风控 + 强合规 金融强监管，必须满足银保监会、人社部、证监会要求。 3. 高可用 + 高稳定 养老金系统不能停，架构必须： ◦ 多活/异地多活 ◦ 无状态服务 ◦ 熔断、限流、降级 ◦ 数据强一致性 4. 模块化 + 可扩展 业务复杂、产品多，必须拆成独立模块，支持快速迭代。 5. 数据驱动：统一数据中台 所有业务数据统一归集，支持监管报送、风险分析、投资决策。 6. 技术栈：Java + SpringCloud + 微服务 + 分布式 主流金融架构，和你熟悉的 Java 后端完全一致。 二、长江养老基本模块（核心业务 + 技术模块） 下面是最核心、最稳定、最通用的模块（所有养老金公司都类似）。 1. 账户管理模块（核心） • 个人养老金账户、企业年金账户 • 账户开立、变更、合并、注销 • 缴费、记账、计息、清算 • 强一致性、强事务、高并发 2. 投资管理模块（核心） • 资产配置、投资组合管理 • 基金、债券、股票、存款等资产交易 • 估值、风控、收益计算 • 高频、低延迟、强风控 3. 受托管理模块（企业年金核心） • 企业年金计划管理 • 受托、托管、投管角色协同 • 计划审批、方案管理、费用计算 4. 待遇支付模块（领取） • 退休、离职、死亡等领取场景 • 支付审核、支付执行、对账 • 高安全、强风控、防欺诈 5. 监管报送模块（强合规） • 人社部、银保监会、证监会报送 • 统一数据口径、自动报送、审计留痕 6. 风控合规模块（金融必备） • 反欺诈、反洗钱、风险预警 • 权限控制、操作审计、日志全链路 7. 客户服务模块 • 移动端、官网、客服系统 • 查询、业务办理、消息推送 8. 数据中台模块（统一数据） • 数据仓库、数据湖 • 报表、监管数据、分析决策 • 支持 AI 风控、智能投顾 9. 技术支撑模块（底层） • 微服务治理（注册中心、配置中心、网关） • 分布式事务、分库分表、消息队列 • 缓存、搜索、任务调度 • 监控、日志、告警 三、技术架构特点（和你 Java 技术栈强相关） • 微服务架构：SpringCloud / SpringBoot • 分布式：分库分表、分布式事务、高可用 • 消息队列：异步解