一、项目背景及目标：
随着互联网技术的快速发展和金融市场环境的变化，传统的金融服务模式已经不能满足现代企业和个人的需求。因此，在凉山地区开发一套先进的金融管理系统显得尤为重要。
本方案旨在为一家位于凉山的企业提供一个全面且灵活的解决方案，用于支持其业务流程中的各种需求，并通过定制化的软件服务来提高工作效率、降低成本和风险控制能力。
二、系统功能模块介绍：
- 客户管理: 提供对客户的详细信息进行记录与维护的功能，包括基本信息录入及修改等操作。同时可以跟踪并分析客户需求变化趋势。
技术选型：使用Spring Boot框架开发后端逻辑，并配合MyBatis持久层处理数据访问。 - 交易管理: 实现对各种金融产品的购买、销售和转让等功能，包括实时订单状态更新及结算流程等。同时支持多种支付方式。
技术选型：采用Django框架搭建后端服务，并利用支付宝SDK实现在线付款功能。 - 风险管理: 为用户提供一套完整的风险评估工具和策略方案，帮助其识别潜在的风险因素并采取相应的预防措施。同时提供实时监控与预警机制。
技术选型：使用TensorFlow框架进行机器学习模型训练，并通过Python脚本实现自动化数据分析。 - 报表管理: 提供自定义查询和生成各种财务报告的功能，帮助管理层更好地理解业务状况并做出决策。同时支持数据导出功能。
技术选型：使用Apache Superset进行前端界面设计，并通过SQLAlchemy执行数据库操作。
三、预期效果：
- 提高工作效率，减少人为错误；
- 增强客户体验与满意度；
- 提供全面的风险管理能力。
四、技术选型及考量因素分析：
| 模块名称 | 主要功能描述 | 采用的技术框架/工具及其原因说明 |
|---|---|---|
| 客户管理 | 对客户的详细信息进行记录与维护。 | Spring Boot + MyBatis：Spring Boot简化了开发流程，MyBatis则提供了强大的数据库访问功能。 |
| 交易管理 | 实现金融产品的购买、销售和转让等功能。 | Django + 支付宝SDK：Django框架具有丰富的内置模块支持以及高效的数据处理能力；支付宝支付接口方便快捷，易于集成到现有系统中。 |
| 风险管理 | 提供风险评估工具与策略方案，并实现自动化数据分析。 | TensorFlow + Python：TensorFlow是目前最流行的机器学习平台之一，在金融领域有着广泛的应用；Python语言简单易学，同时拥有强大的科学计算库支持。 |
| 报表管理 | 提供自定义查询和生成各种财务报告的功能。 | Apollo + Superset：Apollo是一个分布式的配置中心服务框架，在大型项目中可以实现集中化管理和动态更新；Superset则提供了直观友好的用户界面及强大的数据可视化功能。 |
五、开发周期和技术难点预估：
- 预计整个项目的总工期为6个月，其中包括需求分析（1月）、设计与编码阶段(3.5月)以及测试和上线准备时间(.5月)
- 主要技术挑战在于如何确保系统的高可用性、安全性和扩展能力。
六、人员配比建议：
- 项目经理：1名，负责项目总体协调与管理；
- 前端开发工程师：2-3人，主要任务是界面设计和用户体验优化工作。
- 后端开发工程师：4-5位成员组成的核心团队将专注于服务逻辑实现及数据库操作等功能模块的搭建。
七、结语：
凉山软件外包服务提供商，我们具备丰富的金融系统开发经验。如果您正在寻找专业的技术解决方案，请随时拨打陈经理电话：18969108718或添加微信同号进行咨询。
