北京互融时代软件有限公司（以下简称“互融云”）是行业知名综合金融软件及解决方案提供商。公司总部位于北京，注册资本2000余万元，核心团队组建于2004年8月，2015年成为北京股权交易中心展示企业（企业代码：ZS0809），并成功获得“互融云”商标（第9类 16669591号），公司专注于金融信息化领域企业级应用及云服务，先后获得了九十余项计算机软件著作权登记证书，称得上行业内拥有全业务整合系统认证的软件提供商。公司团队经过14年的技术及行业经验积累，发展成为**为专业的金融信息化综合服务商。
发展至今，互融云凭借行业技术功底及经验积累，业务已覆盖类金融、供应链金融、汽车金融、数字货币、智能贷款、消费金融、现货交易、互联网金融、股票交易等十二大领域，凭借产品及贴心的服务，已为上千家客户提供了专业的软件系统及金融解决方案。
互融云始终秉持因为专业所以成功的信念，为每位签约客户均提供完全符合其业务经营模式的软件支持服务，并以客户口碑作为企业持续经营的基础，成长为行业内标杆级金融软件及解决方案提供商。

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供应链

供应链是指围绕核心企业，从配套零件开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的、将供应商，制造商，分销商直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。

金融

金融是指在经济生活中，银行、证券或保险业者从市场主体募集资金，并借贷给其它市场主体的经济活动。 从广义上说，政府、个人、组织等市场主体通过募集、配置和使用资金而产生的所有资本流动都可称之为金融。因此，不仅是金融业者，有关政府的财政，行业企业的行为、以及个人的理财都是金融的一部分。金融可以看作为资金的募集配置（筹资）、以及投资和融资（借钱买股）三类经济行为。

系统

　　体系，汉语词语，泛指一定范围内或同类的事物按照一定的秩序和内部联系组合而成的整体，是不同系统组成的系统。自然界的体系遵循自然的法则，而人类社会的体系则要复杂得多。影响这个体系的因素除人性的自然发展之外，还有人类社会对自身认识的发展。

相关问答

做供应链金融需要系统吗？系统可以解决哪些问题？

中小企业融资难问题一直是中小企业发展的一大困难。中小企业由于自身规模小，现金流容易出现紧张甚至断裂的情况，因此，如何盘活资金成为了中小企业最为关注的问题。供应链金融是以供应链真实交易背景为基础产生的。它不同于以往的传统银行借贷，能够较好的解决中小企业因为经营不稳定、信用不足、资产欠缺等因素导致的融资难问题。
传统的银行借贷对企业以往的财务信息进行静态分析，依据对授信主体的孤立评价做出信贷决策，因此，银行并没有把握住中小微企业真实的经营状况。相反，供应链金融评估的是整个供应链的信用状况，加强了债项本身的结构控制。供应链金融在真实交易的前提下，以大企业的信息优势来弥补中小企业的信用缺失，从而全面提升了产业链中的中小企业信用水平和信贷能力。供应链金融的本质是信用融资，在产业链中发现信用。
目前供应链金融属于新兴金融，能不能把供应链金融做好，跟服务企业对于产业的了解，对风险的控制能力，与银行的战略合作关系等等都有直接关系。比如云图的供应链金融，核心是风控和大数据管理能力。开展供应链金融必须具备对行业的了解、融资方式的理解、风险的识别、金融产品和方案的设计等综合能力，唯数据论、唯端口论等都是不行的
选我选我选我！

什么是供应链金融管理系统？

供应链金融是指金融机构（如商业银行、互联网金融平台）对供应链内部的交易结构进行分析的基础上，引入核心企业、第三方企业（如物流公司）等新的风险控制变量，对供应链的不同节点提供封闭的授信及其他结算、
理财 等综合金融服务。供应链金融的实质就是依靠风险控制变量，帮助企业盘活其流动资产从而解决其融资问题。
以迪蒙金融举例，其专业从事供应链普惠金融的战略平台，依托传化网线上线下生态圈优势，打造支付、商业保理、融资租赁、保险经纪四大业务体系，为3000万物流人提供集“仓配运+支付+金融”一体化的供应链金融解决方案。
简单点说就是给一个产业链条内的相关人员提供各类金融服务，比如贷款、保险、理财等。

供应链金融系统一共分为哪几类？各类的功能有什么不一样

供应链金融风控系统流程是怎样的呢？依据我们供应链金融风控系统的开发经验，下面来为大家进行介绍。
前期准备
拿到足够多的数据做支撑
做足够灵活的分析平台去分析数据
产出风险事件进行阻拦风险
量化风险拦截的价值和不断分析案例进行策略优化
风控技术评估研究
日志选择：以增量日志方式记录存储，hadoop或spark做分析，集群同步到客户端机器上，做同步策略，不同纬度的数据做统计加工计算。
实时监控：监控在每一个环节的交易量和高风险操作，做阀值报警，以默认的规则做处理。
dns防范：防止http对dns的拦截，手动纪录中断被拦截掉的交易流，转向存储中心系统做处理给予用户提示。
报警提醒：在发生重大灾难的同时需要有一套完善的体系提醒风控人员近入作战，以短信或电话的形式发起通知给用户。
数据灾难：数据的历史纪录应该有完整的备库纪录，这种操作不是必须的但是必要的，防止管理员因为误操作导致的数据灾难不容小视，启东应急方案进行恢复。
日志选择：需要在原有基础上做集群数据分析后，统一有一个入口的分析平台做汇总，对不同维度的计算规则做排重，这里我们可以使用elk的方式把数据清洗完成后，做相关的分析调研，实时读库的方式不可取，增量数据库只保留历史的数据，可以对时间做相关的约定，查询的平台统一做相关的调控。
方案的选择和实施
针对现在的数据规则，需要对现有的各方数据做分析指标，做数据仓库，从不同的数据中计算对应的需要风控形成各种渠道的报表数据。如何通过查询海量的历史数据来支撑规则的运算，从分析的角度来看，又是一个IO密集型的应用；利用OLTP(online transaction processing )和OLAP(online analytical processing)做相关的维度计算，主要针对用户、功能、数据片、存储空间、DB设计来做维度计算和方案的优化调整。
大到用hadoop做数据集群算法分析，也可以用spark、storm来做。
简而言之就是分布式框架，那么什么是分布式框架？
分布式计算框架实现了什么？简而言之，基于分布式计算框架的应用，就是一个分布式的应用；那么分布式的应用解决了什么问题？简而言之，就是将请求处理的业务逻辑和所需资源合理地分布到N台服务器上，这里就不在过多介绍。
基于C/S模式的原理，从client到server端的应用，采集需要的数据。Server之间通讯是有开销的，只不过这个开销是MS级的。系统在定位也是基于百万级的应用。
以分层的概念，针对每部的风控模块，需要在特定的时间做调整。缓存的应用：如果是历史级别的数据，可以采用redis、cache来做，防止减少对于I/O的读写操作，减少存储压力的开销。基于款时间的维度对应的风控系统计算，需要我们在处理的同时考虑数据的节点，分批次处理。对于变化多端的数据，建议利用高可用性能存储设计，基于DB设计即可，数据结构要基于范式（NF）设计，不可有冗余免得频繁返工。
数据分离的优先选择
数据库读写分离机制：在初期，风控系统一般都极为简单，此时侯一般通过数据库主从复制/读写分离/Sharding（或slave进行）等机制来保证交易系统的数据库和风控系统数据的同步及读写分离。风控系统对所需要的客户/账户数据、交易数据一般都只进行读操作。
缓存/内存数据库机制：不管是交易系统还是风控系统，高效的缓存系统是提升性能的大杀器，一般会把频繁使用的数据存放到Redis等缓存系统中。例如对风控系统，包括诸如风控规则、风控案例库、中间结果集、黑白名单、预处理结果等数据；对交易系统而言，包括诸如交易参数、计费模板、清结算规则、分润规则、银行路由策略等。对一些高频交易中，基于性能考虑，会采用内存数据库（一般会结合SSD硬盘）。
RPC/SOA架构：要降低交易系统和风控系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之类的消息中间件或RPC方式来实现系统间服务的调用。如果系统服务较多，存在服务治理问题，会采用Dubbo之类的SOA中间件来实现系统服务调用，这个期间我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull处理机制来处理违规数据和异常数据提取。