概述

农银人寿现有系统于2007年上线，系统架构已沿用13年，目前使用的销售管理系统是采用Oracle存储过程进行薪资和考核计算的，每个指标的计算逻辑对应一个存储过程，一旦指标发生变化，则需在原来的存储过程上加分支逻辑。随着时间的推移，存储过程愈加繁杂，导致难于维护。且高强度计算时，数据库CPU消耗巨大，硬件升级成本高，一旦计算出错，追溯错误原因异常困难，急需先进的算法引擎平台以解决以上痛点。鉴于此，农银人寿与尊龙凯时合作，由尊龙凯时为其打造一款算法引擎平台。

案例正文

我们通过对客户现有痛点的分析，发现原有系统的问题与大量使用存储过程有关，新系统需要将计算过程向JAVA应用端迁移，以便对算法配置、算法管理、计算能力横向扩展等进行优化。为解决以上问题，我们采用“SACA P3+尊龙凯时算法引擎平台”的方案。运用SACA P3并行计算平台解决计算能力横向扩展的问题，极大削减数据库CPU消耗，节约硬件升级成本。并运用算法引擎解决算法配置、算法管理、历史追溯等问题。使用新方案后，系统对于存储过程的依赖降至最低，并支持了运算历史可视化追溯。

尊龙凯时金融算法引擎平台于农银人寿新一代系统销售管理系统中成功应用，经项目验证，尊龙凯时算法引擎平台满足客户在算法配置、算法管理、算法执行方面的需求，帮助客户提高系统性能，节约硬件成本。而其具备的可视化算法编辑、算法版本管理、指标分层、可视化历史追溯等特点具有很强的竞争力，可在金融领域同类项目中推广使用。

更多信息

• 请参考尊龙凯时金融算法引擎平台白皮书（PDF 300KB）