2020金融街論壇年會上，央行副行長范一飛談到金融與科技融合發展的新舉措，第一條就是“固本強基,發揮數據要素倍增作用”，強調深挖應用場景，運用海量多維數據實現“信息整合，特征關聯和業務洞察”。正式將金融企業打通“云-管-邊-端”的金融科技數據鏈，實現信息整合，特征關聯提上了金融科技的議事日程，以BATJ帶來的互聯網體驗作為參考標準， 在國產化大環境下實現服務可達，通過VIP用戶訪問的全棧溯源，確保提升用戶體驗。

95后逐漸成為了消費市場的主力,從小生活條件優越的Z世代，有著巨大的消費潛力，他們更加渴望自由而彈性的生活，特別是對在線服務的可用性和體驗的要求極高。在金融企業的數字化轉型過程中，將會面臨傳統的數據中心管理轉型的新挑戰， 比如:用戶體驗監控，CDN邊緣節點監控，云原生服務監控，微服務監控等，而融合這些新的監控管理手段，打通金融科技數據鏈，將會成為新一輪的科技創新熱點， 用來提升服務的可用性，提升用戶體驗，應對Z世代的高要求。

以電子銀行為例，金融科技數據鏈的打通需要到DNA的三個環節，分別是:
- DEM (Digital Experience Management): 用戶數字體驗管理,
包含客戶端APP體驗監控，瀏覽器體驗監控，小程序體驗監控，瀏覽器撥測和手機真機撥測等一系列技術
- NPM (Network Performance Management): 網絡性能管理,
通過探針技術、 BigIP大數據引擎、Nginx Telemetry等技術，實現網絡傳輸的路徑發現，異常發現，故障發現。
- APM (Application Performance Management): 應用性能管理,
通過字節碼注入和微服務探針，無需應用代碼變更的情況下實現對代碼運行效率，SQL調用效率，PaaS API調用邏輯追蹤，以及微服務的性能監控。

取得了不同環節的體驗數據，網絡數據和代碼執行效率數據后，需要通過DataView的大數據平臺實現信息整合，和特征關聯. 實現對VIP用戶訪問的訪問過程全棧溯源，提升用戶體驗; 同時實現機器學習后的智能基線，智能警報; 再通過AI人工智能實現根因分析，提出解決建議和方法，甚至通過API調用驗證過的預配置，實現一鍵變更和一鍵割接。

根據目前客戶的使用狀況，金融科技數據鏈DNA的架構可以幫助客戶發揮數據要素倍增作用:
1. “信息整合”: 將用戶體驗數據，網絡性能數據，應用性能數據，應用可用性數據等信息整合，實現統一收集，統一存儲，統一管理，通過API調用的方式實現一次采集，各部門的多次訂閱消費，某客戶反饋關于服務可達能力提升時說: 1.2%的服務可達提升，可不僅僅是體驗提升而已，光數據中心1.2%的耗電節省，就是博睿數據帶給我們很大的價值了。
2. “特征關聯”: 通過大數據分析和用戶標識，建立用戶訪問，網絡傳輸，云服務，API調用等各環節的關聯關系，實現全棧溯源，真正幫助電子銀行業務，在保證穩定可靠的社會責任的同時，融合現有平臺、云原生平臺、國產化平臺、微服務平臺的監控管理手段，某大行用戶的電子銀行發現，用戶登陸失敗的部分原因是運營商的認證短信延遲導致，通過博睿數據定制對客戶與運營商間的短信網關監控，發現和排除關聯故障，建立服務品質的數據標準，提升本行與運營商的議價能力并提升用戶體驗。
3. “業務洞察“: 用財務語言匯報數據中心的投入產出，建立帶寬、算力、存儲等基礎設施投資后，發現具體的用戶體驗/用戶留存率/月活提升、 API調用效率提升、以及代碼運行效率提升之間的相互關聯關系，為業務拓展提供直接參考。

金融科技數據鏈DNA，通過大數據平臺打通“云-管-邊-端”，并通過機器學習和人工智能實現“信息整合,特征關聯和業務洞察”，幫助金融企業在國產化大環境下應對Z世代對服務可達，應用體驗的高要求，在穩定可靠和靈捷快速之間取得相對平衡，促進金融與科技融合發展。