模組化且高度可擴展的技術架構
AlchemyJ 將數據分析、量化模型、AI 生成、規則邏輯、系統接口與報告輸出整合於同一平台，支撐金融機構建立可配置、可互通、可實施的投研與投資組合分析流程。
CORE MODULES
Analytics Studio
是整合數據分析與 GenAI 操作的商業智能工具。它建基於零代碼、配置驅動的 UI 框架，並透過元數據動態生成界面，提升部署速度，同時保持系統一致性。
API Gateway
是建基於微服務的高韌性閘道，原生整合於平台的事件驅動與訊息架構之中。它不依賴特定框架，具備高度可擴展性，並提供安全接入點與細緻審計能力。
AI Coding
可根據標準英文或偽代碼描述，自動生成經優化的 API，並直接部署至 API Gateway。它使用開放且可自訂的模板，自動處理各項非功能性要求。
Quant Engine
提供金融從業者熟悉的 Excel 介面，用於設計複雜的量化與金融模型。模型可與 API Gateway 無縫整合，將本地試算表快速轉化為雲端原生的計算引擎。
Rule Engine
是由試算表驅動的邏輯層，透過預先結構化的模板運作。用戶只需輸入數據屬性與邏輯參數，即可建立確定性規則；引擎會自動執行推理邏輯，並透過 API Gateway 輸出結果。
Interface Engine
是數據轉換層，用於在不同系統標準之間轉換訊息與檔案格式。它預載金融行業常用的數據結構，讓開發者能快速建立數據轉換工作流程。
Data Dictionary
是平台的基礎元數據層，用於定義數據類型與驗證限制。這些規則會在運行時於各項操作中動態執行，確保數據完整性。
Orchestration Engine
是平台的中樞神經，負責協調複雜 API 與各類引擎執行。它支援定時、實時與事件驅動處理，並提供進階分布式計算能力。
Reporting Engine
提供直觀的報告設計工具，並設有獨立的呈現邏輯層。格式與版面調整，可直接在報告界面內完成，毋須改動核心 API 業務邏輯。
HOW IT WORKS
將技術模組串連成企業級分析流程
AlchemyJ 連接數據整合、模型配置、流程協調與報告輸出等專業組件，支援金融機構建立可配置、可互通的分析工作流。
01
數據與系統接入
連接既有數據源、文件格式與業務系統，並透過元數據與驗證規則確保數據一致性。
API Gateway · Interface Engine · Data Dictionary
02
模型與規則配置
將量化模型、金融邏輯與業務參數轉化為可配置、可重用的平台能力。
Quant Engine · Rule Engine
03
流程協調與執行
協調 API、引擎與任務執行，支援定時、實時及事件驅動的分析流程。
Orchestration Engine · AI Coding · Analytics Studio
04
報告生成與交付
生成結構化分析結果與客戶報告，並將呈現邏輯與核心 API 業務邏輯解耦。
Reporting Engine