智能资金管理系统的应用架构主要包括以下几个部分：
1. 数据采集层：这是系统的基础，负责从各种来源（如银行、支付平台、供应链等）获取数据。这些数据可能包括交易记录、账户余额、付款方式、供应商信息等。数据采集层的关键是确保数据的准确性和实时性，以便后续的数据处理和分析。
2. 数据存储层：在数据采集层收集到的数据需要存储在数据库中，以便后续的查询、分析和处理。数据存储层需要考虑数据的组织和存储方式，以便于提高查询效率和减少数据冗余。常见的数据存储技术有关系型数据库、非关系型数据库和分布式数据库等。
3. 数据处理层：数据处理层的主要任务是清洗、转换和加载数据，以便进行后续的分析和应用。数据处理层需要考虑数据的完整性、一致性和安全性，以及如何处理异常和错误。常用的数据处理技术有批处理、流处理和实时处理等。
4. 数据分析层：数据分析层的主要任务是根据用户需求，对处理后的数据进行统计分析、预测和挖掘。数据分析层需要考虑分析方法的选择、模型的训练和优化，以及结果的解释和展示。常见的数据分析技术有回归分析、聚类分析、分类分析等。
5. 应用服务层：应用服务层是用户与系统交互的接口，负责提供各种业务功能和服务。应用服务层需要考虑系统的可扩展性、易用性和性能，以适应不断变化的业务需求和技术环境。常见的应用服务技术有Web服务、API接口等。
6. 安全与监控层：安全与监控层负责保护系统的安全性和可靠性，包括数据安全、网络安全和系统安全。此外，还需要对系统的性能进行监控，以便及时发现和解决问题。常见的安全与监控技术有防火墙、入侵检测系统、性能监控系统等。
7. 运维管理层：运维管理层负责系统的日常运维和管理，包括系统的配置管理、故障处理和备份恢复等。运维管理层需要考虑系统的可维护性和可管理性，以提高系统的运行效率和服务质量。常见的运维管理技术有配置管理工具、故障处理流程、备份恢复策略等。
总之，智能资金管理系统的应用架构是一个复杂的系统，涵盖了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、应用服务、安全与监控、运维管理等多个方面。通过合理地设计和实现这些部分，可以有效地提高资金管理的智能化水平和效率。
