金融行业解决方案

在科技融入金融业务的数字化转型中,应用云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等最新科技到银行、保险、证券等金融业务发展中,金融业务流程正在被重塑,从而实现产业升级。通过金融专区、全栈专属云安全合规部署和全栈的创新技术能力,助力金融客户实现业务的敏捷创新、智能化升级等数字化转型目标

 
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    金融机器学习建模 更多内容
  • 概述

    文件管理 文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • FPGA加速型

    概述 FPGA加速云服务器(FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS )提供FPGA开发和使用的工具及环境,让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务,为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类: 高性能架构

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  • 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模

    使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题: 纵向联邦建模场景

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  • 建模

    建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面,找到需要建模的物理表,单击,即可完成建模。 您也可以单击物理表名称,在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击,系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后,您可单击刷新建模状态,在反向建

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  • 建模

    建模 单位建模 操作路径:[WEB]建模>单位主数据>单位 新建单位: 进入功能界面后,单击"新建单位”按钮,进入新建界面 按实际需要填写单位信息 单击”确认”按钮提交数据 图1 新建单位 物料建模 物料是原材料、半成品、产成品等企业生产经营资源的总称,本功能用于定义物料的基础资料

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  • 方案概述

    MapReduce服务 MRS 的数据应用和机器学习应用补充神策平台的算法和 数据可视化 能力; 通过MapReduce服务MRS平台提供大数据集群的算力和存储支持,通过神策埋点数据和集成的业务系统获取数据后会将数据存储在MapReduce服务MRS 集群当中; 通过MapReduce服务MRS的

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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  • 修订记录

    新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • 金融行业

    中国金融业信息技术“十三五”发展规划(2017)指出:支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台,面向同业特别是中小金融机构提供云服务,提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立,以行业云方式,对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构,再到其他非金融企业。

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  • 问答模型训练(可选)

    高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习:适用于对问答精准度要求很高的场景,扩展问越多,效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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  • 数据建模

    数据建模 分层管理 实体管理 个人中心 父主题: 管理基础工具

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  • 质量建模

    质量建模 质检项 功能概述:该模块主要是对质检项进行管理,主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查询质检项。 操作人员:系统管理人员。 路径:质量建模→质检项 。 图1 质检项 质检模板 功能概述:该模块主要是对质检模板进行管理,主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查看、查询质检模板。

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  • 工厂建模

    工厂建模 基本信息 编辑组织架构、为不同组织分配不同人员、定义人员的权限 新增组织架构 单击菜单列表中工厂建模下的工厂建模,右侧出现工厂信息(包括组织架构信息、组织人员信息) 图1 工厂建模 新增工厂/公司 图2 新增工厂/公司 新增部门/车间 图3 新增部门/车间1 图4 新增部门/车间2

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  • 工厂建模

    删除位置 在“工厂建模”页面的“位置服务定义”页签: 单击左侧位置列表待删除位置记录右侧的,再在弹出的操作列表中单击“删除”,删除位置。 在左侧位置列表选中父级位置,单击待删除子位置记录“操作”列的“删除”,删除位置。 查询位置 在“工厂建模”页面的“位置服务定义”页签,在左侧位

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  • 仓库建模

    数据来源于仓库类型设置(库区类型)。 部门代码 库区的部门代码。 收货货位 数据来源于仓库建模(货位)。 上架货位 数据来源于仓库建模(货位)。 ERP子库 ERP子库。 ERP货位 ERP货位。 ITEM管理模式 库区的ITEM管理模式。支持按物料编码、按LPN/PSN。 高低频

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  • 维度建模

    维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题: 模型设计

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 资产建模

    资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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  • 数据建模

    数据建模 数据分层分域 支持数据按如 ODS、DWD、DWS、ADS 等数据分层设置,支持数据按照主题、部门等进行数据域设置。为模型设计从业务和技术的角度提供分类分层框架,是数仓规划的关键基础。 图1 数据分层分域1 图2 数据分层分域2 业务实体管理 基于对企业各业务线的业务实

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