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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金融行业场景 应用场景 对于金融行业用户，新兴互联网业务的快速发展和业务数据的高敏感性是一对既有的矛盾，而现有的混合云架构是解决这一矛盾的较优解决方案。而在实际落地场景中，这样的结构依旧存在一些痛点亟待解决。 痛点一：业务部署分散，无法极速扩容和大规模治理，难以有效应对高峰期的流量冲击。

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仓储管理 企业 产品 计划 送货管理 收货管理 领料管理 退料管理 调拨管理 入库管理 发货管理 盘点管理 库房管理 父主题： 实施步骤

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仓储模块 仓库 是保管、存储商品的建筑物或场所。在系统内创建仓库的基础资料，来对应线下的实体 操作路径：[WEB]仓储>仓储主数据>仓库 创建仓库： 进入功能界面后 单击“新建仓库”按钮，进入新建界面 按实际需要填写仓库信息 单击“确认”按钮提交数据 图1 新建仓库1 图2 新建仓库2

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仓储模型 仓库建模 仓库类型设置 父主题： 制造数据模型管理

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新加坡金融行业的最佳实践 应用场景 新加坡金融管理局针对云计算的监管预期，制定了MAS准则，用于规范金融机构的实践，关于该指南的更多信息，请参见Technology Risk Management Guidelines。 默认规则 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1

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仓储管理功能 仓库设置操作 单击菜单栏【仓储管理】=>【仓库设置】进入仓库信息维护功能页面。 系统默认需要用户根据工厂的实际仓库情况，配置三级的仓库信息：仓库、库区、库位。如果工厂在管理过程中并未区分库区、库位则可为每个仓库配置一个默认的库区，每个库区配置一个默认库位即可。 单击

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适用于金融行业的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 access-keys-rotated IAM用户的AccessKey在指定时间内轮换 iam IAM用户的访问密钥未在指定天数内轮转，视为“不合规”

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WMS仓储管理功能操作说明 入库 出库 配送 基础数据维护 父主题： 软件操作指导

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%的信息化成本。 数据串联，服务升级：将更多交易服务外的相关产业，如仓储物流、供应链金融等增值创新服务整合，打通和复用商流、物流、信息流等环节。解决信息孤岛问题，同时沉淀数据，结合分析，支撑运营和服务升级。 竞分优势：20多年行业经验沉淀了强大的客户资源，为行业90%的头部企业提供过服务。

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结合物联网IoT技术，实现无人干预的数据采集，并结合云贸云仓等平台，形成物联网数据与云平台数据的双螺旋DNA特性，数据可靠性极大提升。 基于谷神低代码aPaaS应用开发平台统一构建供应链综合服务平台方案，统一技术底座，微服务赋能，各平台之间既解耦又虚拟一体，数据交互简单高效，开创性的实现多平台虚拟一体化的业务和技术创新。

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财务、金融、知识产权、信访、公用事业、海关口岸、邮政、检验检疫、商务贸易、农林畜牧海洋、社科档案及文物、安全生产及应急、科技创新、统计、经济发展与改革、烟草、网信、工信、能源、乡村振新、民族宗教、信用、公益 金融业 保险、银行、信托、公募基金、私募基金、证券/期货、非金融机构自营

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行业数据流管理 消息管理 图片下载 云端抓拍 智能统计

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解决方案实践的应用行业推荐： 金融行业：金融统一监管报表平台，金融风险全面管控，金融大数据中台 租赁行业：租赁行业大数据平台，租赁资产监督管控 医疗卫生：省级卫生数据管理与服务平台，医院数据治理与运营分析平台 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台 其他：零售行业数据治理平台，环保行业数据治理平台

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服务、结构设计仿真自动化云服务、仿真中心云服务、产品设计与制造融合云服务。这些云服务拥有统一的框架、标准的API接口、规范的数据模型及数据处理范式，融合行业Know-how，为产业数字化转型，提供IT载体。 产业链协同数字服务：过去，产业链上的各类角色企业协同基本靠人拉肩扛，协同

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产品优势 统一齐全的数据模型标准 齐全的、标准的数据模型，包括工厂模型、产品模型、工艺模型、资源模型、配方模型、质检模型、设备模型和仓储模型。 数据模型面向生态开放。 数据模型支持可配置化的属性灵活扩展。 全球化集团多工厂管理 一套平台支持集团统一全球化多工厂管理。 系统支持云技术架构与云边协同。

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环思纺织服装供应链解决方案功能 解决方案包含企业管理、制造执行、供应链管理、生产排程、仓储管理、客户管理等系列功能模块， 针对服装行业深度定制，满足细分领域客户差异化诉求。 图1 环思纺织服装供应链解决方案功能 父主题： 实施步骤

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基于 区块链 服务，同时结合物联网技术，构建由生产商、仓储、物流商和客户作为参与方组成的协作联盟，将货物从生产，仓储、干线物流，经销商，本地物流一直到客户全流程信息的可信记录，解决了信息孤岛，信息流转不畅，信息缺乏透明度等行业问题。 行业现状及痛点 纸质单据 很多环节仍然大量沿用手工操

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数据准备 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中， TICS 本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和su

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以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TI CS 本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support，在用户计算节点agent_gov上发布。

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化高复用数据模型与业务模型，数字模型驱动，面向生态开放，打造新一代的数字化制造云平台，使能生态构建上层制造领域行业应用。 产品架构 数字化制造基础服务基于工业数字模型驱动引擎（iDME）的基础能力，提供以下数据模型和业务模板组件，使能生态伙伴构建上层MBM行业应用。 数据模型：工

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