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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行业类 电子面单 识别各类快递公司的电子面单主要信息，包含三段码、收寄件人姓名电话地址及条形码运单号，快速提取信息，提高信息录入效率。 保险单 支持多版式的保险单关键信息，支持寿险险种，识别主要投保信息包括保险单号、保险公司、投保人与被投保人姓名，性别，出生日期，证件类型、证件号等。可用于保险报销和信息录入场景。

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行业模板 行业模板是服务结合自身实践经验构造的已有的数据模型的集合，为客户提供涉及研、产、供等多环节的产品与解决方案，缩短产品研发时间，提升企业运营效率。 每个行业模板内部包含了针对该行业不同领域的数据模型，用户单击“加载”可以引用选中的数据模型，单击“卸载”取消引用。 行业模板

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""); // 建表 // 表建完之后，如果要往表中导数据，可以使用LOAD语句将数据导入表中，比如从HDFS上将数据导入表: //load data inpath '/tmp/employees.txt' overwrite

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型。用户可以使用 ModelArts Pro 套件中特定行业场景的预置行业工作流，满足快速定制的需求，快速进行应用开发。 当前ModelArts Pro开放的预置套件有 文字识别 套件、 自然语言处理 套件和视觉套件。 应用场景 特定行业下希望解决特定问题的场景。 文字识别套件 用户认证识别

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利于分析工具快速访问数据，为用户生成推荐。 优势： 超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。

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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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登录ModelArts Pro控制台，选择行业套件卡片并单击“申请公测”，在申请公测页面根据界面提示填写所需信息。 申请公测操作完成后，单击“前往我的公测”，进入“我的公测”页面。当“审批状态”显示为“审批通过”时，表示您已经获得了该行业套件的公测权限。 申请行业套件的公测权限后，即可进入套件使用相关功能。

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行业套件介绍 视觉套件旨在帮助各行业客户快速开发满足业务诉求的视觉AI应用，同时支持客户自主进行工作流编排，快速实现AI应用的开发和部署，提升视觉AI开发效率。 预置工作流 视觉套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据和配置参数，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。

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符合查询条件的行业场景。 说明： 单击“重置”，清除查询条件。 修改行业场景 双击待修改的所属行业、场景名称或行业场景描述，进行修改，修改后，单击“保存”，保存修改的数据。 删除行业场景 在行业配置列表中勾选待删除的行业场景，单击“删除”，删除行业场景。 刷新数据 单击“刷新”，刷新行业场景列表中的数据。

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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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新增行业模板 行业模板是敏感数据类型的合集，能添加多个不同的数据类型（例如车架号、军队证件、三证合一码等）。用户可以根据行业特点，设置自定义的行业模板，在执行敏感数据发现任务时直接引用此行业模板，避免每次都需要选择数据类型。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录数据库加密与访问控制实例。

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息

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IoTA.99000007 未开通数据分析服务 错误码描述 未开通IoT数据分析服务。 可能原因 未开通IoT数据分析服务。 处理建议 请先开通IoT数据分析服务。 父主题： 公共错误码

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IoTA.99000008 数据分析服务被冻结 错误码描述 IoT数据分析服务被冻结。 可能原因 帐号被冻结，可能由于帐号欠费时间过长导致。 处理建议 请先给帐号充值，确认帐号恢复正常后再使用IoT数据分析服务。 父主题： 公共错误码

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IoT数据分析服务操作与资源权限关系 下表 列出了IoT数据分析服务常用操作与资源权限的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统权限。 表1 IoT数据分析服务操作与资源权限关系 操作名称 Tenant Administrator Tenant Guest IoTA FullAccess

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本，准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。 合同录入与审核 自动识别结构化信息与提取签名盖章区域，有助快速审核。 优势 解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题，提升业务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 多模板分类工作流

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