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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    大数据与金融科技 更多内容
  • 基于NL2JSON助力金融精细化运营

    基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。模型的NL2JSON能力可以从自然语言输

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  • 方案概述

    求比较困难 数据整合报送压力:中小城商银行通常规模较小,IT系统建设相对滞后,面对“一表通”这种全面、高频的数据报送要求,面临较大的数据整合压力。 系统对接改造难度:民营银行通常具有更加灵活的运营机制和创新的业务模式,其IT系统传统银行存在较大差异。 监管差异适应性:不同

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  • 方案概述

    关系型和分析型数据库系统; 运维支持中心:提供营销内容运行所依赖的基础运维资源,包括底层的云资源设施,容器化平台、持续发布集成devops环境,以及对资源、性能、服务、运行等进行监控等; 部署架构 图2 部署架构图 方案采用华为云服务及云组件实现内容云平台部署维护。 采用RDS

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  • 文档分类

    最近几天,最强分支是封测,猛股则是光刻胶龙头$容感光(SZ300576)$存储芯片封测龙头$深科技(SZ000021)$。原因很简单,因为它们在芯片大跌时,形态保持的最好,之前也没爆炒过,加上是新面孔。深科技创下了20年新高,14年的深圳华强很像,可能是条潜在的大鱼,未来几

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  • 数据大屏-启动大屏配置

    通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏,进入数据屏列表页,选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写屏相关信息: 屏名称:根据业务场景,配置屏名称 屏描述:根据业务场景,填写屏相关描述,更清晰的描述屏业务场景 屏尺寸:支持预置尺寸和自定义尺寸,适配不同终端展示 图2 填写屏相关信息 OneSketch

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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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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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 方案概述

    文本 通过云数据库 TaurusDB关系型数据库持久化,主备部署 方案优势 技术先进、成本可控:通过盘古模型NLP对话问答文案生成 API能力,节省模型部署、训练调参成本,通过集成开源运维、负载、CI/CD工具降低方案总体成本 专业工具、降本增效:通过应用管理运维工具Se

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  • 盘古NLP大模型能力与规格

    盘古NLP模型能力规格 盘古NLP模型是业界首个超千亿参数的中文预训练模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意

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  • 数字化转型咨询服务的服务内容和服务场景?

    对企业现有IT系统现状的调研,摸清云化解决的突出业务问题,从而建立业务相匹配的云战略和云架构规划,构建云治理体系、勾勒应用云化及云转型的路径。 制造、交通、物流、能源、汽车、金融、政企、零售、医药等 云架构规划咨询 制定企业上好云、用好云的架构,拉通IT基础设施现状云化需求,通过云平台各组件的架构设计,

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  • 金融行业场景

    痛点二:云端生态不统一,业务实例分发困难,缺少丰富的金融云原生SaaS。 痛点三:流量治理层面难以满足数据敏感业务和时延敏感业务的高性能要求。 痛点四:智能终端的快速发展带来运营监管的难度,无法集中管理海量终端,实施有效的监管和运营。 痛点五:缺少跨中心的业务监控治理能力,业务实例无法实现跨云迁移。

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  • 数据控制与数据审计

    数据控制数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制,可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享:关闭分享后,项目内数据不允许分享给其他项目,包括拷贝、引用两种方式。 下载:关闭下载后,项目内数据不允许下载至本地。

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  • 快速搭建数据大屏

    示。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入屏的名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称,进入项目页面。 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入屏编辑页面。 发布屏:单击页面右上角“保存并发布”,大屏发布成功。

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  • NLP大模型训练流程与选择建议

    NLP模型训练流程选择建议 NLP模型训练流程介绍 NLP模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。

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  • 查看NLP大模型训练状态与指标

    模型在验证集上的损失值。值越小,意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP模型训练常见报错解决方案。 训练日志可以按照不同的

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  • 新闻播报风格文案

    各国都在积极推动学生、教师和研究人员的交流流动, 例如学生交换计划、奖学金项目和合作研究项目等,以增进不同国家之间的教育合作了解。 国际社会致力于建立学历认证制度,确保学历的国际互通, 同时互联网教育为全球学生提供了更便利、灵活的学习机会,促进教育资源的共享普及。 国际教育注重多语言的学习教授,鼓励学生掌握多种语言能力,

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  • 盘古科学计算大模型能力与规格

    盘古科学计算模型能力规格 盘古科学计算模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio模型开发平台

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  • 数据备份与恢复

    数据备份恢复 备份桌面数据 恢复桌面数据

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