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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    大数据时代的金融 更多内容
  • 大模型微调需要的数据有要求吗?

    模型微调需要数据有要求吗? AI原生应用引擎用于模型微调数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组,例如: [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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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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  • 积极拥抱数据资产入表新时代

    积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化浪潮下,数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后第五生产要素,“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起,财政部于2023年8月印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时,备受关注数据要素市场有望被真正激活。

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  • 新加坡金融行业的最佳实践

    新加坡金融行业最佳实践 应用场景 新加坡金融管理局针对云计算监管预期,制定了MAS准则,用于规范金融机构实践,关于该指南更多信息,请参见Technology Risk Management Guidelines。 默认规则 该示例模板中对应合规规则说明如下表所示: 表1

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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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  • 搭建某商品销售数据的大屏

    本例查看购买商品的用户中不同等级用户分布情况。 图2 配置字段 您还可以通过样式选项对图表进行自定义配置。 步骤3:发布屏 完成大屏编辑后,单击右上角“保存并发布”。 编辑名称,单击确定,发布屏。 更多大屏功能请参考《智能数据洞察用户指南》操作指导。

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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

    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 数据服务和算法服务助力神策进行复杂数据处理、算法分析模型、算法标签数据等方面的能力提升; 云数据仓库 GaussDB (DWS)作为底层数仓为神策提供通用数据接入和数据

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  • 大屏所展现的数据如何获取到本地?

    屏所展现数据如何获取到本地? 可通过对接开放API或屏所提供报告导出功能获取相关数据。对接API具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题: 其他使用相关

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  • 金融行业场景

    U CS 构建了标准金融应用生态,可以实现应用跨地域跨云统一分发和部署,支持业务实例跨云迁移。 云边统一协同 实现海量终端及边缘侧设备、应用协同管理,加速金融行业智能安防、智慧网点建设。 多云统一协同 构建多地多中心金融数字化业务架构,实现跨云跨数据中心统一治理。 建议方案

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  • 快速搭建数据大屏

    同理完成柱图和表格制作,最终效果如图11所示。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入名称,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,进入大屏编辑页面。

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  • Agent开发平台概述

    Agent开发平台是基于NLP模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体AI应用平台。无论开发者是否拥有模型应用编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本构建AI应用,加速领域和行业AI应用落地。 针对“零码”开

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 应用场景

    通过对资讯传播、好友关系分析,识别V及热点话题,分析传播途径,增强舆情分析质量。 知识图谱 应用 基于图引擎服务知识图谱,融合各种异构异质数据,可以支持更大规模以及更高性能。 该场景能帮助您实现以下功能。 存储海量知识 融合各种异构异质数据,方便治理,规模可达千亿级。 快速关联查询

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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  • 应用场景

    交易型应用 并发、大数据量、以联机事务处理为主交易型应用,如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等,服务能力支持高扩展、弹性扩缩,应用可按需选择不同部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力,通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求,适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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