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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    湖北消费金融风控 更多内容
  • 湖北管局要求

    湖北管局要求 企业用户 主体信息 执照无字号的,写法定代表人名称。 主体负责人必须为法人。 个人工商户,没有公章,可以使用法人签名。 互联网信息服务负责人非法定代表人需上传互联网信息服务负责人授权书。 主体负责人手机号码不得与应急号码重复,暂无归属地要求。 网站信息 域名 必须与主办单位一致。

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  • 应用场景

    应用场景 政企信用联合 金融机构对于中小微企业的信用数据通常不足,央行征信数据覆盖率有限,不良企业多家骗贷事件屡有发生。金融机构与政府部门,如税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下,通过多方联合建模,金融机构补充了模型特征维度,提升模型准确率。 优势:

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  • 使用Kafka流控工具限制生产消费速度

    使用Kafka流工具限制生产消费速度 操作场景 该任务指导用户根据业务需求,在客户端使用命令行工具kafka-configs.sh来管理Kafka集群的配置,按照不同的级别(topic级别、用户级别、客户端级别等)来限制Kafka消息生产和消费速度。 该功能仅适用于 MRS 3.3

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  • 方案概述

    基于顶象能力搭建全行级的反欺诈中台,服务于客户全部业务线,能够结合具体业务需求配置针对金融业务领域的策略。 客户价值: 全面实现全渠道、跨产品、各种关联方式的欺诈风险的实时防。为行方构建了有效的全行级反欺诈体系,获得亚洲银行家大奖。 电商公司反营销作弊智能系统 业务痛点:

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  • 中介中心度算法(Betweenness Centrality)

    中介中心度算法(Betweenness Centrality)以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、等网络中“中间人”发掘,交通、传输等网络中关键节点识别;适用于社交、金融、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明

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  • 单点环路检测(Single Vertex Circles Detection)

    Detection)是一个经典的图问题,意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融等场景。 参数说明 表1 Single-Vertex-Circles-Detection算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围

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  • k核算法(k-core)

    点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一,较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法(k-core)适用于社区发现、金融等场景。 参数说明 表1 k核算法(k-core)参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。 算法会返回核数大于等于k的节点。

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  • 算法一览表

    点集最短路算法用于发现两个点集之间的所有最短路径,可应用于互联网社交、金融、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 带一般过滤条件环路检测(Filtered Circle Detection) 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融中循环转账检测、反洗钱,网络路由中异常链接检测,企业担保圈贷款风险识别等场景。

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  • 方案概述

    痛点三:企业的合作伙伴信息不透明,需要深入了解其经营状况和商业风险。合作伙伴选择需要综合考虑多个因素。 通过本方案实现的业务效果: 金融-信贷业务/(国有银行/商业银行/金融服务/财产保险/人寿保险) 降低合规监管风险:多维度数据整合、实时风险评估,提供全面的信用分析。前对企业评估风险,防范

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  • 客户消费

    客户消费 查询消费汇总 查询消费明细 月结95峰值计费产品 父主题: 客户

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  • 带一般过滤条件环路检测(filtered circle detection)

    detection)目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。 适用场景 带一般过滤条件的环路检测(filtered circle detection)算法适用于金融中循环转账检测、反洗钱,网络路由中异常链接检测,企业担保圈贷款风险识别等场景。 参数说明 表1 filtered circle detection参数说明

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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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  • 典型应用

    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体系,构建反欺诈系统。 优势: 大数据分析:结合Spark等工具,可以进行实时的反欺诈检测。

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  • 服务支持使用哪些算法对图进行分析?

    共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人,进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 点集全最短路(All Shortest Paths of Vertex Sets) 点集最短路算法用于发现两个点集之间的所有最短路径,可应用于互联网社交、金融、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。

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  • 消费验证

    消费验证 功能介绍 消费验证。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/reliability/{project_id}/instances

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  • 消费API

    消费API 使用场景 如果您需要在API中心门户网站搜索需要的API,用于系统集成和项目开发,请参考本章指导操作。 操作步骤 访问API中心门户网站。 搜索您需要的API。 您可以选择搜索栏搜索或按不同维度搜索API。 搜索栏搜索:输入您需要的API的一些关键信息,如API名称、描述等,系统会展示相关的搜索结果。

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  • API消费

    API消费 API产品 API目录 审核管理 调用API

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  • Flink消费

    deserializer, configProps)); 监控消费进度(可选) FlinkLtsLogConsumer支持设置消费进度监控,所谓消费进度就是获取每一个shard实时的消费位置,这个位置使用时间戳表示,详细操作可以参考文档创建消费组。 FlinkLtsLogProducer Fl

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  • 消费验证

    消费验证 功能介绍 消费验证。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{engine}/{project_id}/instances/{instance_id}/messages/resend 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 engine 是

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  • 客户消费

    客户消费 查询消费汇总 查询消费明细 月结95峰值计费产品 父主题: 客户

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  • 数据消费

    “更多 > 数据消费”,进入数据消费页面。 图3 进入数据消费页面 在数据消费页面中,单击当前状态后的,开启数据消费。 开启后,将显示消费配置信息,具体说明如表1所示。 图4 开启数据消费 表1 数据消费参数说明 参数名称 参数说明 当前状态 当前管道中数据消费配置状态。 管道名称

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