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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    互联网金融的风控 更多内容
  • 方案概述

    基于顶象能力搭建全行级反欺诈中台,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策略。 客户价值: 全面实现全渠道、跨产品、各种关联方式欺诈风险实时防。为行方构建了有效全行级反欺诈体系,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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  • 应用场景

    通过图上分析计算,合并相似本体,进行知识消岐。 学习路径识别及推荐 通过知识点先修关系,识别学习路径,针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融应用 面对层出不穷、复杂多样个人和群体行为,帮助客户挖掘出潜在风险,为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测 提供实时用户行为检测,识别敏感

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  • 方案概述

    可应用于供应链管理场景,以评估潜在供应商信誉、财务状况和供应链稳定性。需要分析供应应商信用评级、财务数据和历史表现,协助企业做出合适供应链决策,减少供应链风险。 客户痛点: 痛点一:数据准确性不足,从互联网直接爬取数据无法支撑决策;收集和整理竞信息需要耗费大量时间和资源。信息准确性和实时性至关重要。

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  • 点集全最短路(All Shortest Paths of Vertex Sets)

    点集全最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)用于发现两个点集之间所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融、路网交通、物流配送等场景下区块之间关系分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明

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  • 典型应用

    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,可以进行实时反欺诈检测。

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  • 应用场景

    联合多方正样本效果,丰富模型特征,提高模型泛化能力。 计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式,交易是数据所有权,交易完成后,数据被无限制复制。采用可信交易方式,交易不是数据,而是数据使用权,卖家卖是对某个数据用法用量,不用担心数据被复制。

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  • 方案概述

    高达供应链综合服务平台解决方案是基于华为云打造大宗行业数字供应链服务平台,旨在信息化层面制定全面影响友商战略目标,以数字供应链服务平台形式建设供应链上下游(供应链管理、智能云仓、智慧物流、互联网营销、期现结合、数字化采购平台等)生态多个系统,快速高效实现信息化建设和运营实践,全面提升及扩展生态系服务能力与竞争优势,打造数字化供应链。

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  • 点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)

    点集最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)用于发现两个点集之间最短路径。 适用场景 点集最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)适用于互联网社交、金融、路网交通、物流配送等场景下区块之间关系分析。 参数说明 表1 点集最短路算法(Shortest

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  • 算法一览表

    单点环路检测是一个经典图问题,意在寻找图中环路。环路上点较好地体现了该点重要性,适用于交通运输、金融等场景。 点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets) 可以得到两个点集合(群体集合)所共有的邻居(即两个群体临域交集),直观发现与两个群体

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

    单点环路检测(Single-Vertex-Circles-Detection)是一个经典图问题,意在寻找图中环路。环路上点较好地体现了该点重要性。 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

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  • 中介中心度算法(Betweenness Centrality)

    中介中心度算法(Betweenness Centrality)以经过某个节点最短路径数目来刻画节点重要性指标。 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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  • k核算法(k-core)

    k核算法(k-core) 概述 k核算法(k-core)是图算法中一个经典算法,用以计算每个节点核数。其计算结果是判断节点重要性最常用参考值之一,较好体现了节点传播能力。 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

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  • 服务支持使用哪些算法对图进行分析?

    PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法思想,利用图链接结构来递归地计算各节点重要性。与PageRank算法不同是,为了保证随机行走中各节点访问概率能够反映出用户偏好,PersonalRank算法在随机行走中每次跳转会以(1-alpha)概率返回到source节点,因此可

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  • 隐私保护通话使用规范

    营商管规则; 重大 对该客户进行下线,停止业务。 9 其他影响运营商、华为云利益或名誉、或容易引发用户投诉业务。 重大 对该客户进行下线,停止业务。 为保证业务合规运营,接入时请开启语音质检功能。 因运营商管,停止主叫为固话业务接入。

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  • 方案概述

    此合同文件私密性要求高:合同签署后、签署过程中往往不允许第三方获取合同信息,而电子合同云天然能够满足对文件私密性要求; 用印授权可管:销售合同签署涉及到客户方企业用章权限,客户方企业用章人变更、权限分享可由电子合同云统一管,并对全部用印记录可追溯,满足企业用印要求。

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

    sources 否 查询起始节点ID集合 String - 标准csv格式,ID之间以英文逗号分隔,例如:“Alice,Nana” n 否 枚举满足过滤条件个数上限 Int [1,100000] 100 statistics 否 是否输出所有满足过滤条件个数 Boolean

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  • 产品功能

    SO多种部署模式。 可视化数据监管 为数据参与方提供可视化数据使用流图,提供插件化区块链对接存储,实现使用过程可审计、可追溯。 智能服务 应用在金融领域(银行、保险、证券)平台等系统中,解决这些系统所面临大数据量,高并发,低时延,水平扩展,业务编程,多租户等瓶颈问题。

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  • OD中介中心度(OD-betweenness Centrality)

    Centrality)在已知一系列OD出行计划前提下,以经过某个点/某条边最短路径数目来刻画边重要性指标。 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,城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段模拟;适用于社交、金融、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1

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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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  • 下载备案材料模板

    陕西不涉及教育承诺书 陕西不涉及金融承诺书 陕西不涉及出版承诺书 陕西不涉及网络预约车承诺书 甘肃 甘肃不涉及药品及医疗器械情况说明 甘肃不涉及教育说明书 甘肃不涉及前置审批承诺书(新闻/出版/广播电视节目制作) 甘肃不涉及互联网金融说明书 甘肃不涉及规定文化类目经营承诺书 青海 青海不涉及规定文化类目经营的承诺书

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  • 数据准备

    执行如下SQL语句,将csv文件内数据导入创建数据表。 LOAD DATA INFILE 'csv数据文件名' INTO TABLE 表名 或者执行如下插入语句: Tax表: insert into tax values (123400999,745,'互联网'), (123400998

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