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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    金融风控解决方案 更多内容
  • 方案概述

    互联网公司反营销作弊智能系统 业务痛点: 客户的业务运营已经成为黑灰产的重点关注目标,黑灰产通过养号、使用虚假设备等手段对业务运营进行攻击,常年持续投入的巨大营销费用面临极高的薅羊毛风险。 解决方案: 部署顶象智能系统,一方面通过识别客户端运行环境、操作行为等异常信息,为系统提供决

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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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  • 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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  • 方案概述

    力和时间 数据不安全,数据存储、传递、使用不合理,造成敏感信息泄露 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 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

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  • 方案概述

    数字化采购:流程数字化采购、阳光透明;多种询货寻源方式、降本增效;过程留痕、节点监控、大数据;丰富的生态体系延申。 供应链金融:多场景应用物联网监管仓;支持多种融资模式,全程监控、预警;线上化金融服务平台,四流合一。 信息化规划:信息平台规划与建设;信息化趋势与技术架构;业务流程梳理;实施策略与建设方案。

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  • 方案概述

    法大大电子合同云解决方案整体采用微服务架构,功能使用redis缓存部件提升访问性,使用云容器引擎CCE缩短端到端连通时间,使用 对象存储OBS 服务降低数据存储成本。同时具备如下方案优势: 安全能力强:利用人脸核身、数字证书、印章授权等技术手段,增强合同签约过程中的安全,降低合同篡改、冒签风险,规范企业用印管理。

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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的所有最短路径。 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、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明

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  • 云堡垒机支持在专属云上使用吗?

    堡垒机 支持在专属云上使用吗? 支持。 专属云(Dedicated Cloud)是面向企业、政府、金融等客户,提供计算、存储资源池以及网络、管多级隔离的综合解决方案。用户独享专属资源池,与公有云资源物理隔离,满足特定性能、应用及安全合规等要求。 父主题: 区域和可用区

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

    个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 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,城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟;适用于社交、金融、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-betweenness

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  • 应用场景

    应用场景 GES服务适用于互联网应用、 知识图谱 应用、社交网络、金融应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代,面对庞大的社交关系,媒体传播网络,GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯

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  • 边中介中心度(Edge-betweenness Centrality)

    Centrality)以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似,可用作关键关系的发掘;适用于社交、金融、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型

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  • 应用场景

    器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案,辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练,助力自动驾驶特有的感知、规、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。 内容审核

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

    Sets)用于发现两个点集之间的最短路径。 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、物流配送等场景下的区块之间关系分析。 参数说明 表1 点集最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)参数说明

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  • 概述

    周期管理,构筑资源管理驾驶舱。 变更&作业可信,融合华为SRE安全生产最佳实践的变更管模型,助力客户作业可信和稳定可靠。 标准化故障管理,加持WarRoom作战驾驶舱,实现故障高效协同和快速恢复。 智能化混沌演练,全旅程混沌工程解决方案,颠覆传统被动运维模式,推动客户向主动运维变革。

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  • 应用场景

    资源管理驾驶舱:从全局视角实现用户资源可视化管理,支持多云和跨账号集中运维能力。 图2 资源全生命周期管理 变更&作业可信 融合华为SRE安全生产最佳实践的管模型,助力客户作业可信和稳定可靠。 全方位作业可信:构筑人员风险评估、高危命令拦截和自动化稽查能力,从事前、事中、

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