互联网公司反营销作弊智能风控系统 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： 部署顶象智能风控系统，一方面通过识别客户端运行环境、操作行为等异常信息，为风控系统提供决

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应用场景 政企信用联合风控 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，金融机构补充了风控模型特征维度，提升模型准确率。 优势：

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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，金融风险全面管控，金融大数据中台 租赁行业：租赁行业大数据平台，租赁资产监督管控 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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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/风控（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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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： 安全风控能力强：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风控，降低合同篡改、冒签风险，规范企业用印管理。

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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、金融风控等场景。 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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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、金融风控等场景。 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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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、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、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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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、风控预警；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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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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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)算法适用于金融风控中循环转账检测、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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可视化数据监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 智能风控服务 应用在金融领域（银行、保险、证券）风控平台等系统中，解决这些系统所面临的大数据量，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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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风控体系，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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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、金融风控、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？ 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、管控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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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、风控等网络中“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、金融风控、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 GES服务适用于互联网应用、 知识图谱 应用、社交网络、金融风控应用、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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周期管理，构筑资源管理驾驶舱。 变更风控&作业可信，融合华为SRE安全生产最佳实践的变更管控模型，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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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 变更风控&作业可信 融合华为SRE安全生产最佳实践的管控模型，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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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、金融风控、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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金融行业场景 应用场景 对于金融行业用户，新兴互联网业务的快速发展和业务数据的高敏感性是一对既有的矛盾，而现有的混合云架构是解决这一矛盾的较优解决方案。而在实际落地场景中，这样的结构依旧存在一些痛点亟待解决。 痛点一：业务部署分散，无法极速扩容和大规模治理，难以有效应对高峰期的流量冲击。

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