见等信息。 图80 风险案件库 系统管理-产品管理 接入全景式业务风控系统的前提是需要先创建产品, 系统会分配 appId和appSecret. 这两个参数标识一个应用, 也贯穿整个风控体系, 包括事件, 字段, 指标, 策略等, 就算是调用风控任何一个接口都需要对appId和appSecret进行鉴权。

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系统架构 架构介绍 云数据库 GeminiDB是一款基于计算存储分离架构的 分布式数据库 ，由多个同构节点组成计算集群。数据存储在分布式共享存储池中。计算和存储资源解耦，支持独立弹性伸缩，扩缩容无数据迁移。 图1 系统架构 更多架构特点请参见系统架构。

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全栈专属服务 架构具体说明如下：基础设施：指的是硬件设备及虚拟化平台，包括计算、存储、网络和防火墙等设备。基础设施虚拟化层将物理资源转化为虚拟资源池，从而可以轻松、动态的调度各类资源。云服务系统：指的是IaaS服务、PaaS服务和SaaS服务。我们为您提供Console、API或者SDK等多种使用云服务的方法，同时提供在线帮助中心。使用云服

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系统架构 集群架构 副本集架构 单节点架构

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基于顶象能力搭建全行级的风控反欺诈中台，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风控策略。 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控。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风控系统 业务痛点： 难

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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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Atlas 500的系统架构如图1所示，处理器为华为自研海思Hi3559A，通过扩展Atlas 200 AI加速模块（可选），最高可提供16T INT8的算力，详情请参考《华为 Atlas 500技术白皮书》。

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新建冷机群控系统 介绍新建冷机群控系统的基本方法。 前提条件 已具备“冷机群控”操作权限。 已在“组态配置”中创建制冷机房。 已获取机房的冷机管路图。 操作步骤 选择“设备管理 > 设备视图 > 冷机群控”。 FusionModule500不支持配置冷机群控系统。 每个管理域最多支持创建30张视图。

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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。 开发平台服务：二次开发与快速迭代、系统协；同与交互、系统设计与实现；技术标

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难度。 方案架构 图1 业务架构 架构描述： 华为云作为基础设施底座，提供稳固、安全、智能的IaaS和PaaS云服务； 数据经采集、清洗、分析后，通过API方式向客户提供多维商业数据查询服务； 金融、政府、互联网、智能制造等行业客户，在自建风控、拓客、供应商管理系统等应用场景集成

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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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合理的规划系统架构 Spring Cloud提供了丰富的组件，帮助搭建具备足够韧性的云原生系统。spring cloud gateway具备通用网关的大部分能力，并且集成了Spring Cloud的服务治理能力，可以实现Spring Cloud多协议转发。一个典型的Spring Cloud云原生架构如下：

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合理的规划系统架构 Java Chassis提供了丰富的组件，帮助搭建具备足够韧性的云原生系统。Edge Service具备通用网关的大部分能力，并且集成了Java Chassis的服务治理能力，可以实现Java Chassis多协议转发。一个典型的Java Chassis云原生架构如下：

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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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可复用性行业知识库 提供垂直行业可复用的领域知识库，涵盖行业数据标准、行业领域主数据模型、数据分析模块，快速构建端到端的解决方案 全链路 数据治理 管控 数据全生命周期管控，提供全自动元数据采集和关联，智能化映射和落标，数据处理全流程质量监控，异常事件实时通知。 AI增强分析实现洞察 言出数随，智能问

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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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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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uxDB的3.3倍。 弹性扩展 基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期。 证券及加密货币交易数据 GeminiDB Influx接口存储用户银行的银行流水，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 高效查询 就近区域部署，快速响应查询。 实时分析

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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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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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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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