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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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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例跨云迁移。 云边统一协同 实现海量终端及边缘侧设备、应用的协同管理，加速金融行业智能安防、智慧网点的建设。 多云统一协同 构建多地多中心的金融数字化业务架构，实现跨云跨数据中心的统一治理。 建议方案 图1 金融行业场景方案 父主题： 应用场景

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新加坡金融行业的最佳实践 应用场景 新加坡金融管理局针对云计算的监管预期，制定了MAS准则，用于规范金融机构的实践，关于该指南的更多信息，请参见Technology Risk Management Guidelines。 默认规则 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1

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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：

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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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变更失败可能导致的业务受损风险。 设计建议 变更风控衡量指标：变更风控衡量指标为变更导致事件密度和变更引入重大事件数。 变更导致事件密度定义：每月变更导致对客户造成影响的事件数与总变更数的比值。 计算公式：变更导致事件密度=变更导致对客户造成影响的事件数/总变更数。 变更引入重大

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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 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台 其他：零售行业数据治理平台，环保行业数据治理平台

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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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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商业数据查询API，按需调取，快速搭建自己的商业数据库。 方案优势 丰富的多维数据 提供

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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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适用于金融行业的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 access-keys-rotated IAM用户的AccessKey在指定时间内轮换 iam IAM用户的访问密钥未在指定天数内轮转，视为“不合规”

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流控策略管理 对象模型 创建流控策略 修改流控策略 删除流控策略 查看流控策略详情 查询流控策略列表 父主题： 共享版API（仅存量用户使用）

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流控策略管理 创建流控策略 修改流控策略 删除流控策略 查询流控策略列表 查看流控策略详情 父主题： 服务集成API

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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。 电子签约成本低：解决方案结合华为云存储服务，单份合同签约成本仅需2-5元，

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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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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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流控策略管理（待下线） 对象模型 创建流控策略 修改流控策略 删除流控策略 查看流控策略详情 查询流控策略列表 父主题： 专享版API（V1）（待下线）

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行业数据流管理 消息管理 图片下载 云端抓拍 智能统计

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