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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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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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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业客户在自建风控、拓客、供应商管理系统等应用场景提升决策确定性。企业可使用天眼查数据自建业务平台，基于云端百种数据接口，按需调取，快速搭建自己的商业数据库，满足企业实现低成本、高效调用数据的需求。具有全维度数据、稳定及时、安全准确、赋能多业务场景的核心特征。 在金融领域，可应用于

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；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。 开发平台服务：二次开发与快速迭代

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智能采购，从需求识别、资源匹配到采购邀约智能化，效率双倍提升 智能风控模型，实时风险预警，确保安全合规 运营智能 智能客服，解决90%+差旅常见出行问题，大幅提效 智能BI，350+业务指标模型，600+报表，实时掌控人去哪、钱花哪、钱省哪 业务合规 | 全域数智化合规管理 全域智能风控 100%合规检测，异常订单实时风险预警，协助企业监测潜在损失

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企业级的单方风控体系已逐步建立，在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而，单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问题。随着隐私计算等技术为数据要素的有效流通提供了必要手段，多方数据联合风控成为新趋势。其中，黑名单共享查询是风控中的一个重要环

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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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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 数据同步上云，支持云上时序数据分析。 软硬件设备实时监控 使用GeminiDB

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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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Alpha WATER智慧河长大数据管控平台 本系统由2 个web（网页）端（ 域名 不同）及1 个移动App（安卓）组成。 网页端分别是：可视化大屏和作业处理端。可视化大屏主要由水环境监测，雨情预警，预测预警（水质），污染溯源，远程巡河，告警统计，领导驾驶舱7 个子页面组成。 功能简述

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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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资源全生命周期管理，提供资源定义、申请、发放、运维、变配&续期、回收等全生命周期管理，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。

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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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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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有误。 403 1010009 app throttle exceed. 应用调用接口过于频繁，超过流控值（默认值是100次/60s）。 处理建议：联系物联网平台维护人员调大流控阈值或者控制接口的调用频率。 403 1010005 Invalid access token or appId

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应用 服务器 可调用此接口在物联网平台订阅设备相关的业务信息，当设备的业务信息发生变化时（如设备注册、设备数据上报、设备状态变更等），平台会向应用服务器发送通知消息。Status Code: 201 Created

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应用服务器可调用此接口向物联网平台订阅设备相关的管理数据，当设备进行版本升级等相关操作时，平台会向应用服务器发送通知消息，知会其具体的操作状态或操作结果信息。Status Code: 200 OK

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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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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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基于 MRS ，建设企业级云原生数据湖，云原生数据湖主要包括数据湖，数据集市： 数据湖：企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台，通过严格的数据权限和资源管控，将数据和算力开放给各种使用者，为数据湖。一份数据支持多种分析，是数据湖最大的特点。数据湖又分为三个阶段： 离线数据湖：将企业内多种格式数据源汇聚的大

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