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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    大数据时代金融创新 更多内容
  • 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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  • 积极拥抱数据资产入表新时代

    积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化的浪潮下,数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后的第五生产要素,“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起,财政部于2023年8月印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时,备受关注的数据要素市场有望被真正激活。

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 金融行业场景

    痛点五:缺少跨中心的业务监控与治理能力,业务实例无法实现跨云迁移。 优势 U CS 提供了跨云跨数据中心的大规模治理能力,统一接管自建IDC、边缘云、中心云资源,一站式分发调度,助力加速金融行业的业务创新。 算力统一供给 面对金融行业新兴的互联网类业务,UCS支持极速扩容和大规模治理,提供实现本地、边缘、云资源统一调度,有效应对流量冲击。

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  • 快速搭建数据大屏

    示。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入屏的名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称,进入项目页面。 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入屏编辑页面。 发布屏:单击页面右上角“保存并发布”,大屏发布成功。

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  • 方案概述

    方面的能力。 神策产品从数据采集->分析洞察->用户理解和细分->精细化运营和触达->数据(迭代)采集,提供完整的营销数据闭环,从而更高效通过数据进行决策。 方案优势: 具备实时、自助式、开放性三核心竞争力。通过整合多源数据、关联全ID、扩展多实体的数据模型、构建客户分群和标签

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  • Agent开发平台概述

    ,执行主体在模型;另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent,如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent:以模型为任务执行核心,用户通过配置Prompt、知识库、工具、规划模式等信息,实现工具自主规划与调用,优点是可零码开发,对话过程更为智能,缺点是当模型受到输入限制,难以执行链路较长且复杂的流程。

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  • 文本摘要(基础版)

    高度肯定了华为创新刀片式基站解决方案,它不但打破了传统机柜站点占地面积、运维复杂的建站模式,而且还有效地提高了站点的部署效率,特别在密集城区、高铁场景下解决站点空间受限、实现快速部署、降低租赁成本等方面效果显著,同时也为乡村广覆盖场景提供最简单站点方案。在5G时代,华为围绕客户

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 文本摘要(领域版)

    高度肯定了华为创新刀片式基站解决方案,它不但打破了传统机柜站点占地面积、运维复杂的建站模式,而且还有效地提高了站点的部署效率,特别在密集城区、高铁场景下解决站点空间受限、实现快速部署、降低租赁成本等方面效果显著,同时也为乡村广覆盖场景提供最简单站点方案。在5G时代,华为围绕客户

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    使用数据工程构建NLP模型数据集 NLP模型支持接入的数据集类型 盘古NLP模型仅支持接入文本类数据集,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表1。 表1 构建NLP模型所需数据量

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 应用场景

    通过对资讯传播、好友关系分析,识别V及热点话题,分析传播的途径,增强舆情分析质量。 知识图谱 应用 基于图引擎服务的知识图谱,融合各种异构异质数据,可以支持更大的规模以及更高的性能。 该场景能帮助您实现以下功能。 存储海量知识 融合各种异构异质数据,方便治理,规模可达千亿级。 快速关联查询

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  • 应用场景

    交易型应用 并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用,如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等,服务能力支持高扩展、弹性扩缩,应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力,通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求,适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。

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  • 需求理解

    着协议七国八制、数据孤岛等挑战。新一代工业网络以“设备网联化、联接无线化、网络智能化”为关键特征,具备全面深度感知数据、实时传输交互数据、按需部署应用的能力。伴随着 工业互联网 的推进,工业互联网对网络基础设施提出了更高的要求,工厂内网络将呈现出融合、开放、灵活三趋势,这对工业场景

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