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

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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、系统协

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，数据的全生命周期管理，保障数据的安全性、可靠性。 方案优势 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

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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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供应链云 采购管理 销售管理 信用管理 库存管理 组织间结算 条码管理 供应商协同 父主题： 实施步骤

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在什么时间，在什么地方”处理货物。 履行智能合约。实现自动签收和结算，自动运算输出绩效结果，公平公正。 图1 方案架构 方案优势 减少错误 分布式共享账本极大改善供应链的可追溯和透明度，可有效减少或消除欺诈和错误。 提高效率 通过电子POD，减少纸上作业造成的延误，通过智能合约自动结算，提高效率。

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方案概述 应用场景 【业务痛点及挑战】 跨境集运： 作业效率低下，影响服务质量，也对内部成本造成极大负担，内部监管困难； 各业务节点易出现信息断层，无法进行全链条的跟踪和管控，客服能力不高，客户体验低。 货代： 渠道产品多样化，无法统一管控； 申报制单费时费力，成本高还易出错，拉低申报效率；

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优化引擎，以及不同的策略选择和约束场景，为用户构建高效、多样化的运筹优化解决方案和服务。运筹优化已运用于制造、运输、物流、金融服务、政府公用事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力 交通领域核心生产环节，涉及各种生产资

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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 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台

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实现企业对各类营销费用的精细化管控，C端各类促销费用、经销商渠道侧的各类费补、货补、门店活动等管理。 供应链中台： 搭建端到端的供应链计划平台，拉通采销上下游信息，通过中央库存&库存可视化，优供应链资源，实现企业全渠道一盘货管理，提升供应链敏捷度，降低库存成本，降低业务执行风险。 财务中台： 实现业务系

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优化引擎，以及不同的策略选择和约束场景，为用户构建高效、多样化的运筹优化解决方案和服务。运筹优化已运用于制造、运输、物流、金融服务、政府公用事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力 交通领域核心生产环节，涉及各种生产资

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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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且存在供应链攻击的风险 缺乏安全事件实时响应能力，系统防御能力脆弱 应用运维周期已过，存在未修复的漏洞 应用系统的复杂性，导致安全更新滞后 随着远程办公的发展，应用系统攻击面也随之扩大，业务持续性风险增加 方案架构 图1 中云网安AI防护者方案架构 图2 中云网安AI防护者部署架构

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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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支持多业务环节(单据)：可根据业务实际，选择需要参与信用管控的业务单据； 支持多应用场景(单据类型)：可进一步细分，参与信用管控的业务单据的单据类型； 支持多控制时点：可选择信用控制时点，“提交”或“审核”时进行信用管控； 支持多控制强度： 预警提示、密码特批、取消交易、信用冻结；

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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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数字化供应链 产品概述 百望云对账结算协同平台通过创新的合作协同模式，打通企业与其上下游的从订单到发票的全链路数据， 极大的提升了企业内外部协同效率，大幅缩短了结算周期，降低企业人工成本和税务风险。 系统流程 结算数据 供应商在系统查看结算数据。 供应商可以查看结算单编号，状态、

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