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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    供应链金融风控管理 更多内容
  • 风控引擎

    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, 也贯穿整个体系, 包括事件, 字段, 指标, 策略等, 就算是调用任何一个接口都需要对appId和appSecret进行鉴权。

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  • 方案概述

    业客户在自建、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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  • 方案概述

    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、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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  • 方案概述

    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,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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  • OPS05-02 进行变更风控

    变更失败可能导致的业务受损风险。 设计建议 变更衡量指标:变更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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  • 应用场景

    应用场景 政企信用联合 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,金融机构补充了模型特征维度,提升模型准确率。 优势:

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  • 方案概述

    基于顶象能力搭建全行级的反欺诈中台,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。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系统 业务痛点:

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  • 供应链云

    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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  • 供应链物流

    供应链物流 基于 区块链 服务,同时结合物联网技术,构建由生产商、仓储、物流商和客户作为参与方组成的协作联盟,将货物从生产,仓储、干线物流,经销商,本地物流一直到客户全流程信息的可信记录,解决了信息孤岛,信息流转不畅,信息缺乏透明度等行业问题。 行业现状及痛点 纸质单据 很多环节仍然

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  • 流控策略管理

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

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  • 流控策略管理

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

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  • 中介中心度算法(Betweenness Centrality)

    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、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、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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  • 单点环路检测(Single Vertex Circles Detection)

    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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  • k核算法(k-core)

    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

    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)

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

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  • 带一般过滤条件环路检测(filtered circle detection)

    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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  • 典型应用

    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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  • 点集全最短路(All Shortest Paths of Vertex Sets)

    点集全最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明

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  • 数字化供应链

    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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  • 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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