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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    供应链金融风控模式 更多内容
  • 风控引擎

    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

    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

    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/(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。前对企业评估风险,防范

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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

    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

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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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  • 产品功能

    参与方数据源计算节点云原生容器部署,聚合计算节点动态扩容,支持云、边缘、H CS O多种部署模式。 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。 智能服务 应用在金融领域(银行、保险、证券)平台等系统中,解决这些系统所面临的大数据量,高并发,低

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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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  • 方案概述

    展; 海外库存资产不够清晰、透明,无法细致管; 受时差、汇率差等问题,结算不及时,回款效率低。 落地配送: 不同国家运营模式有所区别,无法统一的管和协同; 无法实时监督配送过程的每个节点,异常追溯和责任定位难以追进; 无法对网络模式的财务结算做标准管理; 无法实现COD高效、安全的管理。

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • OD中介中心度(OD-betweenness Centrality)

    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、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、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-betweenness

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  • 观众参与互动

    观众可分享会议信息邀请其他观众入会。 单击会栏中“分享”或会中界面左上角的会议主题可打开会议信息弹窗。 单击“复制网络研讨会信息”可复制会议信息,分享并邀请给其他观众。 说话 观众加入网络研讨会时麦克默认为不可用状态。 若主持人未授予您说话权限时,您无法自行解除静音。 当主持人允许观众说话后,您的麦克将变为可用状态。

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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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  • 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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  • 基础配置

    基础配置 初始化 设置语言 自定义会议接听时摄像头/麦克开关 自定义本地录制路径 开启功能 网络模式设置 禁用提示音 设置日志路径 设置会保底ip地址 父主题: 接口参考

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