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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    供应链金融数据风控 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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  • 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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  • 购买RTD服务

    购买RTD服务 RTD(Real-Time Decision,智能服务)是一个企业级的分布式实时决策平台,具备满足大数据量、高并发、低时延,可自定义规则,可水平扩展的特性,是数据到商业决策的“最后一公里”,为企业提供、营销等高价值的精准决策。 在使用RTD前,您应先购买RTD服务。

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  • 方案概述

    各业务节点易出现信息断层,无法进行全链条的跟踪和管,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; 申报制单费时费力,成本高还易出错,拉低申报效率; 结算费用类别多且杂,临时性费用难以标准管理,财务工作成本高。 通过建设系统自动化规则配置,一个平台管理多业务线,数据自动分发,风险主动预警,财务灵活结算,全面实现降本增效。

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  • 边中介中心度(Edge-betweenness Centrality)

    Centrality)以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似,可用作关键关系的发掘;适用于社交、金融、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型

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  • 某公司供应链需求分析

    某公司供应链需求分析 本实践将演示从OBS加载样例数据集到 GaussDB (DWS) 集群中并查询数据的流程,从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 GaussDB(DWS) 已经预先生成了1GB的TPC-H-1x的标准数据集,已将数据集上传到

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  • 某公司供应链需求分析

    某公司供应链需求分析 本实践将演示从OBS加载样例数据集到GaussDB(DWS) 集群中并查询数据的流程,从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 GaussDB(DWS) 已经预先生成了1GB的TPC-H-1x的标准数据集,已将数据集上传到

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  • 通过视图管控数据权限

    通过视图管数据权限 本章节介绍如何通过视图实现给不同的用户授予查询同一表中不同数据的权限,提供数据的权限管理和安全性。 场景 dbadmin用户连接集群后,创建示例表customer: 1 CREATE TABLE customer (id bigserial NOT NULL

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  • 新建数据流转流控策略

    否 String 参数说明:流策略作用域. 取值范围: USER:租户级流策略。 CHANNEL:转发通道级流策略。 RULE:转发规则级流策略。 ACTION:转发动作级流策略。 scope_value 否 String 参数说明:流策略作用域附加值。 scope取

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  • 方案概述

    实现企业对下游B端客户、经销商、门店的多层次多渠道销售管。 实现C端客户拉新、促活、留存、转化、分享的管理闭环以及精准化营销,通过商城实现线上下单和O2O销售。 实现销售团队对业务员拜访、巡店销售、团队业绩的精细化管理。 实现企业对各类营销费用的精细化管,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。

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  • 算法一览表

    点集最短路算法用于发现两个点集之间的所有最短路径,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。 带一般过滤条件环路检测(Filtered Circle Detection) 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。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。

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  • 点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)

    Sets)用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)适用于互联网社交、金融、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系分析。 参数说明 表1 点集最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)参数说明

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  • 计划与决策优化模型库

    择、商铺选址,大到工厂排程、物流路径规划和金融等问题,都可以建成数学规划模型,用天筹求解器进行求解。利用运筹优化算法和决策模型求解方法,将业务问题转化为数学规划模型,适用在多种复杂约束条件限制(如人力、时效、容量等约束限制)和海量数据的基础上获取全局特出方案(如成本最低、时间

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  • 查询数据流转流控策略

    CHANNEL:转发通道级流策略。 RULE:转发规则级流策略。 ACTION:转发动作级流策略。 scope_value String 参数说明:流策略作用域附加值。 scope取值为USER时,可不携带该字段,表示租户级流。 scope取值为CHANNEL时,取值范围:HTTP

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  • 数据流转流控策略管理

    数据流转流策略管理 flowcontrol policy of routing rule 新建数据流转流策略 查询数据流转流策略列表 修改数据流转流策略 查询数据流转流策略 删除数据流转流策略 父主题: API

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  • 方案概述

    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,金融风险全面管金融数据中台 租赁行业:租赁行业大数据平台,租赁资产监督管 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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  • 应用场景

    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,涉及各种生产资源、机械、人员等计划与调度策略的优化求解能力

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  • 数字化转型咨询服务的服务内容和服务场景?

    构建数字化业务(数字化营销、数字化研发、数字化供应链)能力体系,聚焦体验,拉通多层级、多领域协同,承载优秀实战经验,提升企业竞争力。 制造、交通、汽车、零售、高科技、烟草等 表2 数据使能咨询服务 服务类型 服务内容 典型应用场景 数据管理体系咨询 帮助企业构建数据管理体系,从数据治理、统一数据资产和数据运营三个方

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  • 金融行业场景

    统一生态建设 U CS 构建了标准的金融应用生态,可以实现应用的跨地域跨云的统一分发和部署,支持业务实例跨云迁移。 云边统一协同 实现海量终端及边缘侧设备、应用的协同管理,加速金融行业智能安防、智慧网点的建设。 多云统一协同 构建多地多中心的金融数字化业务架构,实现跨云跨数据中心的统一治理。 建议方案

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  • RTD实例升级

    “待确认”状态下的回滚操作会使这部分业务数据(“待确认”状态下产生的业务数据)一并回滚(除了MOT数据库,MOT数据库在此期间产生的数据不会回滚,请谨慎操作回滚)。 操作步骤 用户登录RTD控制管理台。 进入RTD控制台后,单击页面左侧“智能服务”,进入RTD实例管理页面。 在“智能服务”页找到需要升级的RTD实例,单击“升级”。

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  • 信用管理

    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; 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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