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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    互联网金融风控措施 更多内容
  • 风险管控页面添加管控措施提交异常

    风险管页面添加管措施提交异常 问题描述 风险管页面添加管措施提交异常:脚本'ISDP_addRiskSheetB '运行失败,TypeError:Cannot read property‘templateModel’ of undefined,如下图所示。 问题原因 IS

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  • 防御措施

    防御措施 识别并修复勒索风险入口 开启勒索病毒防护和备份 恢复备份数据 父主题: 使用HSS和CBR防御勒索病毒

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  • 互联网接入IP管控

    互联网接入IP管 操作场景 管理员可根据实际需要开启或关闭允许互联网接入IP管,限制终端互联网接入。开启互联网接入IP管功能后,所有终端用户均无法通过互联网接入。您可以通过设置客户端互联网访问IP白名单,允许特定IP地址段下的客户端连接云桌面。 如果开启互联网接入IP管

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  • 方案概述

    诈骗、银行卡欺诈、互联网交易欺诈等,全面提升反欺诈能力。 传统人工审核方式无法应对越来越多的贷款类业务,效率低、成本高昂、且风险控制效果差。 解决方案: 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:

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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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  • 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 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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  • 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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  • 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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  • 隐私保护通话使用规范

    经查证隐私通话和隐私短信场景为禁止业务的,或者违背运营商管规则; 重大 对该客户进行下线,停止业务。 9 其他影响运营商、华为云的利益或名誉的、或容易引发用户投诉的业务。 重大 对该客户进行下线,停止业务。 为保证业务的合规运营,接入时请开启语音质检功能。 因运营商管,停止主叫为固话的业务接入。

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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

    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。 开发平台服务:二次开发与快速迭代、系统协;同与交互、系统设计与实现;技术标准与规范、 服务器 资源;运维管理、运维团队组织架构。

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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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  • 解决方案&防护措施

    解决方案&防护措施 针对UDP反射放大攻击方式,您可根据业务的实际情况做出应对措施,下面提出几点建议性防护措施,供您参考。 关注网络安全防护设备和服务厂商发布的最新安全公告,及时对此类攻击做出针对性防护策略。 云服务器 内通过防火墙对UDP端口进行限制。 通过安全组对UDP端口进行

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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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  • 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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  • 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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  • 服务支持使用哪些算法对图进行分析?

    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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  • 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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  • 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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