，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风控反欺诈中台，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风控策略。 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控。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。

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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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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；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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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、金融风控应用、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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，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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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、金融风控、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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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风控体系，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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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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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、金融风控、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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。 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 图1 金融行业场景方案 父主题： 应用场景

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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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福建不涉及教育承诺书 山东 山东省不涉及互联网金融承诺书（网站） 山东省不涉及互联网金融承诺书（APP） 江西 江西省注销网站备案申请表 江西不涉及前置审批承诺书（出版） 江西不涉及教育承诺书 江西不经营广播节目制作承诺书 江西不涉及药品及医疗器械承诺书 江西不经营金融承诺书 江西不涉及规定文化类目承诺书

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福建不涉及教育承诺书 山东 山东省不涉及互联网金融承诺书（网站） 山东省不涉及互联网金融承诺书（APP） 江西 江西省注销网站备案申请表 江西不涉及前置审批承诺书（出版） 江西不涉及教育承诺书 江西不经营广播节目制作承诺书 江西不涉及药品及医疗器械承诺书 江西不经营金融承诺书 江西不涉及规定文化类目承诺书

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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、金融风控、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。

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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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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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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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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、金融风控、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。

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应用场景 尤其适用于大规模的数据存储与高并发访问的行业应用，如互联网应用、物联网数据、高性价比数据库解决方案等应用场景。 互联网应用 电商、金融、O2O、零售、社交应用等行业，普遍存在用户基数大、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题，制约业务发展。DDM提供线性水平

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经查证隐私通话和隐私短信场景为禁止业务的，或者违背运营商管控规则； 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。 因运营商管控，停止主叫为固话的业务接入。

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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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