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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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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drs-data-guard-job-not-public 数据复制服务实时灾备任务不使用公网网络 drs 数据复制服务实时灾备任务使用公网网络，视为“不合规” drs-migration-job-not-public 数据复制服务实时迁移任务不使用公网网络 drs 数据复制服务实时迁移任务使用公网网络，视为“不合规”

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中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库跨可用区高可用，通过DRS数据复制服务实现跨Region的双向数据库复制与容灾切换；并支持定期自动数据备份，在数据丢失时能快速恢复。OBS 对象存储服务 同样支持跨Region的双向复制能力。 为了保证数据的可靠性，RDS for M

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'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求：本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定，从经验上来说，若实际场景相对简单和通用，使用几千条数据即可；若场景复杂或专业，则需要上万条数据。 数据质量要求： 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度：数

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适用于金融行业的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 access-keys-rotated IAM用户的AccessKey在指定时间内轮换 iam IAM用户的访问密钥未在指定天数内轮转，视为“不合规”

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以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中， TICS 本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support，在用户计算节点agent_gov上发布。

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果。 数据隐私保护强 多方采用隐私集合求交PSI对齐样本数据，本地数据或模型加密后在安全环境中运算，实现数据可用不可得。精细化的数据隐私保护策略，确保分析结果中强制执行隐私数据的脱敏。 图1 政企信用联合风控 政府数据融合共治 由于数据安全以及隐私保护问题，政府各委办局数据尚未充

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数据准备 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和su

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支持发送金融、房地产、教育、移民、医疗、游戏类短信吗？ 不支持，金融、房地产、教育、移民、医疗、游戏相关的所有内容都不能发送，包括验证码、通知短信和会员营销短信。 详细参见模板审核规范。 父主题： 产品咨询类

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交易型应用 大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等，服务能力支持高扩展、弹性扩缩，应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力，通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求，适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。

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和响应速度。 分布式消息服务RocketMQ版提供的定时、延迟等能力，满足需要订阅通知的电商场景。 金融场景 相较于传统金融场景，互联网金融需要能及时响应互联网的快速变化。传统金融场景中共性的部分需要被抽取出来，进行细化为各个不同的微服务模块，构成基础的业务中台，基于业务中台提供

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资产等。 数据一旦成为数据商品并达到一定交易量，就会形成数据相关的应收账款，还有存货相关的抵押账款等，这些款项都能形成业内所说的金融资产。只有形成了众多金融资产，才能构建金融资产池，步入金融化。金融化的实现模式往往是证券化，形成存量资产的后续影响是数据的货币化。一旦数据资产能实现

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企业在进行数据化转型或数据管理时，存在以下的痛点： 数据不准确，存在大量编码不规范、格式不正确、含义不清晰的数据 数据难整合，跨业务流、跨架构和跨系统的数据关系混乱，关联分析十分困难 数据难溯源，业务数据出现问题时，定位和解读数据要消耗大量的人力和时间 数据不安全，数据存储、传递、使用不合理，造成敏感信息泄露

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在营销中产生的各类用户数据，包括但不限交互行为数据，社交传播数据，活动参与数据等，用于报表分析、画像建立或营销决策，充实内部数据资产； 服务容量提升：通过自动化服务流程、数据规则引擎等营销技术组件，完善金融机构的在线自动化服务流程体系，提高金融机构的在线服务质量和服务容量。

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，帮助金融、游戏等行业降低主机安全风险。 物联网 基于物联网平台的自贩机销量分析：利用物联网平台和大数据分析技术，实现自贩机的设备管理和大数据分析。 数据库 openGauss数据库在金融领域的使用实践：使用openGauss构建金融场景下的数据库，掌握在金融场景下，数据库的设计

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"content" : "杭州云端金融信息服务有限公司涉嫌非法吸取公众存款案例", "entity": "云端金融", "type": 3 } Python3语言请求代码示例（检测金融领域中云端金融在杭州云端金融信息服务有限公司涉嫌非法吸取公众存款案例的正负面分析）

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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面，结合数据组织建立和数据平台，帮助企业共同管理好数据这一企业的战略资产。 制造、交通、能源、汽车、政企、零售等 数据技术平台咨询

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场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。 场景二：基于场景评估 如果是在云上新建业务系统或基于同数据库不同服务中选取时，建议结合业务的实际需要选取合适的数据库服务；例如RDS

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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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根据采用的云部署模型，包括应确保遵守客户数据的保密要求并采取防范措施保护客户数据的完整性和机密性。 cts-kms-encrypted-check 由于日志可能存在敏感数据，请确保 云审计 服务的追踪器已启用加密事件文件。 2.5.1 应确保遵守客户数据的保密要求并采取防范措施保护客户数据的完整性和机密性。

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