银行金融业隐私计算

星环隐私计算平台
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,Sophon P²C解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境
隐私计算
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整的解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。

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隐私计算 金融
精准营销,提升客户转化率。例如,通过联邦学习模型,某大型股份制银行在个人信贷营销中实现了显著的转化率提升。反洗钱与反欺诈:隐私计算技术能够提高金融机构的反洗钱和反欺诈能力,通过安全的数据共享和分析隐私计算金融行业的应用正日益深入,为金融机构带来了诸多优势和创新机遇。以下是隐私计算金融领域的一些主要应用场景和技术:应用场景联合风控:隐私计算技术可以帮助金融机构整合内外部数据资源进行风控预测,识别信用等级,降低多头信贷和欺诈风险。通过跨行业的数据联合建模,金融机构可以更有效地评估信贷风险,提高风控效果。精准营销:在金融营销中,隐私计算允许金融机构合规地调用外部数据,从而结合内外部数据进行,识别可疑交易和行为。保险精算:在保险行业,隐私计算可以用于精算模型的构建,帮助保险公司在不泄露客户隐私的情况下进行风险评估和定价。金融身份认证与征信评估:隐私计算技术可以在身份认证和征信评估过程中保护用户的敏感信息,同时提高评估的准确性。技术路径隐私计算技术在金融行业的应用主要依赖于以下几种技术:多方安全计算(MPC):允许多个参与方在不暴露各自数据的情况下进行联合计算。联邦学习:在保护数据隐私
可信数据空间金融:数据价值释放的新范式在数字经济时代,数据已成为关键生产要素。金融业作为数据密集型行业,正面临着数据治理与价值释放的双重挑战。可信数据空间金融的兴起,为这一难题提供了创新性的解决方案。可信数据空间金融是基于隐私计算、区块链等前沿技术构建的新型金融数据基础设施。它通过建立可信的数据共享环境,使金融机构能够在保护数据隐私的前提下,实现跨机构、跨行业的数据协作。这一模式打破了传统数据,确保数据流动的合规性与透明度。这种技术组合有效解决了数据共享与隐私保护之间的矛盾。这一创新模式正在多个金融场景中落地应用。在信贷风控领域,银行可以通过可信数据空间获取工商、税务等多维度数据,提升风险诸多挑战。技术标准的统一、数据定价机制的建立、监管框架的完善等问题亟待解决。但随着技术的不断成熟和生态的持续完善,这一模式有望重塑金融业的数据治理体系,释放数据要素的巨大价值,推动金融业向更高效、更智能的方向发展。展望未来,可信数据空间金融将成为金融数字化转型的重要支撑。它不仅能够提升金融机构的运营效率,还将催生新的商业模式和服务形态,为金融业的创新发展注入新动能。在这一进程中,技术创新与制度创新的协同推进将是关键。
大模型为金融业带来了什么大模型在金融领域的应用,犹如一场及时雨,为金融行业的发展注入了新的活力。它为金融机构带来了多方面的变革,不仅提高了业务效率,还增强了风险防控能力,为客户提供了更加个性化的服务体验。(一)效率飞升:业务流程的加速变革在传统的信贷评估流程中,金融机构需要人工收集、整理和分析大量的客户资料,包括收入证明、信用记录、资产负债情况等,这个过程繁琐且耗时,通常需要数天甚至数周才能完成,全面评估客户的信用风险。(二)风险防控升级:智能守护金融安全金融行业的风险防控至关重要,一旦出现风险事件,不仅会给金融机构带来巨大的损失,还可能引发系统性金融风险,影响整个经济的稳定。大模型在风险防控方面具有独特的优势,它能够实时监测和分析海量的金融数据,及时发现潜在的风险点。在反欺诈领域,大模型可以通过分析客户的交易行为、设备信息、地理位置等多维度数据,识别出异常交易和欺诈行为。在风险预测方面,大模型可以通过对宏观经济数据、行业数据、市场数据等进行深入分析,预测金融市场的走势和风险变化。(三)个性化服务新体验:专属金融方案定制在金融市场竞争日益激烈的今天,满足客户的个性化需求成为金融
,都可以产生很大的影响。数字化转型需要银行等传统金融机构全员参与。过程中,机构需要调整自身的战略和组织架构,在数据整合、业务转型、创新产品等多个方面逐步实现数字化转型。金融业的数字化转型主要应用于金融科技数字化转型是将传统的业务流程和操作方式转化为数字化方式,以提高效率、降低成本并提升客户体验。金融业数字化转型是金融机构采用数字技术,改进和优化其业务模式、流程和产品,以提升客户体验、提高运营效率并、大数据分析、人工智能技术等方面。金融业数字化转型将不断提升日常金融服务的质量和效率。数字化技术的快速发展,已经涵盖各方面,对各行各业都产生了巨大的影响。数字化转型不仅是传统金融机构转型的必经之路,也是走向未来的大势所趋。数字化转型将会持续不断地向更为精细化和智能化发展。各家银行需要能够明确自身的发展路线,积极应对数字化转型所带来的变化和挑战,以不断优化金融服务质量,努力为客户创造更价值。星环科技降低成本的过程。数字化转型也为传统金融机构提供了巨大的机会,在数字化转型渐入轨道的同时,金融机构可以提高运营效率、加强风控体系、深耕客户服务、拓展业务变现等多方面进行提升。数字化技术可以改善客户的交互
近年来,人工智能、图计算、区块链等为代表的新兴技术发展方兴未艾,推动着金融业数字化转型进入深水区。作为科技创新大潮下的核心基础技术之一,图计算技术凭借在数据分析和处理领域的独特优势,逐渐在金融业银行开发了对公知识图谱的技术,实现了在营销端沉淀业务知识,充分发挥图谱价值,帮助银行实现诸如疫情期间小微企业信贷精准投放等应用。在金融和资本市场,重要的金融业务就是投资,利用知识图谱刻画人类研究成果分布式图数据库TranswarpStellarDB和知识图谱平台Sophon,与金融行业的头部机构合作,构建了多个领域的知识图谱应用场景,涉及集团派系知识图谱、银行对公知识图谱和零售知识图谱,证券公司反洗钱知识图谱、投研知识图谱等应用,并取得了出色的应用效果。金融行业图应用正从监管、大银行向中小银行渗透从2019年底开始,图数据库等开始在国内的监管机构、各大交易所、大型银行等开始应用。这些机构纷纷选择商业化的步伐不断加快,在监管、金融行业的应用也将从大型银行,走向成本敏感的中小型金融机构。曾晨光介绍,目前,金融机构知识图谱应用发展面临的挑战主要有两个:一是图数据源匮乏。受支持图谱表达和存储的实体
2018年7月,星环科技与上海银行建立了战略合作关系,基于星环科技的实时流处理平台——TranswarpSlipstream,推进上海银行金融业务数字化、自动化和智慧化转型。上海银行作为中国很好城市实验室,在多个领域探索创新金融服务场景。星环科技将通过领先的大数据、人工智能和云计算技术,助力上海银行打造智慧产品、智慧渠道、智慧体验、智慧运营和智慧内控的发展体系,推进金融科技创新迈向新阶段,不断升级智慧金融服务水平。文章转载自腾讯新闻零售银行,以“精品银行”为战略愿景,持续推进专业化经营和精细化管理,市场竞争力和影响力不断提高,这也和上海银行在新一轮战略规划中明确提出谋划、推进互联网思维在经营管理中的落地有着很大的关系。“数据应该成为企业的核心资产,为客户营销和风险管控产生价值”,银行要以用户思维、管理思维和跨界思维来构建数字化的组织、人才、机制、数据和科技等能力,才能利用大数据提升客户经营效率。在互联网、物联网等应用场景中数据方面可以做到实时反馈,灵活上线,保证作业的高效率。上海银行基于星环科技搭建总行的数据总线和企业级数据实时处理平台,除了满足行内不同应用系统数据共享需求,加快行内数据流转,主要聚焦三个业务目标
隐私计算金融行业具有极其重要的地位和广泛的应用前景。应用场景信贷风控联合建模:金融机构之间可以通过联邦学习等隐私计算技术,在不共享敏感数据的情况下,联合建立信贷风险评估模型。数据查询与验证:在信贷审批过程中,金融机构需要查询外部数据源来获取客户的更多信息,如征信报告、税务记录等。隐私计算技术可确保在查询和验证这些数据时,客户的隐私信息不被泄露,同时保证数据的真实性和完整性。精准营销客户画像构建:金融机构通过多方安全计算等技术,与其他企业合作构建更全面的客户画像。营销效果评估:在营销活动中,隐私计算可用于评估不同营销渠道和策略的效果。通过对客户反馈数据的加密分析,金融机构可以了解客户对不同营销活动的响应情况,而不会泄露客户的隐私信息,从而优化营销方案。金融监管数据报送与共享:金融机构需要向监管部门报送大量的业务数据,隐私计算技术可确保数据在报送过程中的安全和隐私保护。同时,监管部门之间也可以通过隐私计算实现数据共享,提高监管效率和协同监管能力。风险监测与预警:利用隐私计算技术,监管部门可以在不直接获取金融机构敏感数据的情况下,对金融市场的风险进行实时监测和预警。例如,通过多方安全计算
近日,零壹财经•零壹智库发布国内首个系统研究隐私计算金融领域应用的报告——《开启新纪元:隐私计算金融领域应用发展报告(2021)》,星环科技荣登隐私计算厂商图谱,并成为国内唯一一家拥有大数据背景的入选企业。此次报告由零壹财经·零壹智库作为研究机构,由中国科技体制改革委员会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院联合发布,旨在遴选出一批具有代表性的隐私计算厂商,树立引领等。一旦大数据平台宕机,组织中诸多核心业务将无法开展,造成的损失不可估量。作为大数据和人工智能基础软件平台供应商,星环科技一直非常重视企业用户的数据安全问题。今年3月,星环科技发布了隐私计算和联邦学习技术,可以保障数据在加密状态下被采集、传输、存储、计算、共享和流通,中间的数据不会被攻击和被泄露。星环科技的联邦学习平台SophonP²C拥有隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,SophonP²C从根本上解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境,真正实现了“原始数据不流通,分析模型流通”。星环科技隐私计算平台SophonP²C架构图安全性方面
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
行业资讯
数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...