银行业 图数据库
Transwarp StellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容 openCypher,并具备2D/3D图展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。
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银行图数据库
银行业应用图数据库的主要目的是进行风险管理和合规性监管。由于金融行业的复杂性,数据往往分散在不同的系统和应用程序中,增加了数据整合和分析的难度。图数据库可以通过构建图形数据模型并利用强大的图算法提供更准确的数据分析和综合视图。具体来说,在银行行业中,图数据库可以用于以下几个领域:客户360视图:通过整合客户的交易、账户、借记卡、贷款等多个数据源,建立客户的360度视图,识别潜在的机会,降低风险法规的状态。资产和负债管理:通过建立银行的资产负债表的图形模型,帮助银行更好地管理其资产和负债,更好地进行务增长而不增加风险。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链”关键词图谱。此前更是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。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《图数据库管理系统市场指南》中,星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表

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银行业数据治理
银行业数据治理是指银行业金融机构通过建立组织架构,明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。以下是银行业数据治理的几个关键点:数据治理纳入公司治理范畴:银行业金融机构应将数据治理纳入公司治理,建立自上而下、协调一致的数据治理体系。遵循基本原则:银行业金融机构数据治理应遵循全覆盖原则、匹配性原则、持续性原则和有效性原则。这意味着数据治理需要覆盖数据的全生命周期,适应业务规模和风险状况,并持续有效地推动数据真实准确客观地反映实际情况,并有效应用于经营管理。监管数据纳入治理:银行业评估机制:建立数据治理自我评估机制,明确评估周期、流程、结果应用、组织保障等要素的相关要求。评估内容应覆盖数据治理架构、数据管理、数据安全、数据质量和数据价值实现等方面,并按年度向银行业监督管理机构报送金融机构应将监管数据纳入数据治理,建立工作机制和流程,确保监管数据报送工作有效组织开展,监管数据质量持续提升。法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。数据治理架构:应建立组织架构健全、职责边界清晰

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银行业数字化转型
进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具,包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些银行业数字化转型是指银行在数字化技术的基础上进行的全面升级,以提高效率、创造新的产品和服务,并为客户提供更好的用户体验。数字化转型的核心是让客户通过银行的数字化渠道获得更、更高效的服务。通过数字化渠道,银行可提供在线贷款、在线开户、自助存款和提款等一系列服务,从而更加方便和高效地服务客户。数字化转型还将改变银行的管理模式和业务流程,使银行管理更加精细化和高效化。银行业数字化转型是推动银行业升级的必然趋势,对于银行而言,数字化转型不仅是一项挑战,更是一个机遇。银行业要加强技术创新,提升数字化服务水平,才能满足客户的需求、适应行业变革,实现可持续发展。星环科技助力银行业数字化转型星环科技为企业产品进行数字化转型,赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案,同时,星环科技加强产品研发和创新,为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具;加强生态建设,联合客户和合作伙伴,为各个行业进行数字化转型,树立典型案例和标杆案例,为全行业进行数字化转型提供参考。

,又能保证后续信用卡中心业务发展的数据应用与分析的需求;紫金农商银行基于星环科技分布式数据库ArgoDB的湖仓集一体架构落地实践,聚焦于大数据平台的升级与迁移,以多模型数据平台技术为依托,实现湖仓技术架构统一,对银行业进行湖仓集一体化建设、提高数据多模存储与计算能力,具有较强的借鉴意义等。近日,沙丘社区发布《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》,凭借在大数据与人工智能领域的技术优势,以及深耕金融领域多年的成功经验,星环科技入选该报告《中国银行业人工智能与大数据市场图谱》“数据治理”、“反欺诈”、“风险预警”、“反洗钱”多个板块。《2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告》通过对50+名银行人工智能与大数据相关从业者的深度调研,以及对上百个银行人工智能与大数据应用案例的深度研究,围绕如何识别和评估人工智能与大数据技术在银行的用例、如何决定用例投入的优先级等问题展开,分析了多家银行人工智能与大数据应用案例,旨在为银行管理者提供决策参考。中国银行业人工智能与大数据深耕金融领域多年,有着完善的产品、解决方案和丰富的落地经验,能够深度赋能银行业数智化转型。比如星环科技基于其大数据基础平台TDH助力北京银行建设新一代大数据平台,替代进口数仓,既能支持传统数仓数据的迁移

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知识图谱在银行业的应用
知识图谱在银行业的应用主要包括以下几个方面:金融风控和合规:银可以利用知识图谱来构建客户关系图,将客户的个人信息、交易记录、贷款信息等结构化和非结构化数据进行整合和分析,从而提供更准确的风险评估和合金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销规管理,例如发现关联交易和反洗钱行为。客户关系管理:知识图谱可以帮助银行建立客全貌,将客户的个人信息、资金流动、交易偏好等多种数据进行关联和分析,从而更好地了解客户需求,提供个性化的服务和产品推荐顾问可以帮助客户进行投资组合管理,根据客户的风险偏好、收入水平和投资目标等因素,给出个性化的投资建议和风险评估,提高投资回报和降低风险。信贷风险控制:银行可以利用知识图谱将客户的个人信息、财务数据、社交网络等多维度数据进行整合和分析,从而更准确地评估客户的信用风险,提高信贷决策的准确性和效率。通过应用知识图谱技术,银行能够更全面、准确地了解客户和市场,提供个性化的金融服务,提高风控能力和业务效率

、办公、审查等场景的应用,明确银行业大模型在数据资源、开发部署、运维管理和服务应用方面的技术能力,为银行业大模型技术研发者和选型者提供评估参考规范,推动银行业大模型健康发展。当前以大模型为代表的新一代近日,中国信通院正式发布《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:银行业》标准。星环科技凭借在大规模预训练模型领域的积累和洞察,积极参与了《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:银行业》标准的制定工作。在标准编制过程中,不仅提供了关于技术透明度的相关见解,关注模型的可解释性和公正性,还针对事后审核机制进行了讨论,提供了金融模型的监管和风控的相关部分建议。此外,还分享了在模型维护方面的实践经验,为模型的持续优化和迭代提供了一些策略和方法。《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:银行业》标准是银行业大模型标准,主要用于规范银行业大模型在客服、营销、反诈原生应用,可广泛应用于金融、能源、制造、工程等多个领域,通过精准的数据分析和知识管理,满足企业不同类型的知识应用需求,提升企业业务效率和竞争力。同时星环科技积极参与行业共建,推动大模型产业规范健康发展

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银行数字化转型
智能化服务。数据分析和人工智能:数字化转型还可以使银行业更好地利用数据。通过数据分析和人工智能技术,银行可以更好地了解客户需求、风险管理、交易过程等方面。例如,银行可以利用数据分析了解客户的消费习惯和。例如,利用云计算技术,银行可以实现更快速的交易处理和更安全的数据存储,同时降低成本。数字化转型是银行业未来发展的重趋势。银行需要重视数字化转型的意义,以适应数字化时代的需求。通过数字化转型,银行可以随着数字时代的到来,银行业也开始进入数字化转型的时代。银行数字化转型可以使银行业更加高效、便捷和安全地为客户提供服务。在数字化转型方面,银行业需要关注以下几个方面:营销和客户服务数字化:随着互联网的普及和电子商务的兴起,客户对银行业的营销和服务也提出了更高的要求银行业需要将营销和客户服务数字化,例如将网站、手机应用程序和社交媒体等平台用于与客户进行沟通和互动,提供24小时在线客户服务,并推出一些更好地满足客户需求,提高服务质量,同时也更加高效安全。星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具,包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业

。星环科技作为帆软战略联盟的核心单位,也应邀并协办了此次峰会。会上各位嘉宾围绕“银行业数据分析”“大数据是生产力”,“银行业信息化,”银行业IT价值分析”等关键词做了精彩的演讲,特别是帆软软件联合创始人陈炎和星环科技副总裁杨新宇的发言受到了听众大大的认可。近年来,大数据、移动办公、云计算等新兴技术在银行业应用此起彼伏,信息技术驱动业务创新已经是银行业的必然趋势。银行科技部门的角色也从单一的支撑保障向业务引导逐步过渡,并在期间创造价值。帆软软件经过10多年的发展,目前是中国商业智能软件的领导者,据统计,在中国,每天有超过100万人会使用帆软的工具进行数据的填报,查看和分析,尤其在银行业积累了较好的环科技的合作共赢添上浓墨重彩的一笔!与会嘉宾一致认为在大数据时代,信息驱动业务创新,银行业愿意尝试利用大数据、云计算等新兴技术促进业务转型升级。3月25日,帆软软件有限公司在浙江湖州喜来登酒店(月亮酒店)召开了2016年亚太银行IT价值高峰论坛,数百家银行高管、IT业同仁齐聚一堂,共同商讨如何利用大数据、云计算等新兴技术推进银行信息化建设

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银行图数据库应用场景有哪些?
、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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
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国产边缘计算平台
数字经济时代,边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座,正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索,研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理:平台支持超过20种标准的设备协议,用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台,并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署:平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架,通...

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一站式大数据开发工具
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图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构,并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比,图数据库具有以下独有的优势:高效处理复杂关系:图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性,而关系型数据库则需要多表关联,从而开销比较大。更加贴合业务需求:图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求,更好的反映业务中的关系复杂性,同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展:作为新型数据库,图数据库基于跨平台开源软件,并且基于标准语言,可以并行处理,易于拓展。更好的查询性能:图数据库采用以图形方式存储的数据,查询性能快,即使在数据量较大时,图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序:图数据库的特性,同时也增加了更多的应用程序,这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

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