数据治理金融行业典型应用

大数据的典型应用非常广泛，涵盖了金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务等多个领域。以下是一些具体的应用案例：金融行业：风险评估与管理：金融机构通过收集客户的信用记录、交易数据、资产模式，识别异常交易和潜在的欺诈行为，及时预警并采取措施防范金融诈骗。零售行业：商品推荐：电商平台根据用户的购买历史、浏览行为、搜索记录等数据，提供个性化的商品推荐，提高购买转化率。供应链管理：分析销售状况等信息，利用大数据分析技术评估客户的信用风险、市场风险等。精准营销：根据客户的交易行为、浏览记录、理财偏好等数据，进行客户细分，提供个性化的金融产品和服务推荐。反欺诈与安全防御：分析交易数据和行为数据、库存数据、供应商信息等，优化供应链流程，实现精准的库存管理和采购决策。医疗保健行业：疾病预测与预防：收集和分析医疗数据，包括患者的病历、症状、基因信息等，预测疾病发生风险和流行趋势，提前采取预防措施。辅助诊断：利用大数据分析技术，结合患者的临床数据和医学知识库，辅助诊断疾病，提高诊断的准确性和效率。交通物流行业：物流配送优化：物流企业通过收集和分析物流过程中的数据，优化物流配送方案，提高物流

大数据的典型应用非常广泛，涵盖了金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务等多个领域。以下是一些具体的应用案例：金融行业：风险评估与管理：金融机构通过收集客户的信用记录、交易数据、资产模式，识别异常交易和潜在的欺诈行为，及时预警并采取措施防范金融诈骗。零售行业：商品推荐：电商平台根据用户的购买历史、浏览行为、搜索记录等数据，提供个性化的商品推荐，提高购买转化率。供应链管理：分析销售状况等信息，利用大数据分析技术评估客户的信用风险、市场风险等。精准营销：根据客户的交易行为、浏览记录、理财偏好等数据，进行客户细分，提供个性化的金融产品和服务推荐。反欺诈与安全防御：分析交易数据和行为数据、库存数据、供应商信息等，优化供应链流程，实现精准的库存管理和采购决策。医疗保健行业：疾病预测与预防：收集和分析医疗数据，包括患者的病历、症状、基因信息等，预测疾病发生风险和流行趋势，提前采取预防措施。辅助诊断：利用大数据分析技术，结合患者的临床数据和医学知识库，辅助诊断疾病，提高诊断的准确性和效率。交通物流行业：物流配送优化：物流企业通过收集和分析物流过程中的数据，优化物流配送方案，提高物流

金融行业数据治理是指金融机构通过建立完善的数据治理体系，运用一系列技术、流程和制度，对金融业务活动中产生的海量数据进行有效管理和利用，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值的过程。治理背景与目标背景：金融行业数据具有体量大、类型多、变化快、敏感度高、监管严格等特点，随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进，数据已成为金融机构的核心资产和竞争力的关键因素。目标：确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和安全性，满足监管要求，支持业务决策，提升客户体验，防范金融风险，促进金融创新。治理内容数据标准管理统一标准制定：制定涵盖客户信息、产品代码、交易数据等方面的统一数据标准整改措施，跟踪整改效果。元数据管理元数据采集与存储：对金融数据的业务定义、技术定义、数据来源、数据流向、数据关系等元数据进行全面采集和集中存储。元数据应用：构建元数据地图和目录，方便业务人员和技术人员查询。安全技术措施：采用数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等技术手段，保护金融数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和非法篡改。治理技术与工具数据治理平台：提供数据标准管理、数据质量管理、元数据

金融行业数据治理是指金融机构通过建立完善的数据治理体系，运用一系列技术、流程和制度，对金融业务活动中产生的海量数据进行有效管理和利用，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值的过程。治理背景与目标背景：金融行业数据具有体量大、类型多、变化快、敏感度高、监管严格等特点，随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进，数据已成为金融机构的核心资产和竞争力的关键因素。目标：确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和安全性，满足监管要求，支持业务决策，提升客户体验，防范金融风险，促进金融创新。治理内容数据标准管理统一标准制定：制定涵盖客户信息、产品代码、交易数据等方面的统一数据标准整改措施，跟踪整改效果。元数据管理元数据采集与存储：对金融数据的业务定义、技术定义、数据来源、数据流向、数据关系等元数据进行全面采集和集中存储。元数据应用：构建元数据地图和目录，方便业务人员和技术人员查询。安全技术措施：采用数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等技术手段，保护金融数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和非法篡改。治理技术与工具数据治理平台：提供数据标准管理、数据质量管理、元数据

大模型在金融行业的应用已经逐渐从理论走向实践，以下是一些典型的应用场景和案例：1.金融风险管理大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更精确的风险预测和决策支持，有助于金融机构制定有效的风险管理策略。2.量化交易大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自动执行交易做出更明智的决策。4.金融欺诈检测和预防大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护客户和金融系统的安全。5.智能客户服务大模型技术可以用于构建智能客户服务系统，通过提供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。6.信贷业务在信贷领域，大模型主要应用于营销获客、客户运营、贷后催收、信息抽取整理环节，从而提升客户转化率、提高风险定价质效、减少贷款坏账损失。例如，中国工商银行通过二次训练形成了千亿级金融行业大模型，在对公信贷领域使用大模型赋能贷前尽调报告编写、贷中风险评估提示、贷后

大模型在金融行业的应用已经逐渐从理论走向实践，以下是一些典型的应用场景和案例：1.金融风险管理大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更精确的风险预测和决策支持，有助于金融机构制定有效的风险管理策略。2.量化交易大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自动执行交易做出更明智的决策。4.金融欺诈检测和预防大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护客户和金融系统的安全。5.智能客户服务大模型技术可以用于构建智能客户服务系统，通过提供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。6.信贷业务在信贷领域，大模型主要应用于营销获客、客户运营、贷后催收、信息抽取整理环节，从而提升客户转化率、提高风险定价质效、减少贷款坏账损失。例如，中国工商银行通过二次训练形成了千亿级金融行业大模型，在对公信贷领域使用大模型赋能贷前尽调报告编写、贷中风险评估提示、贷后

大模型在金融行业的应用已经逐渐从理论走向实践，以下是一些典型的应用场景和案例：1.金融风险管理大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更精确的风险预测和决策支持，有助于金融机构制定有效的风险管理策略。2.量化交易大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自动执行交易做出更明智的决策。4.金融欺诈检测和预防大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护客户和金融系统的安全。5.智能客户服务大模型技术可以用于构建智能客户服务系统，通过提供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。6.信贷业务在信贷领域，大模型主要应用于营销获客、客户运营、贷后催收、信息抽取整理环节，从而提升客户转化率、提高风险定价质效、减少贷款坏账损失。例如，中国工商银行通过二次训练形成了千亿级金融行业大模型，在对公信贷领域使用大模型赋能贷前尽调报告编写、贷中风险评估提示、贷后

大模型在金融行业的应用已经逐渐从理论走向实践，以下是一些典型的应用场景和案例：1.金融风险管理大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更精确的风险预测和决策支持，有助于金融机构制定有效的风险管理策略。2.量化交易大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自动执行交易做出更明智的决策。4.金融欺诈检测和预防大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护客户和金融系统的安全。5.智能客户服务大模型技术可以用于构建智能客户服务系统，通过提供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。6.信贷业务在信贷领域，大模型主要应用于营销获客、客户运营、贷后催收、信息抽取整理环节，从而提升客户转化率、提高风险定价质效、减少贷款坏账损失。例如，中国工商银行通过二次训练形成了千亿级金融行业大模型，在对公信贷领域使用大模型赋能贷前尽调报告编写、贷中风险评估提示、贷后

大模型在金融行业的应用已经逐渐从理论走向实践，以下是一些典型的应用场景和案例：1.金融风险管理大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更精确的风险预测和决策支持，有助于金融机构制定有效的风险管理策略。2.量化交易大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自动执行交易做出更明智的决策。4.金融欺诈检测和预防大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护客户和金融系统的安全。5.智能客户服务大模型技术可以用于构建智能客户服务系统，通过提供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。6.信贷业务在信贷领域，大模型主要应用于营销获客、客户运营、贷后催收、信息抽取整理环节，从而提升客户转化率、提高风险定价质效、减少贷款坏账损失。例如，中国工商银行通过二次训练形成了千亿级金融行业大模型，在对公信贷领域使用大模型赋能贷前尽调报告编写、贷中风险评估提示、贷后

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...