金融业数据中台 公司

业务部门，以支持金融业务的决策、创新和精细化管理。重要性：提升数据质量和一致性：金融行业对数据的准确性和一致性要求极高。数据中台通过数据治理流程，包括数据标准管理、元数据管理和数据质量管理，确保金融数据在各个业务环节中的准确性和一致性。促进数据共享和协同工作：金融机构内部业务部门众多，数据中台打破了部门间的数据孤岛，促进了风险控制、市场营销、客户服务等部门之间的数据共享。加速金融业务创新：数据中台提供形式展示出来。金融数据中台在金融业务中的应用场景风险评估与管理：信贷风险评估：数据中台整合客户的基本信息、财务状况、信用记录、交易行为等数据，构建信贷风险评估模型。市场风险监控：实时采集和分析金融金融数据中台是金融机构内的数据共享和能力复用平台，它整合金融机构内部各个业务系统产生的数据，经过数据治理形成高质量的数据资产，然后以服务的形式提供给金融机构内的风险控制、市场营销、客户服务等各个的数据资产和数据服务能够支持金融机构快速开发新的金融产品和服务。金融数据中台的架构分层与功能模块数据采集层：数据源接入：连接金融机构内部的各种业务系统，如核心银行系统（CBS）、信贷管理系统（CIS

江西金融发展集团股份有限公司基于星环科技分布式数据库的互联网金融业务系统实践。企业与项目江西金融发展集团股份有限公司（以下简称“江西金发”）于2016年经江西省政府批准设立，是补位江西传统金融服务的也提高了要求，支持基于历史数据的实时查询与批量处理等，超过了单机MySQL的处理上限。从金融业务的敏感性来讲，对业务开发过程中的技术安全性也迫切需要改进，采用国产化软硬件是必由之路。通过对分布式数据了分布式数据库改造开发规范。在整体业务方面，原业务系统中前置业务（对接第三方互联网金融平台的流量）、中台、风控核心业务等跟对公业务强相关的模块，均对接了星环科技分布式数据库。江西金发基于星环科技分布式数据库的，提升了开发效率。性能提升业务系统中前置业务（对接第三方互联网金融平台的流量）、中台、风控核心业务等跟跟对公业务强相关的模块，均对接了分布式数据库，对高并发和大数据量的表进行了分表，实现了存储上的扩展和数字化框架顶层设计，通过更大投入、更实举措、更优机制推进数字化转型，助推江西省金融服务模式由“找钱”的传统模式向“钱找”的智慧模式转型，为江西省数字经济发展做出积极贡献。伴随着公司业务体量的提升，对数据

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机构脱颖而出的关键。大模型通过对客户的年龄、收入、风险偏好、投资目标等多维度数据的分析，能够深入了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的金融产品和服务。在投资领域，大模型可以根据客户的风险承受能力和投资目标

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。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、更智能孤岛，为金融创新开辟了新路径。在技术架构上，可信数据空间金融采用分布式数据存储与计算框架。通过多方安全计算、联邦学习等技术，确保数据在使用过程中"可用不可见"。区块链技术则提供了完整的数据确权与追溯机制，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

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

开发服务则能解决行业特有的痛点。在金融领域，数据中台帮助机构整合多渠道客户数据，实现精准营销和风险控制。在制造业，它支持设备物联网数据的实时分析和预测性维护。政府部门则利用数据中台打破信息孤岛，提升数据中台公司有哪些：以星环科技为例在当今数字化转型的浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的关键基础设施。数据中台公司通过提供技术解决方案，帮助企业整合、治理和利用分散的数据资源，实现数据价值的提高。本文将介绍数据中台领域的主要参与者类型，并以星环科技为例，探讨这类公司的技术特点和服务模式。数据中台公司的类型数据中台领域的公司大致可分为三类：传统IT巨头的相关业务部门、专注于大数据领域的创新。第三类公司深入了解特定行业的业务流程和数据特点，能够提供高度定制化的解决方案。星环科技的技术架构作为大数据领域的代表性企业，星环科技构建了一套完整的数据中台技术体系。其核心包括分布式计算框架、数据公共服务效率。技术优势与创新以星环科技为例的数据中台公司，其技术优势主要体现在三个方面：首先是在大规模分布式计算方面的积累，能够高效处理PB级数据；其次是多模型数据处理能力，支持结构化、半结构化和非

金融领域是大模型应用的一个热门领域，大模型可以通过深度学习、机器学习等技术来处理和分析，提高金融行业的效率和精度。以下是模型在金融业中的应用：风险管理：大模型可以通过对历史数据的分析和学习，来预测。客户服务：大模型可以通过对客户数据和历史行为的分析，了解客户的需求和偏好，从而提供更加个性化的客户服务。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技客户，积累了上百万金融专业领域的语料；基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域大语言模型的坚实底座。未来可能出现的风险和危机。投资决策：大模型可以处理复杂的市场数据和趋势，提供更加准确的投资建议交易分析：大模型可以对交易数据进行实时监控和分析，识别出异常交易和欺诈行为，从而降低交易风险和提高交易效率通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义

方面各有侧重。星环科技作为大数据基础软件领域的代表性上市公司，其数据中台解决方案在金融、能源、交通等多个行业得到了广泛应用。该公司的技术路线强调自主可控，产品覆盖了数据集成、存储、计算、治理和分析的全。同时，平台内置的数据治理功能可以帮助企业建立完善的数据质量管理体系。从应用场景来看，星环科技的数据中台在风险控制、精准营销、运营优化等方面都有成功案例。例如，在金融领域，其解决方案帮助客户实现了交易数据的实时分析和异常检测；在制造业，则支持了设备物联网数据的采集和预测性维护分析。做数据中台的上市公司有哪些在当今数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的核心基础设施。数据中台作为一种集中化管理企业数据资产、提供统一数据服务的平台架构，正在被越来越多的上市公司所重视和采用。本文将探讨数据中台的概念及其在上市公司中的应用，并以星环科技为例，分析其在这一领域的发展情况。数据中台的概念与价值数据中台是企业数据治理和分析的核心平台，它通过整合分散在各个业务系统中的数据互联互通。它能够将销售、生产、供应链、财务等不同业务领域的数据进行整合，形成企业级的统一数据视图。这种整合不仅提高了数据的使用效率，也为企业智能化转型奠定了基础。数据中台上市公司概况在资本市场上，提供数据

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，逐渐在金融业数字化转型中发挥着愈来愈重要的作用。目前，金融行业知识图谱应用正处于爆发期。星环科技首席金融行业架构师曾晨光介绍，在国内，利用企业自研的国产图数据库、知识图谱平台和知识挖掘应用经验，完全可以构建监管和金融分布式图数据库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，证券公司图谱将是金融行业应用的主战场。二是图技术的成熟度。金融机构在知识图谱应用中的主要投入除了图数据源以外，主要包括图数据库、知识图谱建模平台选购，以及知识图谱应用构建等。由于图数据库+知识图谱PaaS+图挖掘行业的知识图谱方案，既能满足用户金融风险监管、精准营销、投资分析交易等核心应用场景的需求，又能满足自主可控与安全的要求。作为国内大数据与人工智能基础软件的领头羊，星环科技利用自研的具有自主知识产权

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

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、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、挖掘和流通等...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、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、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...