金融业大数据平台

归集、标准化处理。近年来大数据技术与金融业务深度融合，释放出金融创新活力和应用潜能。2021年该社启动了大数据平台项目，与星环科技合作，经过一年多的努力，在金融云上部署了30个节点的大数据处理集群。在星环科技大数据基础平台TDH的赋能下，内蒙农信提升了多元异构数据整合能力，弥补了实时数据处理、外部数据处理能力的不足，加大了数据辅助决策的力度，同时，通过客户画像，增强了客户识别、营销、分析的能力，为业务发展提供了数据支撑。本次项目建设也在业内创新地开发了线上一体化数据全流程处理产品，让数据处理不再是一个黑匣子，提高了数据使用的效率，为该社未来数字化转型、金融数据变现奠定了坚实的技术底座。内蒙古自治区农村信用社联合社（简称“内蒙农信”）经过多年的信息化建设，目前投产使用的信息化系统近100套，产生了大量的数据。该社于2019年采用MPP架构的分布式数据库，实现了40多套业务系统数据的

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

企业大数据平台是指企业所拥有的大规模数据的集中管理和分析的平台。它集成了各种数据源的数据，并通过数据挖掘、数据分析和器学习等技术，提供企业决策所需要的洞察和见解。企业大数据平台可以帮助企业快速进行决策，提高效率和竞争力。企业大数据平台包括数据收集、存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面，典型的技术架构包括数据仓库、ETL和数据分析工具。为了满足企业需求，大数据平台可能需要自定义或者扩展包括数据挖掘模型、机器学习算法和可视工具等功能。企业大数据平台的特点和优势包括：数据集成和管理：企业大数据平台可以集成多个数据源，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等，对数据进行统一管理和整合。数据分和挖掘：借助高级分析技术，如数据挖掘、机器学习和人工智能等，企业大数据平台可以对庞大的数据进行深入挖掘和分析，并发现隐藏在数据中的规律和洞察。决策支持：企业大数据平台能够提供决策所需的实时、准确的信息和报表、图表和仪表盘等，帮助企业管理者更直观地了解业务情况，并进行关键业务指标的监控和评估。安全保护：企业大数据平台必须具备强大的安全措施，以保护企业的数据不被泄露或遭到恶意攻击。可扩展性：企业大数据平台

更为严格，以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出：金融行业大模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制，通过对海量数据的分析和挖掘，预测市场趋势、识别潜在风险因素，为风险管理提供有金融行业大模型是指专门针对金融领域的特点和需求，基于大量的金融数据训练而成的大语言模型。金融大模型特点金融专业性强：金融行业大模型具备深厚的金融专业知识，能够准确理解和处理各种金融术语、概念、市场动态等信息，例如东方财富的妙想金融大模型，可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高：金融数据的准确性和可靠性至关重要，因此金融行业大模型在训练和优化过程中，对数据的质量把控力支持。合规性要求严格：金融行业受到严格的监管，大模型的应用必须符合相关法规和合规要求，包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定，以确保金融业务的合法合规运营。金融大模型应用场景智能投研：帮助分析师快速收集、整理和分析大量的金融市场数据、公司财报等信息，挖掘有价值的投资线索，生成投资报告和研究观点，提高投研效率和准确性。智能投顾：根据用户的风险偏好、投资目标和财务状况，为个人投资者提供个性化

金融大数据平台是什么？金融大数据平台，是一种集成了大数据技术与金融业务的综合性系统，通过对海量金融数据的收集、存储、处理和分析，为金融机构提供全方位的数据支持和决策依据。它是金融行业数字化转型的核心驱动力，犹如金融机构的“智慧大脑”，助力其在复杂多变的市场环境中精准把握机遇，有效防范风险。从构成组件来看，金融大数据平台包含多个关键部分。数据采集组件负责从各类数据源收集数据，这些数据源广泛且多样学习、深度学习等先进算法，挖掘数据中的潜在模式和关联，为金融决策提供有价值的洞察。在金融行业中，金融大数据平台占据着举足轻重的地位。它是金融机构提升竞争力的关键利器，通过对客户数据的深度分析，金融机构能够精准洞察客户需求，开发出更贴合市场需求的金融产品和服务，实现个性化营销，提高客户满意度和忠诚度。在风险管理方面，大数据平台实时监测交易数据，及时发现异常交易行为，有效防范金融风险，保障金融市场的稳定运行。同时，它还为金融创新提供了强大的支持，推动金融机构探索新的业务模式和盈利增长点，如智能投顾、数字货币等新兴领域的发展，都离不开金融大数据平台的支撑。强大功能，多面应用（一）精准营销，投其所好

面对工业化不断发展的趋势，制造业正迎来一场大数据时代的革命。传统的生模式逐渐无法满足发展的需要，智慧工业大数据平台成为了未来工业发展的趋势。智慧工业大数据平台包括数据采集、数据分析和数据应用等技术组成。数据采集是其中非常关键的环节，制造业生产现场多种单一的设备和企业的应用平台都可以访问智慧工业大数据平台，从而将数据流入平台中。在数据分析方面，智慧工业大数据平台可以进行多维数据分析，比如温度、湿度提升在生产过程中的价值。通过智能工业大数据平台的建设，生产线的整个过程也可以实现自动化、智能化和网络化，大幅提高生产效率和产品质量。智能工业大数据平台还可以为企业提供优化方案，降低生产成本，提高生产效率、气压等参数分析，通过这些分析可以提取更加准确、科学、可操作的信息，为企业的决策提供支持。在数据应用方面，智慧工业数据平台可以提供实时预警服务、生产指导、设备诊断、质量控制等功能，助力制造业企业不断、智能化方向转型升级。作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技始终坚持自主研发与技术创新，并注重技术的落地应用，为各行各业的数字化转型提供了强大的动力支撑，尤其是在助力以制造业为代表的传统行业数字化

、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，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助力金融数字化转型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。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星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

制造业大数据分析平台在制造业数字化转型的进程中，数据作为重要的生产要素，其价值的挖掘与利用至关重要。大数据分析平台在这一过程中扮演着核心角色，它是连接海量数据与企业决策的桥梁，为制造业的智能化发展市场需求变化，及时调整产品策略，开发满足市场需求的新产品，提升客户满意度和市场竞争力。三、技术应用机器学习与人工智能：机器学习算法在制造业大数据分析中得到广泛应用。通过训练大量的生产数据，建立预测模型提供了强大的动力支持。一、平台架构数据接入层：作为平台的入口，负责从制造业企业的各类数据源获取数据。这些数据源涵盖生产设备传感器、企业资源计划（ERP）系统、制造执行系统（MES）、供应链管理系统以及：这是平台的核心部分，集成了多种大数据分析和处理技术。借助机器学习算法库，实现对生产数据的深度挖掘，例如预测性维护、质量控制分析等。此外，还运用数据挖掘技术（如关联规则挖掘、聚类分析），从数据中发外部市场数据等。数据存储层：鉴于制造业数据的海量性和多样性，采用分布式存储技术是常见的选择。同时，结合关系型数据库（和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储需求，确保数据的安全可靠存储。数据处理与分析层

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

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

在边缘计算领域，星环科技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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB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，并具备海量数据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。TranswarpStellarDB优势：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...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...