金融业数据中台建设

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

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

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

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

开源大数据平台CDH，为业务部门提供数据支撑。项目背景与需求江西金发的互联金融业务采用互联网开发的技术栈，使用开源的MySQL作为统一的数据库建设方案，包含200多个实例，构建了一套面向互联网用户的高也提高了要求，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

和风险定价，提高市场竞争力。同时，数据中台的建设还可以支持金融科技的发展，推动金融业的创新与变革。三、制造业在制造业中，数据中台的建设可以推动工业智能化和生产效率的提升。通过对设备、产能、原材料等数据个体化的医疗服务，提高诊疗效果和满意度。同时，数据中台的建设还可以支持医疗研究和临床决策，加快医疗科研和新药研发的进程，促进医疗健康事业的发展。数据中台的建设在零售业、金融业、制造业和医疗健康领域中都具有应用案例，探讨其在行业变革中的关键作用。一、零售业在零售业中，数据中台的建设可以实现从采购、仓储到销售的全程数据监控和分析。通过数据中台，零售企业可以实时掌握各个环节的销售数据、库存情况、物流运输等信息，从而优化供应链管理，减少储存和运输等成本。同时，通过对消费者数据的分析，零售企业可以更好地了解消费者需求和行为，通过个性化推荐和定制化服务提升消费者的购物体验和忠诚度。二、金融业在金融业中，数据中台的建设可以帮助银行等金融机构实现风险管理的智能化和精细化。通过对内外部数据的整合和分析，金融机构可以构建风险预警模型，及时发现和应对潜在的风险。此外，数据中台还可以支持金融机构进行用户画像，精准营销

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

，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、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

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

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...