银行业数据安全管理

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、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的数据治理架构，明确各层级的职责分工，并建立多层次、相互衔接的运行机制。数据采集与管理：加强数据采集的统一管理，明确系统间数据交换流程和标准，实现各类数据有效共享。数据安全与隐私保护：建立数据安全

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、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的数据治理架构，明确各层级的职责分工，并建立多层次、相互衔接的运行机制。数据采集与管理：加强数据采集的统一管理，明确系统间数据交换流程和标准，实现各类数据有效共享。数据安全与隐私保护：建立数据安全

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、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的数据治理架构，明确各层级的职责分工，并建立多层次、相互衔接的运行机制。数据采集与管理：加强数据采集的统一管理，明确系统间数据交换流程和标准，实现各类数据有效共享。数据安全与隐私保护：建立数据安全

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。

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。

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。

、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

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，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。

、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

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":...

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...

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

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。

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。...

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"}...

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

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

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•...