银行的大模型

分析模型，银行可以更准确地识别潜在风险，提前采取措施进行风险预警和防控。提高运营效率：大数据平台可以对银行的业务流程进行优化，通过数据分析找出流程中的瓶颈和低效环节，实现流程自动化和资源优化配置。推动业务。一旦发现异常交易或风险迹象，系统可以立即触发警报并采取相应的措施。风险预警与防控：大数据平台能够基于历史数据和实时数据建立风险预警模型，对潜在风险进行提前预警。通过模型的不断优化和迭代，银行可以提前采取措施，降低风险发生的概率。信用风险评估：大数据平台可以整合客户的多维度数据，包括交易数据、信用记录、社交数据等，构建更加全面的信用风险评估模型。合规风险监控：金融监管机构对银行的合规要求日益严格，大1.银行大数据平台概述1.1发展背景随着金融科技的飞速发展，银行业务的数字化转型成为必然趋势。大数据技术的出现为银行提供了全新的机遇和挑战。银行大数据平台的建设是银行业应对数字化转型的关键举措之一越来越高，期望银行能够提供更加精准、便捷、个性化的金融产品和服务。大数据平台能够通过对客户数据的深度分析，实现精准营销和个性化服务。市场竞争加剧：金融科技公司的崛起加剧了金融市场的竞争。银行需要借助

银行大数据平台是银行利用大数据技术构建的，用于整合、存储、处理和分析海量金融数据的综合性系统，旨在提升银行的业务效率、风险管理能力、客户服务水平以及创新能力。应用场景与价值体现客户营销与服务优化运营效率。金融创新驱动：基于大数据平台挖掘出的客户需求和市场趋势，银行可以创新金融产品和服务模式。例如，开发基于大数据的消费金融产品，根据客户的消费数据和信用状况，提供即时的小额消费贷款；探索智能投顾：通过大数据分析客户的交易行为、浏览记录、社交关系等多维度数据，深入了解客户需求和偏好，实现精准营销。例如，银行可以根据客户的消费习惯和资产状况，向其推荐个性化的金融产品，如信用卡升级、理财产品推荐等信用数据，包括央行征信报告、本行交易记录、其他金融机构的信用数据等，构建全面的信用评估模型，更准确地评估客户的信用风险，降低不良贷款率；对于市场风险，实时监测金融市场数据的变化，运用风险价值（VaR）模型、压力测试等方法，量化市场风险敞口，及时调整投资组合，防范因市场波动导致的损失；在操作风险管理方面，通过分析内部业务流程数据和操作日志，识别潜在的风险点和异常操作模式，采取针对性的防控措施，如加强

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、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、反诈人工智能技术正成为打造新质生产力的重要引擎，为金融、制造、交通、政务等众多行业企业数字化转型和高质量发展带来新的动能。星环科技通过自主研发，可以向用户提供一站式企业级大模型生产及应用全流程开发工具链，让大

识别这个设备是不是一个被人为操控的设备。这个人是不是一个有欺诈风险的人，通过这样大数据的识别我们让贷前风险得到有效控制。第二，贷中强调是审批模型。审批模型是各个银行业传统，比如说评分卡，除了利用评分卡【大数据在银行领域的应用】【演讲主题】大数据驱动智慧银行建设【演讲内容】江苏银行信息科技部总经理助理林凌向我们分享了江苏银行这些年来的大数据应用与实践。演讲内容主要包括以下五个方面：一、先发优势年要求必须有节奏开放各地政府的政府数据。党的十九大报告当中，习总书记指出着力加快建设实体经济，科技创新，现代金融和人力资源协同发展人力体系，推动互联网大数据人工智能和实体经济深度结合。江苏银行要紧江苏银行基础的大数据平台，它强调并不是有一个技术平台，而是强调行内行外各类数据进行有效整合，整合数据之上会做一些主题的甄别，也会做客户标签，指标层，为今后大数据应用打下坚实基础，所以这个品牌是融创智库对公营销产品起的名字，希望通过筋斗云产品加持，让对公业务实现一日千里发展。在大数据以及人工智能领域我们江苏银行在不停实践，在一些国家工作组里面，也指定江苏银行作为牵头银行，在银监会银行业金融科技研究和

商业银行数据治理是指商业银行在管理和利用数据方面所采取的系列措施和过程。数据治理旨在确保银行的数据资产被正确管理、保护和利用，以支持银行的业务需求和决策。商业银行数据治理的主要目标包括：数据质量管理：确保银行的数据准确、完整、一致和可信，以支持业务运营和决策。数据全与隐私保护：确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性，以保护客户和银行的机密信息。数据访问与共享管理：明确数据的访问权限和共享规则与责任管理：明确数据的所有权和责任，以推动数据的正确使用和管理。数据治理组织与流程建设：建立数据治理组织和相关流程，以保数据治理的实施和监督。商业银行数据治理的实施需要借助相关的技术工具和方法，涉及到，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。，以支持合规要求和业务需求。数据生命周期管理：管理数据的完整生命周期，包括数据的创建、存储、使用、归档和销毁。数据标准化与元数据管理：定义和维护数据标准和元数据，以确保数据的一致性和可理解性。数据所有权

公司新闻近日讯，星环科技中标民生银行信用卡部项目，将为民生银行打造独有金融大数据平台，以期满足银行大数据平台需求，并解决金融大数据项目的诸多难题。银行信用卡部门的大数据项目的特点是数据分析功能复杂万并发的情况下，实现秒级响应，历史数据查询性能大幅提升.Hyperbase的SQL完整支持度也给用户的使用带来了大大的便利性。星环大数据平台满足了以上三点需求，解决了民生银行信用卡部过去数据量庞大、迁移困难、处理速度慢的主要问题，为银行数据工作开辟了全新的道路。同时也是国内金融大数据选型的一项标志性案例。，要求也特别高。星环大数据平台在民生信用卡部集中大数据分析平台中解决了几个关键需求。首先，信用卡中心的非现场审计业务顺利上线，该业务的SQL非常复杂，星环科技TranswarpDataHub平台具有对ANSISQL2003语法和PL/SQL过程语言扩展的完整支持，这成功帮助民生银行信用卡部实现非现场审计业务向Hadoop平台的迁移；其次，基于用户画像和机器学习算法的客户流失风控预警数据挖掘，具有算法

银行数据中台是指银行机构为了实现数据的高可用、高复用和高价值，构建的一套数据管理和服务系统。以下是银行数据中台的几个关键特点：数据整合与共享：银行数据中台通过集成和整合内部各业务系统的数据，打破部门间的数据孤岛，构建统一、高效的数据后台，为全渠道服务和智能化运营提供基础。数据治理：银行数据中台的建设和运营过程中，数据治理是关键，包括数据来源路径分析、数据问题跟踪分析等，需要业务与技术的配合，从上到下对数据中台进行数据治理的重视与规划。风险管理：数据中台在风险管理方面发挥巨大作用，通过实时收集和分析交易数据，快速识别异常交易行为，进行风险预警和控制，利用大数据技术进行欺诈检测和反洗钱活动。客户体验提升：数据中台利用大数据分析和机器学习技术，对客户行为进行深入洞察，实现个性化推荐和精准营销，提升客户体验。技术平台：银行数据中台作为技术平台，提供数据服务和API，支持业务创新和服务优化。

数据湖和数据仓库架构。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。数据处理、分析和管理功能。从技术角度看，“湖仓一体”架构是以多模型数据平台技术为依托，打破传统Hadoop+MPP混合部署模式，实现湖仓技术架构统一。未来，湖仓一体作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一随着企业数字化转型持续推进，数据分析需求在不断的拓展和提高，呈现数据类型多元化，分析场景多样化，分析时效实时化和数据管控统一化的演进趋势。与此同时，为了满足多样化的数据分析需求，企业数据平台架构也在持续演进，湖仓一体的概念也应运而生。所谓湖仓一体，就是融合数据湖和数据仓库的一种新型开放式数据平台架构，将数据湖和数据仓库的优势充分结合，构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，又继承了数据仓库的

。此外，数据安全和隐私保护也是重要挑战。银行在归集数据的过程中，必须确保客户信息的安全，防止数据泄露和滥用。为了应对这些挑战，银行可以采取多种措施。一方面，银行可以引入先进的数据管理工具和技术，例如大银行数据归集银行数据归集是指银行将分散在不同业务系统、渠道和部门的数据进行集中采集、整理和存储的过程。随着金融业务的快速发展和数字化转型的推进，银行每天都会产生海量的数据，包括客户信息、交易记录、风险数据、运营数据等。这些数据如果分散在各个系统中，不仅难以管理和利用，还可能影响银行的决策效率和风险控制能力。因此，数据归集成为银行数据管理的重要环节。银行数据归集的核心目标是通过统一的数据平台，将不同来源的数据整合在一起，形成完整、准确、一致的数据资源。这一过程通常包括数据抽取、清洗、转换和加载等步骤。首先，银行需要从各个业务系统中抽取数据，这些系统可能包括核心银行系统、信贷系统、支付系统、网上银行等。由于不同系统的数据格式和标准可能不一致，银行在归集过程中需要对数据进行清洗和转换，确保数据的质量和一致性。然后经过处理的数据会被加载到数据仓库或数据湖中，供后续分析和应用使用。数据归集在银行

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...

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...

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...

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。

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、...

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...

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...

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...

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...