金融系统数据治理与应用
星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,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。
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由广东省粤港澳合作促进会金融专业委员会主办的“2020年广东地区金融系统融合创新峰会”在广州成功召开。星环科技作为本次会议协办单位亮相大会,与金融监管机构相关部门、商业银行、农信系统、保险、证券等”、“数享”、“数智”的数据处理。星环科技资深架构师冯永吉围绕作介绍随着容器云原生、多模态数据库、边缘计算、联邦学习、知识图谱等新科技在金融行业的广泛应用,星环科技不断将这些新技术与应用场景相结合,解决信息技术到金融科技的能力跨越。此次成功协办会议并与各位专家充分交流了新的技术及落地成果,受到参会嘉宾们的广泛赞赏与认可,星环科技也将继续通过数字化智能化引领业务创新、创造价值。2020年广东地区金融系统融合创新峰会金融机构的主管领导百余人齐聚一堂,共话大数据及人工智能技术在金融行业的应用实践,探讨金融科技发展之路。星环科技资深架构师冯永吉围绕星环科技大数据平台实践之“道”为主题作了介绍。他认为,传统大数据环境下传层实现了统一重构。金融领域作为星环科技重要的客户群体之一,在金融行业有众多大数据及人工智能技术帮助用户数字化转型的成功案例,实现赋能多个应用场景。此前江苏农信利用星环科技大数据平台(TDH),建设“两

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金融行业数据库
数据库作为金融系统的核心基础设施,历经数十年发展,为金融行业经营战略转型升级提供了有力的技术支撑。在国家和行业政策指导下,金融机构积极探索我国数据库在实际业务中的创新应用并已经开始规模化在核心系统、金融大模型等专业产品,助力金融客户实现国产化信创替代、数字化转型、智慧金融与数据安全流通。解决了金融领域数据存储成本高、数据整合困难、数据处理性能不足、分析拓展能力差、应用模型难以共享等问题。目前公司中进行改造升级。星环科技深耕金融科技领域多年,有着完善的产品、解决方案和丰富的落地经验,为金融领域数据管理分析提供多模型大数据平台、分布式olap数据库、人工智能平台、知识图谱平台、数据安全与流通平台已有累计超300家金融行业客户,覆盖银行、券商、保险等多个细分领域。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技持续为金融行业筑牢数字底座,助力金融科技不断发展。星环科技致力于打造企业级大数据和人工智能基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。经过多年自主研发,已形成大数据与云基础平台(tdh&tdc)、分布式关系型数据库(argodb&kundb)、数据开发与智能分析工具(tds&sophon)、知识平台与领域大模型(tkh&无涯)的软件产品矩阵。

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金融数据治理
金融数据治理是指对金融数据进行有效管理和控制,以提升金融数据的质量和可靠性,同时实现金融数据的合规性和安全性。其目标是实现金融数据的共享、流通、保护和应用,以满足市场需求和监管要求。金融数据治理包括以下主要内容:数据治理架构体系:制定数据治理的规则、政策和策略,明确数据治理的责任和义务,建立数据治理的组织架构和流程体系。数据治理管理域间组合与协同:通过对不同数据管理域之间的协同和组合,实现数据资源的优化配置和高效利用,包括数据的采集、存储、处理、传输、交换和销毁等。数据治理新实践和思考:探索新的数据治理实践和思考,如数据治理的数字化、智能化、平台化等,以满足市场和监管的多样化需求。金融数据治理对于金融行业的稳健发展具有重要意义。可以提高金融数据的准确性和完整性,有利于做出准确的金融决策,提高金融服务的质量和效率。同时,数据治理也可以规范金融行业的数据使用和流通,降低金融风险和监管成本,维护金融行业的稳定和发展。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估

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金融行业数据治理
。治理背景与目标背景:金融行业数据具有体量大、类型多、变化快、敏感度高、监管严格等特点,随着金融科技的快速发展和数字化转型的加速推进,数据已成为金融机构的核心资产和竞争力的关键因素。目标:确保数据的整改措施,跟踪整改效果。元数据管理元数据采集与存储:对金融数据的业务定义、技术定义、数据来源、数据流向、数据关系等元数据进行全面采集和集中存储。元数据应用:构建元数据地图和目录,方便业务人员和技术人员查询管理:对金融产品的定义、属性、规则等进行规范管理,确保产品信息在不同系统中的一致性和完整性。数据安全管理安全制度与规范:建立健全数据安全管理制度,明确数据访问、使用、存储、传输等环节的安全要求和操作规范。安全技术措施:采用数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等技术手段,保护金融数据的机密性、完整性和可用性,防止数据泄露和非法篡改。治理技术与工具数据治理平台:提供数据标准管理、数据质量管理、元数据管理等功能的一体化平台,实现数据治理流程的自动化和规范化。数据仓库与ETL工具:用于数据的抽取、转换和加载,将分散的金融数据整合到数据仓库中,为数据分析和决策支持提供统一的数据视图。数据质量监控工具:通过数据

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金融数据治理
的安全技术手段,如防火墙、入侵检测系统、加密技术、访问控制技术等,保障金融数据的保密性、完整性和可用性,防范数据泄露和恶意攻击等安全风险。数据治理流程建设数据采集与整合流程:规范金融数据的采集渠道和金融数据治理是金融机构对其内部各类数据进行管理和优化的一系列活动,旨在提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值。数据治理架构与组织建设架构设计:构建包括决策层、管理层和执行层的分层治理仓库、数据湖等存储架构,对数据进行分类存储和管理。数据使用与共享流程:明确数据的使用范围和使用方式,建立数据共享机制,在保障数据安全的前提下,促进数据在金融机构内部的流通和共享。数据治理的技术支撑元在数据治理中的职责和分工,建立协同工作机制。数据标准管理标准制定:依据金融行业规范和企业自身业务需求,制定统一的数据标准,包括数据格式、编码规则、数据字典、指标体系等,确保数据的一致性和规范性。标准执行、完整性、一致性、时效性等多个维度对金融数据进行评估,定期开展数据质量检查和评估工作。问题发现与整改:通过数据质量监控工具和流程,及时发现数据质量问题,并进行根因分析,制定针对性的整改措施,跟踪整改效果

行业地位再次得到认可。数据库作为金融系统的核心基础设施,历经数十年发展,为金融行业经营战略转型升级提供了有力的技术支撑。在国家和行业政策指导下,金融机构积极探索我国数据库在实际业务中的创新应用并已经开始近日,在2024可信数据库发展大会“金融行业数据库应用创新分论坛”上,数据库应用创新实验室宣布成立“金融行业工作组”。星环科技凭借多年在金融领域的深耕当选为金融行业工作组副组长单位,技术创新能力与、数字化转型、智慧金融与数据安全流通。解决了金融领域数据存储成本高、数据整合困难、数据处理性能不足、分析拓展能力差、应用模型难以共享等问题。目前公司已有累计超300家金融行业客户,覆盖银行、券商、保险等规模化在核心系统中进行改造升级。金融行业工作组的成立源于国家战略与行业需求的共同推动,旨在促进数字技术与金融业务的深度融合,全面助推经济金融的稳定与可持续发展。星环科技深耕金融科技领域多年,有着完善的产品、解决方案和丰富的落地经验,为金融领域数据管理分析提供多模型大数据平台、分布式OLAP数据库、人工智能平台、知识图谱平台、数据安全与流通平台、金融大模型等专业产品,助力金融客户实现国产化信创替代

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金融行业大模型应用
客户和金融系统的安全。5.智能客户服务大模型技术可以用于构建智能客户服务系统,通过提供流畅的人机对话服务,提升客户满意度和忠诚度。6.信贷业务在信贷领域,大模型主要应用于营销获客、客户运营、贷后催收,提供更精确的风险预测和决策支持,有助于金融机构制定有效的风险管理策略。2.量化交易大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过分析海量的金融数据和市场信息,识别出潜在的交易机会和趋势,自动执行交易做出更明智的决策。4.金融欺诈检测和预防大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录,识别出潜在的欺诈行为和异常交易,提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力,保护大模型在金融行业的应用已经逐渐从理论走向实践,以下是一些典型的应用场景和案例:1.金融风险管理大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型,帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等水平,并有效识别潜在用户。例如,蚂蚁集团基于蚂蚁金融大模型赋能理财选品、产品评测、行情解读、资产配置等财富管理服务。8.交易策略优化通过对市场数据、经济指标和其他相关因素进行分析,金融从业者可以制定更准确

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数据治理应用
数据治理在众多领域都有着广泛且关键的应用,以下是一些主要方面:企业管理提升决策质量:通过数据治理,整合企业内各部门的分散数据,提供统一、准确、完整的数据源。优化业务流程:对业务流程中的数据进行梳理和,为医生制定个性化的治疗方案提供参考,提高治疗效果。医疗质量评估与监管:对医疗服务过程中的各项数据进行监测和分析,实现对医疗质量的实时评估和动态监管。金融行业风险管理:在信用风险评估中,通过整合客户的通过对人口、经济、社会等多领域数据的治理和分析,为公共政策的制定提供科学依据。政务服务优化:整合政府各部门的业务数据,实现政务数据的共享和协同,提高政务服务的效率和质量。社会治理与监管:利用数据治理。供应链协同:与供应商和合作伙伴共享和协同治理供应链数据,实现供应链的可视化和协同优化。产品质量提升:对产品全生命周期的数据进行治理和分析,从设计、生产、销售到售后,全面掌握产品质量状况,及时发现和解决质量问题。规范,明确数据的流转和处理规则,发现并改进流程中的数据问题和瓶颈。加强风险管控:建立完善的数据安全和合规管理体系,确保企业数据资产的安全性和合规性。医疗健康医疗数据整合与共享:整合不同医疗机构的电子

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数据治理系统
和数据治理的需求进行持续优化和改进,不断完善系统的功能和性能,提高数据治理的效果。应用案例金融行业:银行、证券等金融机构通过数据治理系统对客户信息、交易数据等进行集中管理和治理,提高数据质量,加强数据源,如数据库、文件系统、应用系统等采集数据和元数据信息,并将其传输到数据治理系统中。数据存储层:使用关系型数据库、非关系型数据库或数据仓库等技术,对采集到的数据和元数据进行存储和管理,确保数据的高效存储和各种数据治理功能的服务接口,通过微服务架构实现功能的解耦和独立部署,方便系统的扩展和维护。应用展示层:通过可视化界面为用户提供数据治理的操作和展示平台,方便用户进行数据治理工作和查看数据治理的效果。实施要点与业务需求结合:在实施数据治理系统之前,需要深入了解企业的业务需求和数据治理目标,确保系统的功能和流程与企业的实际情况相匹配,能够切实解决企业的数据治理问题。数据整合与清洗:由于企业内的数据可能存在分散、不一致等问题,在实施数据治理系统时,需要对数据进行整合和清洗,确保数据的质量和一致性,为数据治理系统的运行提供良好的数据基础。用户培训与推广:数据治理系统的使用需要企业内各部门和人员的参与和
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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。...

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金融、医疗知识图谱平台
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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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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...

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...