金融行业数据治理落地

金融行业数据治理是指金融机构通过建立完善的数据治理体系，运用一系列技术、流程和制度，对金融业务活动中产生的海量数据进行有效管理和利用，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据共享和发挥数据价值的过程。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：确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和安全性，满足监管要求，支持业务决策，提升客户体验，防范金融风险，促进金融创新。治理内容数据标准管理统一标准制定：制定涵盖客户信息、产品代码、交易数据等方面的统一数据标准。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

2023年作为大模型元年，AI行业重新洗牌，各行业应用+大模型的模式纷纷落地，行业主管部门也纷纷牵头大模型语料的组建，聚焦高质量语料的积累、开放共享及安全治理，逐步完善大模型生态构建，确保大模型更好工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。地应用落地。针对垂直类的专家型应用场景，仅用思维链、微调及外挂行业知识库方式是无法满足实际业务需求的，企业至少需要对通用大模型做二次预训练及微调，才能实现一款专家级别的大语言模型。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人

，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

日前，科技创新和产业研究综合服务平台亿欧TE发布《2023企业AIGC商业落地应用研究报告》。星环科技凭借在大模型领域的深耕布局和技术实力，成功入选其AIGC商业落地产业图谱2.0“大行业大模型90%的企业开始了数字化转型的设计规划，这意味着数字资产、数据驱动、业务数字原生程度大幅加深，AIGC可成活的土壤越牢固。作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技致力于为行业提供大模型应用构建的和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的数据和分析的持续提升。同时星环科技还推出了星环无涯金融大模型Infinity、大数据分析大、商品等市场事件的全面复盘、总结及演绎推理，以及政策研报的深度分析。将在金融投研、量化投资和智能推理领域大显身手，有力辅助分析师、研究员和投资经理的日常工作，帮助企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求，持续促进整体行业的降本增效与科技创新。服务商金融板块”。报告指出，目前国内至少46.5%的企业具备了应用AIGC的基础环境。国内数字化市场历经8年发展，企业上云意识进入高认同阶段，超过50%的企业将业务或路上或已经部署在云端，这其中又有超过

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、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。

产品、解决方案和丰富的落地经验。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，深度赋能金融全行业数智化转型。比如星环科技曾助力内蒙古自治区农村信用社联合社建设农信大数据平台、营销、分析的能力，为业务发展提供了数据支撑。大模型时代，为了助力金融行业抓住大模型时代的新机遇，星环科技还推出了星环无涯金融大模型Infinity。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大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，已形成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。星环科技深耕金融领域多年，有着完善的，激活金融业务创新。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，增强了客户识别智能推理领域大显身手，有力辅助分析师、研究员和投资经理的日常工作，帮助企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求，持续促进整体行业的降本增效与科技创新。近年来，以大数据、人工智能为代表的前沿科技正加速助推

行业数据治理涉及不同行业中数据使用的管理行为，包括数据采集、存储、加工、分析等环节的政策和流程。以下是一些关键点：行业数据治理策略：行业数据治理需要根据特定行业的特点来制定策略。例如，在金融行业，数据治理强调合规性、风险管理和客户数据保护。医疗行业则更注重患者隐私保护与数据共享之间的平衡。制造业关注数据的实时监控和生产优化。行业数据治理技术：技术在行业数据治理中扮演重要角色，包括数据采集、存储、加工处理和安全等方面的技术和工具。例如，AI、区块链等技术逐渐成熟，有望在数据治理中得到广泛应用。行业数据治理管理：数据治理是一套管理体系，包括组织、制度、流程、工具，目标是提升数据的价值。企业需要建立数据治理委员会，明确角色职责，并建立考核机制。行业数据治理专业信息源：专业信息源提供了行业数据治理的深入分析和趋势预测。这些报告帮助客户评估数据治理行业的投资价值，并提供专业的数据分析。行业数据治理是一个复杂的过程，需要综合考虑技术、管理、法律和行业特点等多方面因素。通过有效的数据治理，企业可以提高数据质量、降低风险、提高决策效率，并最终提升业务价值。

市场趋势的深度分析等。这就好比一位是全科医生，能处理各种常见病症；而另一位则是专科医生，对某一领域的疾病有着更深入、更专业的见解和治疗方法。金融行业高度依赖数据和技术，这一特性使它成为大模型落地应用的高潜”，基于海量金融数据进行深度训练，能够理解、生成和处理金融领域的各种自然语言任务。与通用大模型相比，金融大模型有着更明确的“专业指向”。它针对金融行业的特点和需求进行优化，比如对金融术语的精准理解、对场景。在金融行业，每天都会产生海量的数据，从交易记录到市场行情，从客户信息到风险评估数据，这些数据就是金融大模型的“燃料”。数据流通规模大、数字化基础好的优势，让金融大模型能够充分学习和理解金融领域的、行业动态、企业财务报表等，挖掘出隐藏在其中的投资机会。通过对历史数据和实时信息的深度学习，大模型可以预测市场趋势，为投资决策提供有力支持。（二）智能客服与客户服务智能客服是金融大模型的另一大重要应用审查与监管方面，金融大模型同样大显身手。金融行业面临着严格的监管要求，合规审查工作繁琐且重要。大模型可以快速处理大量的合规文件和数据，帮助金融机构及时发现潜在的合规风险，确保业务活动符合监管规定。

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、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：银行业金融机构应将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升。法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。数据治理架构：应建立组织架构健全、职责边界清晰评估机制：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

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...