金融行业的大数据应用

星环大数据基础平台
在内多种数据格式,提供高性能查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储 PB 级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等

金融行业的大数据应用 更多内容

模型在金融行业应用包括但不限于以下方面:风险评估:模型可以融合金融行业知识和数据用于风险评估,帮助金融机构做出更精准风险决策,大幅提升风险稳定性。例如,如果将各类金融大数据、不同行业数据、宏观经济数据注入模型,则可以进行有效风险预警和预测,降低整个社会金融风险。市场预测:模型也可以应用在市场预测上。例如,通过融合各类金融市场数据模型可以帮助金融机构更准确地预测市场趋势,从而更好地把握市场机会。欺诈检测:模型在欺诈检测方面也具有应用价值。通过分析大量交易数据模型可以检测出异常交易行为,及时发现并防止欺诈行为发生。用户理解和需求匹配:模型可以处理大量用户数据,更好地理解和响应用户需求,让产品和用户需求更精准地匹配。例如,基于模型技术,金融机构可以分析用户消费行为、偏好和需求,从而更好地设计产品和服务,提高用户满意度。星环无涯金融模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式构建,实现Financial-Specific-LLM训练,推出了金融行业智能投研模型无涯
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大数据应用
应用可以帮助提升产品故障诊断与预测准确性,改进生产工艺并优化生产过程能耗。通过分析工艺流程和生产计划与排程等数据,可以进一步提高生产效率。金融行业大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析等大数据应用在各行各业都有广泛应用。如:电信行业:由于电信网络每天都会产生大量数据,因此大数据在这个领域应用具有巨大潜力。电信行业掌握着体量巨大数据资源,例如单个运营商其手机用户每天产生金融创新领域发挥着重要作用。通过对大量数据分析和挖掘,金融机构可以更好地理解市场动态,进行更精确风险评估和信贷决策。汽车行业:利用大数据和物联网技术无人驾驶汽车在不远未来将走入我们日常生活。这些车辆将能够通过云端数据进行实时交通信息共享,以实现更加智能和安全驾驶。互联网行业大数据技术是进行客户行为分析,进行商品推荐和针对性广告投放关键工具。通过大数据技术,互联网企业可以精确地把握用户需求,提供个性化服务和广告。餐饮行业大数据可以帮助实现餐饮O2O模式,彻底改变传统餐饮经营方式。通过对用户数据和消费行为深度分析和挖掘,餐饮企业可以更加精准地进行菜品设计和推荐,提高用户满意度
模型在金融行业应用有很多,包括但不限于以下几个方面:风险管理和预测:金融行业需要对风险进行管理和预测,模型能够利用复杂算法和数据分析技术,帮助金融机构更全面地了解市场和产品风险,并预测未来做出更明智交易决策,并预测未来市场走势。模型在金融行业应用非常广泛,它可以帮助机构更好地管理风险、投资管理、信用评估和欺诈检测,同时也可以帮助交易者做出更明智交易决策和预测未来市场走向。星环无涯市场动向。资产管理和投资决策:模型也可以用于资产管理和投资决策,用历史数据和市场变化,对不同资产进行分析和比较,帮助投资者做出更明智投资决策。信用评估和欺诈检测:金融机构需要对客户信用进行评估和对欺诈行为进行检测,模型可以通过各种算法和技术,对数据进行深入分析,识别和预测信用风险和欺诈行为。金融市场预测和交易决策:模型可以利用复杂算法和技术,对金融市场进行全面而深入分析,帮助交易者金融模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式构建,实现Financial-Specific-LLM训练,推出了金融行业智能投
大数据平台应用范围广泛,包括金融市场监管、风险管理、投资决策、产品创新等领域。通过利用大数据分析和模型算法,平台可以帮助金融机构提升风险控制能力、提高投资效益,提供更准确决策支持。星环科技金融行业金融多模大数据平台是指基于大数据技术和金融业务需求,集成多种模型和算法金融数据分析平台。通过采集、存储、处理、分析和应用金融数据,为金融机构和投资者提供数据洞察、决策支持和风险管理等服务。金融多模多模大数据平台解决方案依托大数据基础平台TDH为金融用户提供数据仓库、AI建模、图计算、数据管控等个性化大数据应用基础资源服务。该平台对基础资源环境进行集约化管理,实现一个多模平台提供离线计算、数据金融机构在计算、存储资源投入以及日常运维投入。星环多模大数据平台已经替代Oracle、IBMDB2、Teradata、CDH、HDP、Elasticsearch等,支持X86和ARM混合架构部署,可、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具软件产品矩阵,以及在金融信创和金融科技领域多年深耕,目前已助力金融行业多个客户实现了数据分析场景中部分关键信息系统国产替代。
金融模型,也被称为金融机器学习模型或金融人工智能模型,利用大数据和机器学习技术进行金领域预测、风险管理和决策支持等任务模型。随着金融行业数字化和数据爆炸式增长,金融模型应用越来越广泛。金融模型应用主要包括以下几个方面:风险管理:金融模型可以通过分析历史数据和实时数据,对金融市场中风险进行预测和识别。比如,通过对过去金融危机事件进行分析,可以利用模型预测未来金融危机可能性违规行为,并及时采取相应措施。此外,模型还可以通过对客户行为分析,识别出可疑交易活动,帮助金融机构减少风险和损失。金融模型应用金融行业提供了强大预测分析和决策支持能力,可以提高金融机构,帮助金融机构制定相应风险管理策略。另外,金融模型还可以在交易中实时监测市场风险,并及时发出风险警报。投资决策:金融模型可以通过对历史数据和市场数据分析,生成投资决策建议。模型可以识别出市场组合。金融产品创新:金融模型可以利用大量数据进行金融产品创新和优化。模型可以通过对市场需求和客户行为分析,提供创新金融产品设计。比如,利用深度学习模型和自然语言处理技术,可以对客户文本数据
金融领域IT服务优势,为亚洲金融联盟成员提供大数据系统和服务,以提高金融行业大数据应用水平,推动金融行业信息技术发展。金融大数据时代来临众所周知,大数据时代已经来临,数据成为了重要资产。数据不仅能将企业带入一种新型思考模式,而且企业决策也将由原来基于经验和直觉,转变成基于数据和分析。无论是金融、电信、交通行业,还是能源、政府等行业,对于大数据依赖将持续升温。现代金融业几乎完全,进而实现有针对性营销;进行客户流失分析,进而采取相应措施避免进一步客户流失。随着大数据技术应用不断普及和深入,越来越多大数据应用业务场景被发掘出来,并带给金融企业实实在在价值和收益。强强成为金融行业可信赖IT服务提供商及与合作伙伴共同创造价值很好平台。而作为目前国内极少数掌握大数据核心技术高科技公司,星环科技专注于企业级大数据核心平台软件研发。2015年星环科技被Gartner国内落地案例多大数据平台厂商。此次星环科技与亚联创新“联姻”,强强联手,势必会加快中国金融行业大数据时代到来。
大数据典型应用非常广泛,涵盖了金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务等多个领域。以下是一些具体应用案例:金融行业:风险评估与管理:金融机构通过收集客户信用记录、交易数据、资产状况等信息,利用大数据分析技术评估客户信用风险、市场风险等。精准营销:根据客户交易行为、浏览记录、理财偏好等数据,进行客户细分,提供个性化金融产品和服务推荐。反欺诈与安全防御:分析交易数据和行为预防措施。辅助诊断:利用大数据分析技术,结合患者临床数据和医学知识库,辅助诊断疾病,提高诊断准确性和效率。交通物流行业:物流配送优化:物流企业通过收集和分析物流过程中数据,优化物流配送方案,提高物流模式,识别异常交易和潜在欺诈行为,及时预警并采取措施防范金融诈骗。零售行业:商品推荐:电商平台根据用户购买历史、浏览行为、搜索记录等数据,提供个性化商品推荐,提高购买转化率。供应链管理:分析销售效率和降低成本。交通管理与规划:交通管理部门利用大数据分析交通流量、交通事故、道路状况等数据,优化交通信号灯控制、道路规划和交通管理策略。制造业:生产过程优化:通过传感器等设备收集生产线上数据,实时
大数据技术已经在许多领域得到了广泛应用,这些领域包括但不限于商业、医疗、教育、金融、交通等。商业决策优化:大数据可以帮助企业更好地理解客户需求,通过分析用户购买行为、浏览行为等数据,企业可以精准响应系统,确保电网运行安全。大数据还可以应用于太阳能、风能等新能源开发和利用,助力绿色能源发展。物流行业:通过大数据优化物流网络,可以降低物流成本,提高物流效率。城市管理:通过大数据,可以实现智能地定位产品和服务,优化销售策略。医疗健康:在医疗领域,大数据可以用于预测疾病风险,提早采取预防措施。教育改革:在教育领域,大数据可以用来分析学生学习模式和习惯,以便更好地满足他们需求。金融风险管理于智能监控,实现视频图像模糊查询、快速检索、准确定位等。通过对海量视频监控数据挖掘,可以反馈内涵知识,辅助决策判断,提高公共安全。电信行业:利用大数据技术,可以分析用户消费行为、流量使用情况等,帮助电信运营商优化产品设计、提高服务质量。大数据还可以应用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等,提高工作效率,实现数据商业化。能源行业:利用大数据技术分析用户用电模式,改进电网运行,合理设计电力需求
市场趋势深度分析等。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,对某一领域疾病有着更深入、更专业见解和治疗方法。金融行业高度依赖数据和技术,这一特性使它成为模型落地应用高潜、行业动态、企业财务报表等,挖掘出隐藏在其中投资机会。通过对历史数据和实时信息深度学习,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模型另一重要应用金融模型:开启金融行业智能新时代金融模型,究竟是什么?金融模型,本质上是生成式AI在金融领域垂直应用,是金融行业自主研发与应用、具有金融特性生成式模型。它就像是一位超级“金融大脑”,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各种自然语言任务。与通用模型相比,金融模型有着更明确“专业指向”。它针对金融行业特点和需求进行优化,比如对金融术语精准理解、对场景。在金融行业,每天都会产生海量数据,从交易记录到市场行情,从客户信息到风险评估数据,这些数据就是金融模型“燃料”。数据流通规模、数字化基础好优势,让金融模型能够充分学习和理解金融领域
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...
行业资讯
数据中台建设
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...
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...
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...
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...
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。
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...
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...
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、...