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知识图谱在金融风控行业应用
知识图谱在金融风控行业应用可以起到以下作用:提高金融风险预警能力:通过构建金融风险知识图谱模型,将金融风险信息关联起来,通过数据挖掘技术实现对金融风险的预测和预警优化风控模型:知识图谱能够将金融产品、客户、行业等信息之间的关系建立起来,有利于对客户信用状况、客户行为、市场变化等进行快速判断和评估,从而优化风控模型。改善客户体验:熟练掌握金融产品的知识对于客户的体验很重要。金融知图谱可以将金融产品、相关政策、金融术语等关键信息整合在一起,方便客户快速获取金融知识,提高客户对金融产品的了解程度和使用体验。提升金融机构业绩:借助知识图谱能够开展智能客户推荐、精准营销等活动,进一步提升金融机构业绩。加强对金融诈骗的监控:知识图谱能够将金犯罪人员、银行卡恶意使用、虚假交易等行为关联起来,实现对金融诈骗的监控与防范。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情

金融机构:打造企业级知识库,为大模型应用输送高质量语料在银行业的应用中,星环科技帮助某银行打造了企业级知识库,解决了数据治理工程复杂、企业构建应用中缺乏高质量数据与语料、数据孤岛和领域知识匮乏等挑战了"4+1"知识库体系,包括指标、制度、运营、客服四大场景知识库和金融行业通用知识库,支持智能问答、信贷助手、行业研究、代码生成、财务分析、风险分析、智能营销、智能软件工程、数字办公和科研检索等多种知识应用。这一案例充分体现了"AI×企业私有数据"的核心理念,通过高质量的企业知识库,打造了银行业的核心竞争力。。通过星典KnowledgeLodge和星解CorpusStudio,结合SophonLLMOps平台,构建了统一的企业级知识工程平台,实现了知识资产的定义、管理、构建和存储全流程管理。最终形成

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金融知识图谱
金融知识图谱是一种基于图谱的金融知识表示和建模方法,知识图谱以图的形式描述了金融领域中的实体、属性、关系以及实体间的复杂语义关系,从而为金融领域的自然语言处理、智能决策、风险控制等应用提供了有力的支持。金融知识图谱主要由节点和边组成。节点通常代表金融领域中的实体,如金融产品、金融机构、投资者、交易、市场等。边则表示实体间的关系,如购买、投资、交易、借贷等。通过节点和边,金融知识图谱能够清晰地描述金融领域中的各种实体和关系,从而提供全面的金融知识。金融知识图谱的应用非常广泛,主要包括以下几个方面:智能投顾:基于金融知识图谱和自然语言处理技术,为用户提供个性化的投资建议和风险评估,实现智能化、个性化的投资服务。智能风控:通过对金融领域中的实体和关系进行全面的分析和挖掘,发现潜在的风险点和风险路径,实现对金融风险的智能化识别和控制。智能客服:基于金融知识图谱和自然语言处理技术,实现对金融领域中各类问题的智能化解答,提高客服效率和用户满意度。金融监管:通过对金融领域中的各类实体和关系进行全面的监管和分析,发现潜在的违规行为和风险点,为金融监管提供有力的支持。金融知识图谱是金融领域中一项重要的

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如何基于行业通识知识建立行业知识图谱?
):明确行业领域:明确要构建哪个行业的知识图谱。例如,可以选择金融、医疗、零售、教育等行业。收集数据:收集有关该行业的相关数据,包括行业报告、研究论文、新闻文章、公司年报等。数据应尽可能全面,涵盖各种来源金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选如何基于行业通识知识建立行业知识图谱?建立行业知识图谱需要深入了解特定行业的背景和知识,以下是基于行业通识知识建立行业知识图谱的基本步骤(实际操作中需根据具体的行业和数据具体情况做出相应的调整、公司、概念等,而关系可以理解为这些实体之间的联系或动作。知识表示:将识别出的实体和关系以图形化的方式表示出来。每个实体可以看作一个节点,每个关系可以看作一个有向边。这样,大量的行业知识就被简化为一张图。知识推理:通过一定的推理机制,可以从现有的知识图中推导出新的知识。例如,如果两家公司有业务往来,那么这两家公司可能存在一定的商业关系。持续更新和维护:由于行业知识是不断变化的,所以需要定期更新和维护

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基于大模型的知识工程建设
基于大模型的知识工程建设:开启智能时代的知识新纪元在人工智能技术快速发展的今天,基于大模型的知识工程建设正在重塑人类知识的生产、组织和应用方式。这项技术突破不仅带来了知识处理效率的质的飞跃,更开启了。传统知识工程需要人工构建知识库,而大模型可以直接从非结构化数据中提取知识。例如,在医疗领域,大模型能够快速阅读海量医学文献,提取疾病特征、治疗方案等关键信息,构建起动态更新的医学知识库。知识组织方式也模型的知识工程建设正在推动知识处理范式转变。它突破了传统知识工程在规模、效率和灵活性上的局限,为构建智能化的知识系统提供了新的技术路径。这种转变不仅提升了知识处理的效率,更重要的是开启了人机协同的知识创新时代。展望未来,随着大模型技术的不断进步,知识工程建设将朝着更智能、更高效的方向发展。这将为科学研究、技术创新和社会发展提供强大的知识支撑,推动人类文明迈向新的高度。在这个知识经济时代,基于大模型的知识工程建设必将发挥越来越重要的作用。人机协同的知识创新新模式。大模型通过深度学习海量数据,构建起复杂的知识表示体系。这种能力使得大模型可以理解自然语言中的隐含知识,进行知识推理和创造性应用。在知识获取方面,大模型展现出前所未有的优势

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金融行业如何加速数字化转型?
业务、过程与方法、平台与架构、资产与知识、组织与团队等。金融企业需要全面推进数字化转型,不断完善数字化服务,更好地服务于客户需求,发挥数字化的潜力。星环科技助力金融行业数字化转型星环科技为企业进行金融行业数字化转型首先需要考虑金融风险的控制,打造智慧金融,更好地洞察客户需求,服务政府改革、服务产业升级、服务民生改善。还要通过运用中台的架构能力,加速创新业务的快速落地,达到促进技术架构与业务供业务使用,形成业务到数据、数据到业务的闭环。过程与方法方面:金融企业需要通过不断地创新研发,将领域工程与应用工程分离设计,实现金融企业安全稳定的稳态建设和灵活应变的敏态建设。在数字化转型中,企业需要软件生产需要的架构、技术组件和生产过程,为上述两个中台提供了支撑。资产与知识方面:数字化建设积累的组件、技术组件、模型和数据等将成为企业资产被管理起来。金融企业需要以数据为核,将这些数字化积累进行有效架构设计工作,使得业务团队更懂数据,科技团队更全面了解业务与技术,相互结合,达到业务与技术融合的目的。数字化转型已经成为金融企业发展的必由之路。金融行业数字化转型需要多个方面的积极探索与创新,包括数据与

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金融行业大模型
金融行业大模型是指专门针对金融领域的特点和需求,基于大量的金融数据训练而成的大语言模型。金融大模型特点金融专业性强:金融行业大模型具备深厚的金融专业知识,能够准确理解和处理各种金融术语、概念、市场动态等信息,例如东方财富的妙想金融大模型,可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高:金融数据的准确性和可靠性至关重要,因此金融行业大模型在训练和优化过程中,对数据的质量把控更为严格,以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出:金融行业大模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制,通过对海量数据的分析和挖掘,预测市场趋势、识别潜在风险因素,为风险管理提供有力支持。合规性要求严格:金融行业受到严格的监管,大模型的应用必须符合相关法规和合规要求,包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定,以确保金融业务的合法合规运营。金融大模型应用场景智能投研:帮助。创新业务模式:激发金融机构的创新能力,推动金融产品和服务的创新,开拓新的业务领域和市场机会,如基于大模型的智能投资组合管理、个性化金融产品推荐等,为金融行业的发展注入新的活力。

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行业知识图谱
中的关键词汇,还可以帮助人们更深入地挖掘行业内部的发展趋势和核心价值。随着互联网技术的不断发展,以人工智能和大数据技术为基础的行业知识图谱正在成为各个行业领域中具有广泛应用价值的一种新型工具。在金融行业中,行业知识图谱不仅可以帮助金融机构更好地进行风险控制,还可以提升各类金融产品的精准推荐和定制能力,提高金融服务的质量。在制造业领域,行业知识图谱也可以发挥重要作用。通过整理分析制造业中涉及的快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识行业知识图谱是将一个特定领域的知识按照一定的规则、分类方式进行整理、组织并展现在图谱中的一种方法,通常包含该行业的概念、实体、事件、关系等多方面的知识内容。行业知识图谱不仅可以帮助人们更好地理解该行业原材料、工艺、设备、产品、流程等知识,制造企业可以更好地管理生产流程和研发产品,提升产能和质量,优化客户体验,提高市场竞争力。此外,行业知识图谱还可以在医疗健康领域、电子商务领域、文化娱乐领域、旅游

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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。
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电力行业数字化转型服务商
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...

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图数据库的应用场景
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...

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企业级AI能力运营平台
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...

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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...

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图计算平台代表厂商
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...

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数据中台推荐供应商
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、...

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数据安全实践案例
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...

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国产数据库有哪些?
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...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...

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什么是分布式时空数据库?
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。