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分布式账本技术在金融资产交易领域的实践应用

分布式账本技术(Distributed Ledger Technology,DLT)是一种在网络成员之间共享、复制和同步的数据库。分布式账本记录网络参与者之间的交易,比如资产或数据的交换。这种共享账本降低了因调解不同账本所产生的时间和开支成本,不需要依赖一个受信中央验证系统。

  • 2022-01-14
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基于802.1X协议的园区网安全认证与实现

目前,大部分金融机构的网络安全防护仍以网络分区(例如办公网、外联网、互联网等)的方式进行用户权限、防护措施和访问关系的部署。网络准入控制作为网络接入的第一道防线,在分区网络的安全防护中,显得尤为重要。本文介绍了 802.1X认证接入技术的概况以及金融园区网实施过程中需要考虑的因素。

  • 2022-01-14
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基于微前端架构的数字运营一点通平台

随着近年来资管行业快速发展和全民理财时代的到来,鹏华基金客户数由百万级发展为亿级、客户体验和理财业务差异化发展,需要对客户体验和理财服务进行改善升级,这对后台运营效率和风险管控能力提出了很大挑战。

  • 2022-01-14
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信息系统行锁等待的成因分析及应对策略

当前,在大型金融机构的信息化建设与管理中,各种金融业务系统频繁遭遇业务数据库的锁等待事件,其直接后果是造成金融机构业务失效或业务缓慢,在我们的研究中,按照问题的具体技术原因分析,这类业务源端(数据库端)产生的锁等待事件所造成的业务受损事件已可排在前一、二的位置。

  • 2022-01-14
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RPA在信托行业的应用与价值

2020年5月,为规范信托公司资金信托业务发展,中国银行保险监督管理委员会(以下简称“银保监会”)发布《信托公司资金信托管理暂行办法(征求意见稿)》(以下简称“资金信托新规”),这是第三部统领规范传统信托产品的监管文件。总体来看,资金信托新规对于信托公司的监管有张有弛,一方面对信托公司开展资金信托的全流程及操作细节提出了更高的规范要求,另一方面对部分业务放宽了监管限制、进一步满足了信托公司目前业务的实操需求。

  • 2022-01-14
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边缘智能技术赋能银行场景创新

5G万物互联时代,设备量和数据量爆发性增长,云游戏、全民直播、移动办公等创新场景不断涌现,以云计算为代表的数据集中处理的计算模式,已无法满足带宽密集型和时延敏感型业务的智能计算需求。边缘计算模式应运而生。边缘计算是一种分散式计算的新型计算模式,将计算任务部署到用户附近,实现数据快速处理和结果实时反馈,解决云计算模式中用户数据集中上传云中心处理存在的传输时延大、带宽成本高的问题。

  • 2022-01-14
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基于OASIS的生态化运维体系建设方法研究

IT运维是数字化世界持续良性运转的基石,在企业数字化转型越来越迫切的背景下。传统的IT运维模式已经不能适应在新形势下业务快速迭代发展的需求。有鉴于此,本文提出了一套能对运维进行统一描述的 OASIS模型,以及基于该模型的生态化运维(OASEopS)方法,形成了一种与数字化转型相适配的运维理念。

  • 2022-01-14
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智能运营机器人赋能银行运营管理

随着银行业人力成本的不断攀升,银行在运营管理中对降本增效的诉求日益强烈。特别是在业务量大、操作一致、重复度高、数据格式固定、规则标准明确、耗时长、处理过程枯燥的领域,更需要将有限的人力资源投入到需要高度的判断力、想象力、交涉力、验证力、协调力和附加值更高的工作中去。流程自动化机器人(RPA,Robotic Process Automation)的出现,为解决银行业该类问题提供了新的技术解决方案。RPA具有效率高、成本低、速度快、质量好、态度优的特性,同时可结合人工智能技术,打造智能运营机器人,实现业务流程自动化、智能化的处理,有效提高运营效率、提升精细化管理水平,进一步促进银行业数字化转型。

  • 2022-01-14
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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