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运维的转型与精进

自从有了计算机系统,就有了系统运维。对于银行而言,真正的体系化运维是从银行实现大集中系统之后开始的。那时,央行先后发布了《银行集中式数据中心规范》(JR/T0011-2004)金融行业标准、《关于进一步加强银行业金融机构信息安全保障工作的指导意见》(银发〔2006〕123)文件等,对大集中模式下的生产运维管理指明了方向。各银行也纷纷遵循监管指导、借鉴国际最佳实践ITIL(信息技术基础框架库)、结合自身实际情况,从人员、技术、流程等方面构建运维管理体系。可以说,在步入互联网时代后,银行的大集中系统建设、集中式数据中心建设、大集中运维管理体系建设,是银行业从电子化迈入信息化的重要标志。

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保险业智能预测模型的解释性应用研究

保险业作为金融行业的一个重要行业分支,近些年经历了业务快速增长和蓬勃的发展后,积累了大量的行业历史数据。与此同时,机器学习和深度学习技术的快速发展,基于历史数据的分析预测技术变得更精准有效。因此,保险业经营机构基于自身的数据优势,利用新型的机器学习和深度学习方法,训练各类智能预测模型,应用于保险经营的各业务环节,以提高保险经营质量和经营效率。例如,智能核保和智能理赔反欺诈等。依据机器学习等方法构建的预测模型的引入使用,将极大地提升保险经营机构的经营能力和智能化水平。

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智能化数据资产管理赋能业务创新发展

信息大爆炸的时代,数据赋能金融业务创新,数据资产管理逐渐成为数字金融科技发展的重要课题。2020年3月30日国务院首次将数据要素作为生产要素,上升到国家政策层面,5月15日,国务院再次提出加快培育数据要素市场,并将其纳入到“顶层设计”,数据资产管理已然成为国家数字化进程和行业发展的必然趋势。中国光大银行顺应数据赋能业务创新的新浪潮,主动开展新技术探索与应用,积极开展数据资产管理的创新实践,2019年启动数据资产管理预研工作,围绕“共享、协作、服务”的原则,引入运营模式和智能化技术,深挖数据管理“难落地,不主动,收益慢,易反复”的问题本质,转变思维,以用户为中心,以解决用户数据需求为导向,强调数据资产管理从“管好数”转变为“用好数”,同步开展内容建设、平台建设和机制建设,构建智慧服务能力,促进数据价值最大化,赋能业务数字化转型。

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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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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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银行业数字化转型与IBM开放混合多云之道

本文就后疫情时代银行业数字化转型的挑战与IBM利用开放混合多云助力银行敏捷上云,加速智慧银行转型之旅展开谈论,并针对国内银行业IT发展和上云的现状,提出了支持“敏稳双态”的面向开放、混合、多云的“双模、双核、双引擎”的银行数字化云转型建议。

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威胁感知平台在商业银行的应用实践

近年来,随着互联网经济的兴起,网络黑产也越发庞大,频繁制造各种安全问题。2018年底,知名咖啡品牌的圣诞节促销活动,只需一个新手机号,即可领取咖啡兑换券。敏锐的黑产通过自动注册机调用打码平台领取数十万张兑换券。2019年1月20日凌晨,某电商平台出现漏洞,黑产团伙通过一个过期链接盗取大量无门槛优惠券,最终实际资损失约千万级。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

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