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基于大数据与机器学习的银行运维智能风控体系研究与实践

银行数据中心管理着庞杂的IT资产,每天都有大量繁杂的运维活动作用在IT资产上,以维持信息系统的持续稳定运行并提供服务。在传统运维风控模式下,事中风控主要依靠人力对各流程的控制点进行人为控制,对过程行为的事中“技控”不足,难以确保不出操作风险。在事后环节主要依靠人工检查的方式,面对大量数据时,存在时效性差、覆盖率低、效率不佳等问题。面临日益复杂的内外部环境和“严监管、重处罚”的监管局面,依靠人工的传统运维风控手段已越来越难以为继。

  • 2022-01-14
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监管驱动下的数据治理敏捷实践

2021年3月11日,十三届全国人大四次会议表决通过了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,其中提到,要加快数字化发展,建设数字中国,迎接数字时代,激活数据要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。要推进监管能力现代化,提升大数据等现代化技术手段辅助治理能力,推进线上线下一体化监管。

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客服中心大数据应用及信息安全管理

随着科技日新月异的发展,以及相关技术在金融业的应用逐步由探索转向深度实践,“数据就是生产力”普遍成为业内共识,金融+科技的经营模式已成为金融企业的标配。大数据作为企业的重要有形资产,其经营管理水平是衡量金融企业的核心竞争力之一。如何在合规的前提下利用好大数据资源,在优化客户体验、增加客户粘性的基础上,将优势进一步转化为企业的经营利润,带动企业在市场竞争中抢得先机,是各家金融企业不断探索实践的课题。此外,在合理利用大数据的同时,应注重企业信息安全和客户个人隐私的保护,做到依法合规经营,方能行稳致远。笔者结合自身工作,从机制搭建、数据管理、数据使用等方面对金融客服企业大数据应用及客户信息安全管理进行浅析。

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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。

  • 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。

  • 2022-01-14
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WEB系统多中心建设的探索与实践

近年来,面对日趋激烈的国内外市场竞争,中国银联持续加快向科技型、创新型企业转型发展的步伐,一方面不断加大在“大、智、移、云”等方向的研发投入力度;另一方面不断完善核心系统基础能力建设,全面提升银联受理网络的服务水平。在这个背景下,一系列重点系统先后完成了两地三中心的建设。本文介绍了中国银联在推动WEB系统多中心建设过程中的探索和实践经验,希望能够对大家推动WEB系统多中心建设有一定的参考和借鉴作用。

  • 2022-01-14
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EPC模式在数据中心工程建设中的应用

数据中心是融合了建筑学、信息技术和现代管理等学科的综合工程,与普通民用或商业建筑相比具有安装工程复杂、专业设备多等特点,同时作为IT系统的承载基础,还具有系统的高可用性及不可中断性,并面临技术快速更新等挑战。这些特点对数据中心建设提出了更高要求,在我国“新基建”全面提速,数据中心发展进入新阶段的背景下,如何以科学的管理方法,快速建成高质量的数据中心便成为项目业主普遍关心的问题。

  • 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。

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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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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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