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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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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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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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。

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智能运维助力数据中心数字化转型

当前，民生银行正围绕“民营企业的银行、数字金融的银行、一体经营的银行、精细管理的银行”战略定位，全力推动民生银行实现稳健可持续发展。“数字金融的银行”就是将金融科技提升到核心战略层面，实施全方位数字化转型，打造敏捷高效、体验极致的数字化智能银行。

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基于大数据平台全链路分析查询的设计与实践

大数据平台处理数据内容和类型多样，目前缺乏能够分析和展示数据流动关系全貌的服务和工具，为数据开发、分析、运维各个环节带来困难：比如在模型设计时不了解存量数据的覆盖范围是否足够；在数据分析时无法直观查询数据的加工脉落；在数据运维时不知晓上游系统数据晚到会对下游哪些作业和系统产生影响等等。为解决上述困难和问题，本文针对大数据平台的实际情况，基于元数据创建了一种可串联起文件、作业、物理表、脚本等内容的技术数据全链路分析方法，支撑从源头文件到输出模型的跨系统跨层次全链路查询服务。

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银行间市场分布式架构转型实践与探索

为顺应信息技术的飞速变革及金融机构数字化水平的不断提高，满足金融服务系统所面临架构弹性扩展、性能稳步提升、数据安全可靠等高要求，将传统集中式系统架构升级为分布式架构已成为趋势。根据人民银行行领导有关“金融机构要加快推进分布式架构转型，增强市场需求快速响应的能力。”的要求，中汇信息技术（上海）有限公司结合市场特性，掌握核心科技，聚焦分布式架构技术体系中的痛点难点，自主研发建设了分布式服务平台，助推银行间市场金融系统的分布式架构转型升级。

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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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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

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