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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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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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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。

  • 2022-01-14
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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。

  • 2022-01-14
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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。

  • 2022-01-14
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量子密码技术原理及应用前景初探

传统密码技术的局限性主要体现在三个方面。一是对于对称密码体制,难以安全分发密钥。二是对于非对称密码体制,未来一旦算能取得突破(比如通用量子计算机问世),求解数论经典问题将变得轻而易举,届时信息安全将受到全面挑战。三是在非对称密码体制下,还有可能遭受中间人攻击。

  • 2022-01-14
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基于异构终端的云信息服务平台设计与实现

基于异构终端的云信息服务平台设计与实现基于异构终端的云信息服务平台设计与实现

  • 2022-01-13
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量子保密通信技术进展及应用趋势分析

量子通信利用量子叠加态及纠缠效应,在经典通信辅助下,可以实现量子态信息传输或密钥分发,在理论协议层面具有无法被窃听的信息论安全性保证。量子通信的应用主要包括量子隐形传态(Quantum Teleportation,QT)、量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)、量子安全直接通信(Quantum Secure Direct Communication,QSDC)、量子秘密共享(Quantum Secret Sharing,QSS)和量子密集编码(Quantum Dense Coding,QDC)等。从研究论文数量和专利申请情况进行分析,QKD和QT是目前量子通信研究与应用发展的重点方向,而基于QKD的量子保密通信则是目前实用化的应用方向。近年来,量子密钥分发领域的科学研究持续保持活跃,应用和产业化进一步探索,应用观点和意见尚未统一,成为业界关注的焦点之一。

  • 2022-01-13
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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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