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为本创新驱动,券商如何实现智能风加速?

面临挑战 该券商的数据基础主要来自于业务系统的关系型数据库的数据,需要在数据基础之上实现数据的运营。而由于合规风处于企业核心竞争力的高度,原风数据积累10年,数据量已超30TB。 基于QData Cloud建设数据库私有云平台,率先迁移上线风系统,后期逐步整合了CRM系统、固定收益部系统、xIR利率资产业务、大宗交易、信用风险、征信系统、机构管理、自营交易等多套业务系统数据库。 每日高管报表从原半小时缩短至几分钟,并基于QData高效的处理能力实现了实时风与管理。同时,QPlus在大体量的数据实时备份的情况下既解决了成本问题又不失备份效率。 2 通过多年的发展,基于沃趣QData Cloud云平台解决方案逐步拓展成数据库私有云应用场景,以Oracle为代表的数据库如:客户关系管理、风、合规、自营交易等系统正在逐步迁移到数据库私有云平台。 坚持自主研发,助力企业数字化转型可持续发展 该行业内头部券商表示:基于沃趣产品的高性能,帮助企业实现了实时风,全面部署了对线上全渠道、全业务、实时性的欺诈防

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国产数据库再突破!

目前,系统已稳定运行两周,平稳承载了超过16万客户交易,日均交易量接近亿元。 核心交易系统是券商最重要的业务系统,承载着证券交易相关的所有业务,连接着证券交易所、中登公司、期货交易所等机构。 核心交易系统数据库,则存储着交易场景中的客户信息、交易记录、交易流水等关键数据。 券商核心交易系统数据库要求有多高? 证券交易涉及资金流转,稳和准当然是生命线; 证券交易实时影响用户损益,对实时性要求极高; 证券交易时常因行情波动引起难以预估的并发量; …… 在传统模式下,券商核心交易系统数据库选型多以国外商业数据库为主 ; 经过数据库POC测试、系统适配、功能测试、性能测试、盘测试等多轮验证环节,在确保系统功能不缺失、整体服务性能不降级…… 最终,东吴证券新一代核心交易系统A5安全可控新版本于12月11日上线,承载了东吴证券重要的交易 、服务和风等功能。

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    余军:分布式数据库在金融行业的创新实践

    他们有大型国有商业银行,股份制商业银行,大型券商和保险,第三方电子支付企业,互联网金融企业 (个贷/理财/ 投顾),科技金融( Fintech )企业以及金融征信企业等。 这些用户的应用 TiDB 的业务场景,主要聚焦在:在线交易,在线支付,移动支付,在线信贷,营销积分,实时风, 投资者服务,金融征信管理。 OLAP - 交易监控:实时交易监察与监控平台 TiDB 的解决之道: 利用消息中间件,将交易系统的交易记录和撮合日志,流式写入 TiDB,利用 TiDB 的分布式存储,高性能 数据写入和弹性存储。 OLAP - 风:实时风 TiDB 的解决之道: 风数据通过信息中间件双写Hive/Hadoop(历史库/历史分析) TiDB的分布式存储引擎架构,非常轻松地应对海量风数据的导入,存储和查询处理 TiDB 完整的标准的SQL关系模型支持,为了风业务开发团队建模和业务侧的应用开发。

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    TiDB 帮助万达网络科技集团实现高性能高质量的实时风平台

    万达网络科技集团的技术团队,建设和维护着一套实时风平台。这套实时风平台,承担着各种关键交易的在线风数据的写入和查询服务。 实时风平台后端的数据库系统在高性能,可靠性,可扩展性上有很高的要求,并且需要满足如下核心功能和业务要求: 风相关业务数据实时入库 实时风规则计算 通过 BI 工具分析风历史数据 ETL 入库到 但这些方案,无论是高可用安全性,强一致性,还是对业务应用所需要的复杂事务/JOIN 操作以及横向扩展能力上,都无法满足实时风平台的业务要求。 在实时风平台的高并发高性能的对外服务过程中,在线灵活扩容的相关工作在 MySQL Proxy 中间件架构中无法高效和可靠的实施。 TiDB 针对分布式事务和强一致性的完善设计以及对各种 JOIN 模式的支持,使得实时风类和 BI 分析类的业务应用能够高效运行。

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    TiDB 在金融行业关键业务场景的实践(下篇)

    此外,我们也在北京银行的理财销售平台和微众银行企业同业的理财交易流水有了相关的场景落地。 TiDB 在实时风业务中的实践 我们还有一大类关键的金融应用场景是实时风业务。 跟传统的风不一样,随着互联网化的业务场景增多,银行和泛金融机构对于实时风的要求是非常高的。TiDB 目前在风业务中的实时风数据汇聚、存储、管理、加工、计算场景方面已经有多个落地实践。 “T+0” 级别,如高达秒级的风数据计算查询。 在金融业务场景方面,我们有包括北京银行线上业务风模型管理平台、微众银行 CNC 反欺诈系统、天翼支付反洗钱平台、拉卡拉金融实时风平台等一系列的场景落地。 同时在互联网及电商业务场景中,包括像东南亚知名电商 Shopee 的风平台,小红书反欺诈系统及实时风平台、拼多多风平台等都有了一些落地。

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    大数据等技术进步驱动互联网金融创新

    技术进步推动实时风   随着互联网金融的发展,各类网银支付欺诈、电商钓鱼网站等风险因素也在增加,对风险控制(简称“风”)的要求越来越高。    蚂蚁金融服务集团资深数据专家陈继东介绍,大数据风主要是通过分析交易设计的环境信息、行为信息以及账户之间的关联关系来做交易的风险判断。 就如何找到用户体验与信息安全的平衡点,杭州邦盛金融信息技术有限公司总经理王新宇指出,通过实时风一定程度上可以解决这个问题。 从人类感知学来讲,实时风如果判断的时间大于200毫秒,这件事情是不可接受的,同时,实时风每秒又要面对上万笔的吞吐量,所以实时风平台的技术门槛特别高。 但有了实时风系统,企业可以更自如地做产品创新、限额的调整。

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    基于 Apache Flink 和规则引擎的实时风解决方案 ​

    对一个互联网产品来说,典型的风场景包括:注册风、登陆风交易、活动风等,而风的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好。 这要求风系统一定要有实时性。本文就介绍一种实时风解决方案。 1.总体架构 风是业务场景的产物,风系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: ? 登陆,盗号登陆; 交易,盗刷客户余额; 活动,优惠活动薅羊毛; 风实现方案:事中风,目标为拦截异常事件; 2.风系统 风系统有规则和模型两种技术路线,规则的优点是简单直观、可解释性强、灵活 该系统有三条数据流向: 实时风数据流,由红线标识,同步调用,为风调用的核心链路; 准实时指标数据流,由蓝线标识,异步写入,为实时风部分准备指标数据; 准实时/离线分析数据流,由绿线标识,异步写入, 2.1 实时风时风是整个系统的核心,被业务系统同步调用,完成对应的风判断。 前面提到规则往往由人编写并且需要动态调整,所以我们会把风判断部分与规则管理部分拆开。

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    星环科技陈祖峰:2017年金融行业大数据十大应用的趋势展望

    民生银行、恒丰银行、兴业银行等积极跟进,券商和基金公司也在逐步搭建大数据平台开展创新业务。 、用户画像、实时风、时序分析、反欺诈、反洗钱、智能投顾等。 另外,券商、保险公司与基金公司也在逐步采用分布式架构处理核心业务,结合数据治理与管理项目梳理企业指标库与标准化方案。混合式架构的数据湖(Data Lake)方案也逐步被大型金融机构所接纳。 6、实时计算成为金融领域的关注焦点 海量、实时计算能力将会是大数据平台的标配,可以支持秒级、毫秒级要求的业务场景(如实时风交易预警、反欺诈等)。 在未来数年,数据资产价值化还体现在数据交易市场的建设之中。数据市场或出现数据现货交易、数据期货交易、数据衍生品交易等,数据进入资产负债表的时间或将在不远的未来实现。

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    防盗窃反欺诈,支付宝风系统0.1秒识别风险

    作为当下资金欺诈的主要风险,它因为是用户本人操作而难以防——这种难度,至少在蚂蚁金服的智能风引擎出现以前,保持在相当高的水平。 现在,虽然用户无感,但事实上,在支付宝的每笔交易中,支付宝第五代智能风引擎AlphaRisk都会从多风险维度去判断交易风险。 一个简单的模型是付款方与收款方自身的信息与关系信息。 芮雄文在演讲中公布的一些数据描述了AlphaRisk巨大的技术进步:支付宝平台上每天交易上亿笔,AlphaRisk不仅能够对每个用户的每笔支付进行7*24小时的实时风险扫描; 同时,通过不断新增的风险特征挖掘和优化算法迭代的模型 ,AlphaRisk能够自动贴合用户行为特征进行实时风险对抗,在数亿交易中准确识别用户被骗支付的欺诈风险交易,不足0.1秒就能完成风险预警、检测、管等复杂流程。 目前蚁盾风险大脑提供了“交易、账户、营销、内容保护等实时风能力”已经服务于金融监管、银行、互联网三大领域,惠及上千家合作伙伴。 “蚂蚁金服是一家科技公司,我们的愿景是给世界带来更多平等的机会。”

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    从技术赋能业务到全面开放生态 券商加快数字化转型

    □ 打造“连接+生态”的超级App   □ 探索构建、运营开放生态   □ 金融科技正成为券商提升合规风水平的“利器”   过去几年间,技术重塑了券商业务模式,获客拉新、线上投顾、营销赋能… 如STS(Smart Trading System)智能交易服务、场外金融云、国泰君安-华为联合创新解决方案以及国泰君安-上海银行联合实验室合作成果等。 华泰证券与战略合作伙伴通过合作打造了投行底稿电子化系统;联合推出FPGA证券交易柜台系统,引领证券交易从行情到报盘进入全面极速时代。    一是券商业务与传统业务有一定区别,其复杂度较高,需要对接交易所、清算中心等平台;二是券商属于强监管行业,在服务方面要保证安全合规。   金融科技正成为券商提升合规风水平的一把“利器”。 就券商而言,杨涛认为,“我们也会主动去研究政策方向法规,再去提供技术工具服务。券商近年在隐私控制、数据安全方面要求越来越高。”

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    啥是佩琪?恕我直言,搞量化这样配齐!

    况且,现在高学历的能人那么多,你拿什么拼,是你做出盘业绩的优美曲线了,还是在某一块研究超级深入,并没有!你得深刻的认识到这一点,要想着该怎么去弥补。 后面就是造轮子,搞数据库等~ 操知识 1、去看Active Portfolio Management的红宝书,一定要反复的看 !看到背出来!然后就选一个切入点:一定选一类策略去做 。 2、找!研! 卖方:券商金融工程团队\研究所 特点:朝不知道晚不知道,一年坐的飞机可环绕地球N圈,真的很辛苦。 ? 从前中后台来看,量化可分为前台的量化交易、中台的量化研究和后台的量化风。量化交易主要指算法交易,也就是交易员利用程序化交易平台,输入交易指令的相关算法,形成交易策略。 量化风是指用量化的指标对风险进行识别、监测和控制的过程,如果能够搭建一套成体系的量化风平台,对交易监控、交易分析、绩效归因等整体环节都能起到积极的作用。

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    白鹭资管 | 量化多岗位招聘(社招+实习)

    公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 相关阅读推荐 白鹭女掌门张晨樱:打造反脆弱的量化多策略盈利武器 工作地点 上海、杭州均可 算法交易执行PM(3年及以上优秀的盘经验) ——负责下单中的拆分和执行、市场的冲击模型等,参与交易和监控盘表现 职位要求 1、国内外知名院校本科及以上学历,计算机、数学或统计相关专业; 2、3年及以上算法交易策略开发经验,有优秀的盘业绩; 3、熟练掌握C++/C或 Python,低延迟执行算法和系统开发设计经验优先 职责描述 1、负责交易系统相关功能模块的开发及维护; 2、对接不同期货公司和券商对应的柜台系统,实现对应的行情与交易接口; 3、协助策略研究人员进行策略相关需求的开发和优化; 4、一些unit test 加分项 1、有ACM、Kaggle等竞赛获奖经历; 2、对html,css,javascript等相关web技术有所了解; 3、有可展示的开源项目; 4、有同业工作经验,包括但不仅局限于量化私募,券商

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    百亿私募,星阔投资 | 量化多岗位招聘

    公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 岗位要求 1、有丰富的Alpha(多因子/AI)策略积累,之前有过盘经历,且业绩较优,盘规模10亿以上更好;   2、策略业绩稳定,能够承载大规模资金,控制回撤的能力强; 3、有公开的盘业绩者优先 --- 算法交易研究员  岗位职责 针对公司国内市场的股票交易,不断研究和完善算法交易策略,更多地打败市场均价。 岗位要求 1、有丰富的算法交易盘经验优先; 2、精通linux, C++; 3、国内外知名院校理工类专业研究生以上学历,应届生或有工作经验皆可; 4、自我驱动,创造力强; 5、数学、物理、计算机竞赛获奖为加分项 岗位要求 1、国内外知名院校计算机及相关专业本科以上学历; 2、熟悉Linux,精通C++(Python也可以); 3、有一定量化交易系统开发经验; 4、有对接各券商交易接口经验为加分项。

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    钱大妈基于 Flink 的实时风实践

    摘要:本文作者彭明德,介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。 钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。 图一:钱大妈实时风流程示意图 二、业务架构 钱大妈风业务架构如图二所示总共分为四个部分:事件接入、风险感知、风险应对、风险回溯。 其中包括黑白灰名单库、画像特征数据、行为埋点数据和中台交易数据。 风险感知。策略调研后发布到规则引擎,并对告警结果进行离线回归和多渠道触达。 风险应对。 图六:社区Flink动态CEP规则表 五、回顾展望 基于 Flink 的实时风解决方案已接应用于钱大妈集团内部生产环境,在此解决方案里未引入新的技术组件和编程语言,最大化复用 Flink 资源实现实时风场景需求

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    大数据金融反欺诈将一步步破碎羊毛党的黄粱美梦

    当然,智能终端技术在带来便捷服务的同时也面临信息安全风险,亟待监管机构建立配套的防机制。 技术的创新和改进从来都是经济增长的源泉。 为解决金融交易中的信息不对称,现代金融体系采取了设置制度、构建企业文化、设计多样化的产品,以及更加开放的金融市场等措施。 证券交易活动的可追踪、可追溯和不可篡改性是信任体系的基础,未来去中心化的分布式技术框架将对此构成强有力的支撑。 而大型券商已开始在场景端布局,逐渐降低目标客群的低成本触达能力,增强对特定场景的把能力以及风险识别能力,从而在竞争中占据先机。 当然,智能终端技术在带来便捷服务的同时也面临着信息安全的风险,亟待监管机构建立配套的防机制。 来源:36大数据 End. 推荐:金融风数据建模(R语言)

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    腾讯计费全面开放,为你而来!

    聚合国内外主流支付渠道,提供账户托管,安全风、对账结算、营销活动、数据分析、立体监控等多维度服务,覆盖多类型,多场景,多终端。 ? 我们具备领先行业水平的高支付转化率和高可用性,多级商户管理与分润,让你轻松应对复杂交易场景。 还有其他如卡类、券类、积分类等,适用于交易、营销、账户管理等各个场景,帮助商户高效安全管理用户资产。 ? 实时风,安全可靠 计费的核心关键名词是什么? 对于所有的恶意行为,腾讯计费建设了多维立体式【实时风平台】来实现对每笔交易的风处理,拥有500多个风策略模型,对恶意交易进行拦截,保证商户和用户的权益不受到损失,提高商户实收。 ?

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    mt4数据api接口_外汇api

    MT4Api接口是跨平台多账号交易接口,是将MT4交易通道以API的方式聚合在一起,帮助开发商在各经纪商不提供manager后台账号、无须EA插件的情况下,也能轻松接入不同的MT4交易平台,完成登录、交易和订单查询的功能 2、MT4API的协议传输方式 MT4 API接口是基于MT4的底层通讯格式,进行模拟信息传输的方式实现了实时通信,这不仅摆脱了MT4系统的限制,能够通过搭建第三方环境来实现和券商服务器通信,还摆脱了券商 Manager API接口权限的限制,真正实现了所有MT4券商的支持。 历史订单 获取历史订单,用于分析历史交易盈亏,绘制报表等。 实时盈亏 提供账户的实时资金信息和盈亏状态,做好风处理。 5、MT4 API的开发适用场景可用于开发以下系统或工具 交易平台 算法平台 套利系统 风系统 信号系统 竞赛程序 多账户管理系统 性能统计 二进制插件 6、MT4 API交易接口更新情况

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