我以一个金融科技数据科学工作者的角度观看，是指利用各种科技服务金融业务和数据以创造商业价值的系统化过程。...2 金融业务，我了解到信贷业务、理财业务、保险业务、支付业务等。 3 金融数据，我接触到征信数据、客户基本信息数据、客户设备数据、客户消费数据、客户行为数据、客户信贷流转数据等。...03 金融科技的数据科学工作介绍 我是在金融科技从事数据科学工作，主要内容包括： 1 业务和数据的理解 2 数据清洗和准备工作 3 数据的探索性分析和报告 4 风控模型设计和应用 5 营销模型设计和应用...6 模型的部署、管理、优化和迭代 7 高效建模环境的搭建和维护 8 全流程数据科学工作的模块化编程 9 数据、规则、模型、策略设计、分析和调优 等等 04 金融科技数据科学人才的三点思考 如何成为一名金融科技数据科学人才...首先，金融科技数据科学人才属于一种复合型人才。这样的人才既需要熟悉金融业务问题，又需要掌握数据科学的知识和技能。 其次，优秀的沟通和表达能力、团队协作能力、项目管理能力，这些软实力，也非常重要。
官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 云途腾科技...云途腾与中科软联合推出的金融托管云主要瞄准了这一部分用户，为中小保险机构及初创企业提供本地私有云与托管私有云相结合的保险金融混合云服务。...5、产品功能 借助云途腾T2CloudOS2.0开源云平台，云途腾金融托管云可以实现OpenStack与VMware、阿里云等平台的兼容互补，保持业务的灵活性，满足不同用户的部署要求。...6、产品优势 云途腾金融托管云平台融合了中科软在保险行业市场的专业知识和丰富实践以及云途腾在技术研发和IT基础设施方面的深厚积淀，两者的联合是技术与专业的深层互补，可以为客户提供从IT到应用的一整套解决方案...目前，云途腾以开源为抓手，形成了T2CloudOS开源云平台、MagicStack自动化运维工具、 T2Cloud超融合一体机、Security云安全解决方案、一站式托管云服务5大产品线，构建了面向交通
人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 ChatGPT 为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。...大模型十分依赖数据，然而许多数据质量不高、不完整，仍然需 要花费大量人力和时间进行数据清洗与预处理。另外，模型可能会受到恶意 攻击，如对抗样本攻击、模型篡改等。...大模型技术研发训练成本仍较高，包括算力消耗、模型训练、训练语料与数据标注等，都是制约银行试水的因素。训练通用大模型是“烧钱”的游戏，从零开始训练一个大模型，所需的成本和时间是大多数企业无法承受的。...AIGC 大模型研发需要深厚的人工智能技术沉淀、海量训练数据、持续优化的算法模型与完善的生态体系等，且这项新技术从研发到商业化应用，需较长的时间与高额的资金投入。...对于大多数金融机构而言，自建大模型并不现实。调用通用大模型叠加金融客服领域的数据，可以使模型更加符合金融行业的特点和要求，提高模型在金融领域的适应性和准确性。
技术的关键点在于所有节点都分散保存着一个账本，单一或部分节点无法单独篡改数据。 ? 在传统金融日系，都依赖于信用背书系统。...区块链技术与互联网结合后，将网络协议由TCP-IP通讯到HTTP多媒体呈现，实现了更高层次的价值互联（Internet of Value）。...区块链技术的四大优势表现在四个方面： 首先是免基础信任机制。...由于交易纪录是由区块链上所有参与者共同验证与维护，因此可透过区块链中保存的纪录，确认交易对象信息与建立彼此间的信赖，不再需要提前累积足够信用后方能参与交易。 其次是去中心化。...区块链应用于金融交易，不需要付中介服务费，也不需要考虑跨境交易中汇率变化问题。 第三是分散记账。所有参与区块链交易节点都参与记录和验证，以及数据的维护。
笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。 虽然金融风险管理流程的数字化和自动化处于早期阶段，但潜力巨大。...金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。...深度个性化和定制 企业认识到，在当今市场竞争的关键步骤之一是通过与客户建立高质量的个性化关系来提高参与度。 这个想法是分析数字客户体验，并根据客户的兴趣和偏好对其进行修改。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。...不久，云计算将成为许多大数据的来源，从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。...要超越“传统”的数据源（数据库，ERP/ CRM等），这一基础设施必须扩展到任何与问题有关的可用的数据源。 2、Hadoop的成长：最初，Hadoop基本上是一个单任务批处理平台。...3、混合数据中心的云渲染：虽然企业已经采用了云计算，但云部署仍然十分的孤立，在云中运行的这些基于内部部署的系统并不总能正常的工作。不久，基于云的和内部部署的不同将会变得无关紧要。...公司将不仅仅是IT公司——他们将成为数据公司。 企业只是刚刚接触大数据——还将会出现许多趋势。在未来的一年中，企业将能够利用新技术——特别是云计算——利用整合系统和数据工具的优势。
涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ?...这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。 虽然金融风险管理流程的数字化和自动化处于早期阶段，但潜力巨大。...金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。 然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。...深度个性化和定制 企业认识到，在当今市场竞争的关键步骤之一是通过与客户建立高质量的个性化关系来提高参与度。 这个想法是分析数字客户体验，并根据客户的兴趣和偏好对其进行修改。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
2016年，享宇金服牵手国内三大电信运营商，以打造全流程、系统化、智慧型的综合服务为主攻方向，研发推出了智能金融云，包括“普惠达”网络金融业务服务平台、“汇智信”农金综合服务支撑平台、“蜂巢”数据风控能力支撑平台三大业务平台...智能金融云以“通信+数据+金融”的深度跨界模式，牵手国内三大电信运营商，为平台内风控数据提供底层数据支持，通过在中国银行、兴业银行、花旗银行、广发银行、中国民生银行，招联消费金融、中银消费金融、中邮消费金融...“智能金融云”在帮助提高传统银行风险管理水平的同时，协助银行实现在调查、审批、放款全流程的自动化、批量化，最终实现智能的高效状态。 在消费金融方面，享宇金服团队与消费金融公司合作。...享宇金服通过对不同领域数据源及金融机构的跨领域资源整合，以基于大数据的反欺诈模型及贷中预警为核心，通过多方共赢商业模式将两者结合，推动金融机构构建新型业务模式、产品与流程，同时助力场景公司及数据源公司开辟...目前有移动金融、农村金融、享宇数据模型、银行咨询服务四大业务模块。
qr-code.png 雅虎财经 利用Pandas模块直接获取雅虎财经数据，方便之极。...网站提供了csv格式数据下载服务。...利用DataReader抓取数据 # 定义获取数据的时间段 start = datetime.datetime(2010, 1, 1) end = datetime.datetime(2016,5,20...2010-01-11 3212.75 3212.750000 3212.75 3212.75 3212.75 sh.isnull().values.sum() 0 计算涨跌额 涨跌额是指当日股票价格与前一日收盘价格相比的涨跌数值...添加一列change，其为当日close价格与之前一天的差值。当然注意这里数据有缺失，有的日期没有记录。
在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...对于大数据软件提供商和服务提供商来说，市场已经到了一个银行业必须要接受的爆发点上。大家都要在高可用、大规模、内部管控和面向客户活动方面有一些措施。同时，这些内容和我们看到的云技术的发展路线有所不同。...与贸易，投资组合管理和咨询申请集成成为软件供应商的一个显著特点。 鼓吹与“从大数据获得更多利益”相关的新闻头条越奏越响。...增长和用户中心相关的商业行为将稳坐战略合作列表第一的位置，会有很多的公司会把未来的战略与大数据关联起来。
在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台（云平台和本地部署），这些都帮助他们构建能够支撑复杂业务的大型系统，同时这些系统也都是比他们大的竞争对手所必须面对的...这块市场因此能够快速成长（对比那些大银行所关注的长期而规范的和成本为主的项目）能够马上看到更加直接收入贡献和战略（概念/实验）项目 。...对于大数据软件提供商和服务提供商来说，市场已经到了一个银行业必须要接受的爆发点上。大家都要在高可用、大规模、内部管控和面向客户活动方面有一些措施。同时，这些内容和我们看到的云技术的发展路线有所不同。...与贸易、投资组合管理和咨询申请集成成为软件供应商的一个显著特点。 鼓吹与“从大数据获得更多利益”相关的新闻头条越奏越响。...增长和用户中心相关的商业行为将稳坐战略合作列表第一的位置，会有很多的公司会把未来的战略与大数据关联起来。
《财经》年会2018：“预测与战略”11月28日北京开幕，由《财经》杂志、财经网、财经智库、海航集团共同主办，多位政界、商界、学界知名人士参会，腾讯云安全大数据负责人王翔与来自金融研究院院长管清友、中国人民银行金融研究所前所长姚余栋...△ 腾讯云大数据负责人 在互联网金融平台，如何验证这个客户是不是在进行欺诈？王翔谈到腾讯云做出了努力。...腾讯云很大的优势在于业内领先的人工智能算法和计算平台，通过超大规模的数据并行分析哪些用户是有欺诈风险的。...我们知道这一切都离不开技术，所以请腾讯云大数据负责人王翔先生谈一谈，如何在金融领域里怎么做技术支撑地最好给我们一些技术上的前瞻，因为这个行业技术的切入很重要的是在于技术的演进，如果有一些前瞻性的工作，可能对我们制定投资策略非常有帮助...另外，怎么验证这个客户是不是存在欺诈风险，腾讯云也做了努力。腾讯云很大的优势在于业内领先的人工智能算法和计算平台，通过超大规模的数据并行分析哪些用户是有欺诈风险的。
） 2、核心主机使用的配套软件3套： 其中核心主机存储切换管理软件1套，核心系统性能分析软件1套，核心系统开发工具1套 3、原厂集成实施服务： 包括核心系统生产及同城灾备三点架构环境搭建，核心业务系统数据平滑迁移...采购需求： 2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（01）采购项目等六个项目》招标公告，预算 7693 万元。...2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（02）采购项目等六个项目》招标公告，预算未公布。
进入到金融科技时代后，AI、大数据、云计算等新技术则是在人们的操作习惯从线下转移到线上的基础上，再度与金融行业产生融合，并让用户感受到了真真切切的变化。...大数据在金融行业上的应用，特别是其在征信上的应用最终让以人工为主的单一、孤立的风控模式得到了根本缓解。...通过收集与金融项目相关的数据，我们能够对项目进行全方位、多角度的风控，实现风控措施的全面化、数字化，在大大提升风控效率的同时，同样让项目的安全性也得到了进一步的提升。...金融科技化与生活科技化的融合最终让金融行业呈现出更多的发展可能性。在传统金融时代，金融的主要作用是针对大型客户、机构或行业的，它所呈现出来的主要功能助推大的方面的发展。...金融科技时代的一个大背景值得我们注意。这个背景就是人们的生活也开始逐步科技化。在这种情况下，人们的生活开始与科技产生了越来越多的联系，生活即是科技，科技即是生活成为未来一个时期的发展“主色调”。
2019年 华为全联接大会 人民邮电出版社与华为宣布 将推出华为数据通信系列丛书 并纳入“国之重器出版工程”系列图书 春天花儿会开 - 云数据中心网络架构与技术 2021年世界读书日 最后一本丛书终于现身...金融数据中心网络架构与技术 瞄准的是国产化大潮下的金融行业 作者团队 依然采取业务线+技术线 陈乐也是云数据中心网络的作者 全书除了 通用技术的介绍 探讨AI Fabric/IDN/MESH2...三种新技术如何应用于金融数据中心 友商新华三 早几年的金融探索 也是如火如荼并拿下标杆客户 但是市场套路总是落后于华为一步 对金融无感的同学 继续推荐阅读华为的基础丛书 陈乐同学贡献的数据中心网络合集...幸有读书可慰藉 - 此IP新技术非彼New IP 红宝书的期刊部分 在2019年还有不少更新 数据中心红宝书2019年更新了！
CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的大数据与金融分论坛中，来自IBM、诸葛io、民生银行等六位专家与教授，分享了大数据在金融领域的实践和应用 人工智能助力银行审计管理 IBM Analytics...深入金融场景的数据驱动与应用 诸葛io产品VP于晓松 金融行业对用户的分析停留在人口属性方面，比如性别、工资结构、偿还能力等等，而缺乏用户行为方面的画像。...于晓松老师在本次演讲中，用实际案例与峰会现场观众一起探讨了在金融行业的不同场景下实现增长的数据驱动与应用法则。...资产配置与数据分析 集思录副总裁郑志勇 所谓的数据分析等于数据加逻辑，其实资产配置的本质也是数据分析，只有将各类资产的投资性价比进行有效分析之后，才能根据自身理念与模型进行资产配置。...郑志勇老师从资产配置的本质、资产配置与大数据结合的方向等角度分享了他的感受与体会。
在10月召开的中央金融工作会议中首次提出“加快建设金融强国”的战略目标，提出做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，为牢牢把握推进金融高质量发展这一主题，做好相关金融工作指明了方向...近年来，随着云计算、大数据、AI等新技术广泛应用于金融业，数字金融的未来已来。...银企携手聚力创新 云上金融共创未来 金融业作为信息化和数字化的先行者和实践者，近几年，在政策和业务的双重驱动下，为了写好“数字金融”大文章，金融业更是全方位投入以云计算基础设施为底座的新IT基础设施系统...沙开波看来“在强合规场景下，金融机构既需要专属的计算、存储、网络资源以满足安全合规、性能可靠、数据安全可控、运维运营简化的需求，又需要弹性、灵活、按需的能力以满足资源管理和高效利用、服务快速部署的需求。...未来，腾讯云将聚焦“数字金融”大文章，围绕无缝支持AI应用与服务、自主可控、云原生的持续演进，不断提升分布式云的产品服务能力，加速云边端一体、云边端协同，打造“建云、上云、用云、管云”新境界，助力产业智变
日前，《中国金融科技发展报告（2023）》由社会科学文献出版社正式出版发行，在《报告》的“数据库在金融领域的发展与应用”章节中，整体介绍了中国农业银行基于TDSQL数据库构建新一代分布式信用卡核心系统的实践案例...，为金融核心系统应用国产分布式数据库提供参考借鉴。...本项目中，农业银行基于腾讯云分布式数据库TDSQL，采用两地三中心部署架构，以IDC1、IDC2作为同城主中心，IDC3为异地容灾中心，通过TDSQL副本机制和DCN技术构建了“同城双活+异地灾备”的容灾体系...技术架构的亮点如下：在国有大行中首次采用数据库原生分布式能力支撑核心系统建设，信用卡核心投产使用TDSQL大分片模式。采用通用物理服务器，支持系统横向扩展，可以满足大容量和突发峰值等场景的需求。...基于腾讯云TDSQL数据库的分布式核心数据库底座，农业银行已经投产了客户信息和信用卡核心系统，目前正有序推进个人负债、投资理财、公司业务、信贷产品等分布式核心产品应用建设，其分布式实例规模业界领先。
日前，《中国金融科技发展报告（2023）》由社会科学文献出版社正式出版发行，在《报告》的“数据库在金融领域的发展与应用”章节中，整体介绍了中国农业银行基于TDSQL数据库构建新一代分布式信用卡核心系统的实践案例...，为金融核心系统应用国产分布式数据库提供参考借鉴。...高扩展性 采用通用物理服务器，支持系统横向扩展，可以满足大容量和突发峰值等场景的需求。...基于腾讯云TDSQL数据库的分布式核心数据库底座，农业银行已经投产了客户信息和信用卡核心系统，目前正有序推进个人负债、投资理财、公司业务、信贷产品等分布式核心产品应用建设，其分布式实例规模业界领先。...﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 腾讯云助力富邦华一银行新核心系统群全面上线 2023年度十佳课题成果专题：腾讯云TDSQL助力分布式数据库混沌能力建设 中信信托和腾讯云荣获2023“星河”数据库标杆案例奖
倘若金融机构“上云”的话，便能将海量数据存储在云端，可在一定程度上降低数据存储成本。另外，借助金融云，金融机构也能够实现数据的连通共享，避免数据孤岛、提升数据的调用效率，从而最大程度上发挥数据价值。...三来，政策的助推，同样也加快了金融机构的“上云”速度。近年来，我国陆续出台了一些与金融行业云计算有关的政策，这些政策既为云计算的发展指明了方向，同时也为金融机构“上云”提供了指导。...不过，尽管金融云行业参与企业数量众多，但玩家们大致可以划分为三大阵营。一类是互联网巨头，此类玩家在技术和生态方面优势显著。事实上，互联网企业在多年以前就开始布局金融云了。...还有一类则是大型金融机构的子公司，此类玩家可以与母公司业务形成协同。除了互联网巨头和传统IT服务商之外，不少大型的金融机构也推出了子公司，发力金融云业务。...而这些金融机构所成立的子公司企业，也能以母公司积累多年的技术、业务、资源、经验等优势为依托，深入了解金融行业的情况，打造合适的云服务产品，不仅能够与母公司业务形成协同效应，还能够将技术输出给其他金融机构
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