对所有敏感数据进行数据加密或摘要处理，符合中国人民银行标准合规的金融行业定制加密要求。...第二，人性化的服务设计，账户完全线上化操作，多层敏感数据传输全程SSL加密，数据签名机制，保证数据请求的合法有效，提供完整的技术解决方案和快速的模块化对接。...目前，除与SaaS平台结合外，金融魔方的金融SaaS服务场景已覆盖母婴、旅行、电商、移动办公、电信运营商等行业，企业客户超过1500家。...2） 集金融服务一体化的账户：集资金、营销、金融产品三大账户于一体的服务系统 企业钱包解决方案，帮助企业构建企业资金账户的同时，构建了C端(用户)资金账户、金融账户、营销账户，从而可以进一步满足金融增值理财...在企业金融变现所需金融产品选型、融资贷款需求等方面，构建以企业经营数据为基础的风控模型和数据模型，一方面提升理财、保险的场景定制化能力，另一方面降低自身融资服务的门槛，让金融服务的门槛更低，更贴近企业经营实质
二.如何构建生态服务 1.金融生态服务平台蓝图 ?...数据层：建立数据整合能力，支持业务运营 ? 内外数据源的融合，形成有效的资产管理，利于科技监管。 三.构建生态服务平台涉及的关键技术 1.金融生态服务平台技术架构 ?...金融生态服务平台的技术架构：分应用层，渠道层，服务层，数据层，感知层。...安全方面，通讯安全，业务安全，数据安全，身份认证为整个流程提供安全保障。 工程效率方面持续交付的基础设施提供流水线式服务。 金融生态服务平台的底层提供服务的是IaaS。...一大批拥有生态圈场景的互联网企业涌入新金融行业之后，至少在四个方面对银行造成了负面影响：客户脱媒、产品与服务解绑、产品透明化和品牌隐形化。
金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术，也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术，重要性并不下于区块链。...以笔者的观察，基本上国内多数的金融机构都有资料仓储以集中式的方式收集及管理资料，这是大数据分析的基础设施。问题是，拥有大数据后要分析什么？...商业智慧（business intelligence）通常是在建置资料资储系统时会同时导入的平台，它做的是描述性资料分析，主要以图表来帮助我们评估商业运作的现况。...商业智慧的确是必备的资料分析工具，但金融机构若只引入商业智慧平台且就此打住，大数据分析的潜力可说还没有发挥三成。 资料分析依其用途分为四个层次，从浅入深为描述、解释、预测及最佳化。...研究专长为使用者经验、多媒体系统、社群计算、计算社会学、群众外包、大数据分析、信息安全。
如今，各个行业都在加速细分和解绑（unbundling），金融服务业也并非例外，然而，彭博的的金融终端却毫不动摇的继续推进绑定（bundling）策略：一个产品，一个价格——这就意味着全球 32 万彭博终端用户中...彭博，不久之前也只是一个创业公司，但是现在，它有着强有力的品牌，雄厚的资本，崇尚竞争的企业文化，数年间数十亿研发投入所产生的产品，基本上从不宕机甚至减慢的技术平台，以及优秀的客户服务 其实，现实中也曾有行业巨头被新进者打垮的例子...基于互联网的沟通工具（如 Facebook， Dropbox， Gmail）在金融服务公司往往被禁止使用，所以远未达到普及，至少对客户端通讯而然是这样的。...金融数据服务的机会在哪里？...一旦建成这样的数据平台，是否可以预测，将来第三方开发者会在这个数据平台上开发出各种分析工具和可视化工具，产生一个足够可靠的、由众包支持的“金融终端机”？
的产品投递 1、产品名称 蓝金灵 2、所属分类 供应链金融 金融科技·征信、风控 3、产品介绍 蓝金灵是基于大数据的电商企业供应链金融服务平台，专注于解决电商企业平台买方用户的交易支付与卖方用户的短期资金周转问题...蓝金灵是金融科技领航者，用数据保障信用，信用转化资产。 4、应用场景／人群 中小电商无抵押，融资难，急需电商金融服务平台来达到融资需求，蓝金灵的主要设计理念便是解决这一难题。...蓝金灵的应用场景如下： 第一步：【用户申请】小b用户通过电商平台开通蓝金灵； 第二步：【风险审核】蓝金灵平台进行多维度数据挖掘、分析、评级； 第三步：【机构审核】蓝金灵推送数据评级报告至合格金融机构，建立授信关系并审核通过...蓝金灵平台提供的金融产品和服务，有效增加电商平台交易量，缩短电商平台资金回笼账期，提高资金利用率，提高了客户的体验和粘性，促进电商平台的市场拓展。 第三，为资方提供安全可靠的金融服务。...旗下产品“蓝金灵”专注于电子商务供应链上下游金融解决方案的制定与平台服务。团队核心成员来自建设银行、百度、IBM等知名机构，在中小企业风控评级、数据分析及建模等领域积累多年，实战经验丰富，技术领先。
而对于企业数据系统的研发团队来说，自研统计分析是一大难点，需要满足诸多需求—— 能够灵活应对统计需求的变更 能实现丰富多元的分析结果呈现 能够支撑大规模数据分析的性能需求 功能要足够简单易用，对业务人员的使用门槛不至于太高...不管身处何种行业，只要有数字化转型/数据治理的需求，都需要关注这些问题的解决方案。 而银行业作为现代金融业的主体，国民经济运转的枢纽，数字化转型相当关键。...明佑电子长期致力于为金融客户提供整体解决方案和软件产品，在软件研发、数据整合、技术服务、IT外包领域有多年实践经验以及成熟的解决方案。...（明佑电子八大产品） 拓展阅读 全面提升数据治理能力，给你的金融系统来一剂“强心针” https://mp.weixin.qq.com/s/KC31M1_fsRqyiqCIcqolvg 表格控件 SpreadJS...Excel自定义报表 https://mp.weixin.qq.com/s/IbN6ljTBHGxcg-lfjt_yxw 【客户故事】希施玛数据科技 – 金融大数据处理实验实训教学平台 https://
大家好，今天给大家分享一下智慧金融行业的大数据平台总体架构是如何设计的，包括： 大数据分析平台综述 大数据分析平台总体架构 大数据分析平台演进路线 大数据分析平台实施重点 数据治理管理平台 里面设计的详细的架构方案设计...，甚至还有网络拓扑和服务器配置，大家收藏呀！
大家好，我是一哥，今天给大家分享一下智慧金融行业的大数据平台总体架构是如何设计的，包括： 大数据分析平台综述 大数据分析平台总体架构 大数据分析平台演进路线 大数据分析平台实施重点 数据治理管理平台...里面设计的详细的架构方案设计，甚至还有网络拓扑和服务器配置，大家收藏呀！
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。...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...例如，机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后，这些技术可用于生成自动报告。 预测分析 ? 分析现在是金融服务的核心。...预测分析工具和高级数字交付选项的结合可以帮助完成这项复杂的任务，在最恰当的时机指导客户获得最佳财务解决方案，并根据消费习惯，社交人口趋势，位置和其他偏好建议个性化服务。...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。
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？ ?...管理客户数据 对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。...例如，机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后，这些技术可用于生成自动报告。 预测分析 ? 分析现在是金融服务的核心。...预测分析工具和高级数字交付选项的结合可以帮助完成这项复杂的任务，在最恰当的时机指导客户获得最佳财务解决方案，并根据消费习惯，社交人口趋势，位置和其他偏好建议个性化服务。...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。
Apache Hadoop大数据开发，应用于互联网市场的不同行业及领域，为行业提供他们所需要的大数据服务，其间，目前大数据应用的领域：医疗、制造行业、政府、教育、金融…… 可能这个时候，你心中就有困惑，...针对不同类型的客户提供不同的产品和服务策略，这样可以提高客户渗透力、客户转化率和产品转化率。 通过大数据应用，金融机构可以逐渐实现完全个性化客户服务的目标。...，例如可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广。...舆情分析：银行可以通过网络爬虫，在互联网上对：B2B平台、社区、论坛、微博、博客等等多平台数据进行爬取，搜索有关金融机构的信息，通过舆情分析，来对采集到的数据进行进一步的分析，看看哪些是正面信息，那些是负面信息...5.金融产品管理 利用大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。
社交数据平台DataSift帮助“开发商以及第三方”访问Twitter，Facebook及其它社交数据资源，Datasift能够对海量社交数据进行分析，向品牌公司、传统企业、金融市场、新闻机构等提供实时的或者历史的社交数据...DataSift产品情况 DataSift的定位是实时社交数据挖掘平台，处理海量Twitter本身对于DataSift来说不算什么，DataSift的挑战是在互联网上向大规模用户提供Twitter数据分析服务...DataSift已经建立了强大的开放平台，为企业提供社会舆情监督服务。通过使用DataSift平台，社会舆情监督公司可以深入了解客户需求，然后专注于他们提供他们所擅长的事情。...金融服务：全世界的投资人都开始研究数据以希望找到一种新兴的模式去生成更多的额外收益，因此基于这种数据分析逻辑的基金不断创立。...在金融服务中DataSift能够提供完善的硬件环境以及对于复杂的数据进行相关敏感词分析，从而帮助金融领域用户实现了多种金融服务解决方案。
Python 即服务」的平台模式，即让金融从业人员能实现自助式的数据分析与处理。...基于他们的一些经验，以及系统现代化的趋势，便提炼了「金融 Python 即服务」模式 —— 让业务人员能自助对金融数据分析，以及快速扩展的分析能力，即实现数据自助服务。...领域层 —— 持续丰富的金融服务与中间件平台。 数据层 ——自服务分布式数据基础设施。 当然了，为了实现上面的目标数据平台、服务组件化等等，一个都不可缺少。...领域层：持续丰富的金融服务与中间件平台 从国内对于中台的喜爱来说，人们似乎喜欢把它称之为金融中台。但是，我更喜欢称之为领域层，毕竟面向的是金融与数据分析领域的，而且它还是一个领域驱动的事件架构。...采用 Serverless 平台来快速部署应用和分析功能。 低代码金融服务平台。采用低代码的分析，在线构建应用，并实时部署。 BI（Business Intelligence）分析工具。
现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。...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...此外在2016年我们将继续看到为融合监管和风险控制（RDARR）中心服务的叫做“数据湖”方面的更多进展。 金融服务业正在利用物理网数据方面做出努力。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。...金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年，形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。
的产品投递 1、产品名称 Stratifyd大数据分析平台 2、所属分类 金融科技·智能获客 3、产品介绍 Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据团队设计和研发的快速分析响应解决方案...应用场景二：快速响应、提升满意度 利用多维数据交叉，对金融产品和服务做出快速回应和管理调整，提高客户满意度并通过有效对数据进行清洗。...提炼和智能分析，大量减少数据分析组逐一整理数据的时间，将更多时间用在驱动决策上。 银行需要快速定位客户对金融产品和服务集中咨询的领域如货币市场，储蓄卡，账单支付，电汇转账等。...3、实时的市场、客户动态把控 -准确的通过实时数据对新上线的产品和服务进行监控和管理。 7、服务客户/使用人数 Stratifyd目前服务的互联网金融客户如美国Ally金融集团公司等。...Stratifyd正是希望通过对平台数据进行深入的分析获得商业洞见(insight)指导决策，为银行用户开发受欢迎的金融产品，同时保证每一笔交易都能最大限度地规避风险。
算法灵活性对于金融行业而言至关重要。而现有的金融工具由于无法结合其他领域的现代尖端计算技术，往往会很快被淘汰。...在该语言中还紧密集成了数据和模型的互动可视化，包括金融专业图表和指标。 ? 实时数据 Wolfram Finance Platform 能够直接计算来自彭博 Bloomberg 的数据流。...由于具备了来自 Wolfram|Alpha 的内置最新历史数据，加上通过 SQL 和网页服务访问其他远程数据源的功能，Wolfram Finance Platform 可以轻松完成市场分析、后台测试、市场监控工具以及算法交易...我们的技术支持部门可以7天24小时为您提供全天候服务。 直接与我们的高级开发人员联系，这使您可以掌握我们的技术运作的第一手信息，并且您还因此拥有影响我们未来开发方向的机会。 ?...正在使用 Wolfram 技术的部分金融机构 ?
现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。...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...此外在2016年我们将继续看到为融合监管和风险控制（RDARR）中心服务的叫做“数据湖”方面的更多进展。 4. 金融服务业正在利用物理网数据方面做出努力。...除非老天开恩或者监管机构放松要求，否则风险控制和监管仍然是2016年所有金融机构的首要挑战。 7. 金融服务业采用Hadoop作为关系型数据库进行存取将会大大增加。...金融服务“大数据终结app”理论在市场得到了越来越多的认可。FinTech 已经孵化了2-3年，形成了大数据平台和用户间从前端到终端的连接。
北京市金融工作局、中关村银行及腾讯公司领导共同发布金融安全大数据监管平台。...北京市金融工作局作为负责促进北京市金融发展、金融服务和金融市场建设工作的市政府直属机构，在促进首都金融发展、金融服务、金融市场建设和维护首都金融安全稳定方面发挥着重要职能作用。...该平台由多个系统组成，主要从三个方面推动金融科技的规范和创新发展。 在金融创新方面，腾讯金融安全大数据监管平台对促进金融和科技同步发展，实现普惠金融具有重要意义。...金融安全大数据监管平台结合腾讯的大数据、腾讯安全联合实验室反诈骗实验室AI技术优势，解决克服了监管科技历来存在的“数据（全网的底层数据）”、“算法（模型能力远超一般小公司）”、“计算力（服务器计算能力）...金融安全大数据监管平台依托微信、QQ等强大的社交平台，及腾讯安全与网络黑产势力对抗十多年积累沉淀的大数据平台，采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，以及建立从监测、分析、模型拟定
服务框架的功能侧重点往往不尽相同，因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务，数据采集服务，数据交换服务等等 至于大数据开发平台的数据同步服务，加上了限定词，那当然是进一步把业务的范围限定在了和数据平台业务相关的一些组件和应用场景之下了...然后，在开发平台中处理完毕的数据，有时候也并不能或者不适合在大数据开发平台的相关服务中直接使用，需要反馈回线上的业务系统中，这个过程我们称为数据的回写或导出。...那么，数据交换读写链路的分解，大致可以分为几个模块呢，往大了拆分，差不多就是：输入，过滤转换，输出这三个模块。...数据交换服务管控平台 作为服务，不提供可视化的管控平台，只提供命令行交互方式，那就是耍流氓。 管控平台管什么？...这些服务可以由数据交换服务平台独立提供，但最理想的，还是和开发平台的其它作业任务融合到同一个平台上进行管理，即使底层支撑对应服务的后台可能是独立的，在用户交互后台上，也要尽可能集成到一起。
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