2020年2月20日，全国金融标准化技术委员会公示了推荐性行业标准《个人金融信息保护技术规范》，该标准由中国人民银行于2020年2月13日发布并于当日实施。...个人金融信息和人们的生活息息相关，比如个人账户信息、身份信息、财产信息、借贷信息等。然而，正是这些数据的价值所在，往往容易为不法分子所青睐，个人金融信息保护不当导致的金融诈骗和犯罪行为也在逐年增长。...12月30日，广发证券信息安全负责人陈云领将在CIS 2020金融科技安全专场上带来议题《个人金融信息保护与骚扰电话治理》，阐述金融机构在个人数据采集、传输、存储、使用、删除和销毁等环节发挥的作用以及如何协助警方追溯金融诈骗团伙...，落实保护用户的个人金融信息。...大会将汇聚数十名出品人联合打造一场线上+线下的“安全创新节”，这里大咖云集、内容精彩纷呈，邀您与来自全球的精英学者、行业专家、技术专家、前沿厂商、顶级白帽年末共聚，打破时空阻隔，举杯同饮，共襄安全盛世。
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。...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...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。...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。...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。
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。...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？ ?...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...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。...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。
对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...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 。...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。
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。...对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。...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 。...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。
与往届不同，本次活动 CODING 新增了金融科技技术交流闭门会议环节，邀请了腾讯、平安银行、深圳农商行、OPPO 金融、南方基金、大疆等数十位行业大咖莅临腾讯滨海大厦共享 DevOps 盛宴。...以下为闭门会议亮点内容分享—— DevSecOps，DevOps 模式下软件开发的安全之锁 互联网时代，网络信息安全是永恒的话题，本次闭门会议便以“安全”开篇展开讨论。...在众行业中，金融行业对于安全有着更高的诉求。莅临闭门会议的金融企业嘉宾率先向大家介绍了所属金融企业在安全领域的探索。...随着 DevOps 在金融企业的落地，其快速交付能力与传统安全模式形成鲜明冲突，使得安全性成为快速交付的瓶颈。这促使该金融企业不得不加紧由 DevOps 向 DevSecOps 转型的步伐。...本次闭门会议，嘉宾也对所属企业的度量质量建设以及面临的问题进行了讨论。
） 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。
三大应用场景大幅提升营销收益 金融行业向来是对新技术最为敏感的接受者之一。实现数据价值变现是金融数据化运营实践的主要目的之一，从实践来讲，最主要有三个方向：精准营销、风控以及增值业务开发。...金融行业需要什么样的大数据平台？...另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应，因为在整个风险模型里面是有非常大的计算量的，也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。...仍在路上的金融大数据 众所周知，金融行业存在着高风险性、竞争激烈，同质化严重的痛点，所以风险控制在某种程度上是这个行业的核心，而精准营销和增值业务也是金融业大数据应用的热点。...永洪也期待与更多的金融企业合作，成为其构建金融大数据平台的最佳合作伙伴。
金融行业数智化从量变走向质变 “建设一个好的金融大模型，取决于高质量的数据、优秀的基础大模型、专业的大模型能力、充足的算力。”恒生研究院院长、恒生电子首席科学家白硕表示。...WarrenQ-Chat是一款金融垂直领域的Chat产品，利用大模型叠加搜索和聚源金融数据库，通过对话指令，轻松获得金融行情、资讯和数据，且每一句生成的对话均支持原文溯源，确保消息出处可追溯，还可以生成金融专业报表...在模型层，通过将准备好的数据和语料结合在一起，做金融数据的预训练，同时也可以做监督的微调，调完之后就可以得到一个金融版的大模型。在金融领域的产品化上，还要持续训练插件。 如何构建更专业的金融大模型？...金融有很高的专业化要求，数据上要反映行业的专业化，这是和通用大模型拉开距离的关键。...在人才储备方面，恒生电子拥有国家级博士后科研工作站，在外部合作上，恒生与复旦大学、浙江大学、中国科学院、中国科学技术大学等高校都达成了合作。 第四，充足的算力。
接下来我们会以一个Sprint为周期，详细介绍一下Sprint中的五大会议。...一般在为期一周的Sprint中，评审会议的会议时长最好不超过1小时。...五、回顾会议回顾会议是Sprint中的最后一个事件，也是团队需要回顾这一Sprint中的工作，找出需改进的事项，并制定改进计划的会议。回顾会议的参会者一般是Scrum团队成员。...实际上，Scrum主要依靠这五大会议来进行信息同步与交互，对齐目标，这五大会议可以说是必不可少的。那么我们如何才能激发起团队成员的参会积极性，保证会议高效有序地开展呢？...1.提前准备一些开会所需的信息、资料或者是团队调查可以在会议之前进行和同步。比如说回顾会议，我们可以在会议之前先发起一个回顾调查，这样在会议过程中就可以直接进行收集与分享了。
第一步：核心数据来源 无论是业务还是数据都需要有渠道来源，对于供应链金融而言，就必须选择一个核心企业，通过这类企业来获取核心的交易数据。这种企业有三大类四大标准。...财务数据，一般是指传统财务的三大报表，资产负债表、利润表以及现金流量表。 在银行传统业务中，主要是通过财务数据对风险进行评估。...但由于财务数据属于结果性的数据，无法实时或及时的对企业运营状况进行监控或预警，因此在供应链金融的模型中财务数据仅仅是一个辅助数据。...因此通过互联网金融来建设供应链金融的风险体系以及信用体系则成了最终的数据分析目标。 首先，建设完整的风险管理体系。...大数据金融专栏简介 大数据文摘“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。
风险评估过程中，如果数据纬度不全，高相关数据没有被考虑进来，对风控模型是一个大的风险。信用风险评估模型缺少了重要风险因素的输入，其评估结果的偏离度就会较大，评估结果失效的可能性就很大。...相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...大数据风控的劣势： 还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。...第二种是利用共享贷款数据机制，第三方企业或者大的P2P，防欺诈联盟共享贷款平台的贷款记录。其他贷款平台可以依据申请人在其他平台的贷款记录来决定是否提供贷款，降低欺诈风险。...借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。
实时币价：BTC $6540 ETH $489.53 EOS $10.02（数据来源: Bitfinex） ?...（Minernews） 5.浙江大学面向本科生首设“区块链”课程 浙江大学将于2018年秋季学期面向部分高年级本科生和研究生，设置一门名为《区块链与数字资产》的课程。...浙江大学区块链研究中心常务副主任蔡亮表示，区块链是一项面向未来的前沿技术，高校有责任从科研能力和实际应用能力着手，培养高层次、复合型的人才。...（新华社） 6.晚9点全球BP将继续进行安全会议 据IMEOS消息，6月13日21：00，EOS将继续进行安全相关的视频会议，Block.one的前开发人员David Moss会更新相关安全方案。...联邦政府称，与全球金融体系规模相比，数字资产交易量过低，不会对当前金融体系构成严重威胁。
金融行业是数据密集型行业，涉及海量的金融数据和复杂的金融业务。...大模型应用在金融领域的 5 个风险和挑战 尽管大模型技术在金融领域有着广阔的应用前景，但其稳定性、可靠性 和安全性有待提升，面临着不少风险和挑战。 第一，数据隐私和安全。...金融数据包含敏感的个人和机构信息，而大模 型需要大量的数据进行训练和应用。因此，确保数据隐私和安全成为一个重 要的挑战。...中共中央政治局会议指出：“要重视通用人工智能发展，营造创新 生态，重视防范风险。”...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。
亮点一：隐私计算领域焦点之性能 性能是隐私计算领域除安全之外另一大焦点，充分利用现有丰富硬件安全成果，是实现安全协议、安全算法的性能优化的有效方法。...浙江大学网络空间安全学院院长，同任教育部科技委员会委员、高等学校教学指导委员会委员、ACM 亚洲计算机与通信安全会议（AsiaCCS）指导委员会委员、ACM 中国安全分会主席。...主研数据安全、人工智能安全、物联网安全、认证与隐私保护，发表300余篇同行评议的期刊与会议文章，获 ACSAC'22，MobiSys’20，INFOCOM’20，ICDCS’20，IWQoS’17，ICDCS...面向金融数据安全场景的隐私计算应用需求，跟踪隐私计算领域的最新技术动态与发展方向，推动隐私计算金融应用场景落地。...从业以来，主要在营销、监管、公共安全等领域践行数据仓库、决策支持等大数据智能化技术的工程实践；现阶段，在公司负责技术&研发的规划决策，服务于金融、运营商等行业数据安全流通与价值释放。
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。
// 全套工具，云上配齐大模型，大在数据、大在算法、也大在算力。云服务是打造和调用大模型能力的「快捷方式」。...这套解决方案，针对金融行业的大模型全栈需求打造：- 算力层：借助云上高性能异构算力，最快4天训练万亿参数大模型；- 平台层：从数据预处理、模型训练到模型部署，一站完成训练推理加速；- 大模型层：支持调用腾讯混元大模型...、20+开源大模型及金融等行业大模型；- 应用层：智能化能力匹配金融机构业务场景，提升客户业务效率。...此外，通过模型私有化部署、权限管控和数据加密能力，及数据隐私、内容安全解决方案，确保金融机构云上全过程安全合规。// 瞄准场景，量体裁衣大模型并不是越大越好。...金融大模型要立足场景和高质量数据，追求效率和成本的最优解。
1 前言 本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。...我们回顾了利用预训练模型、微调特定领域数据以及从头开始训练定制LLM的方法，为金融专业人士根据数据、计算和性能需求选择合适的LLM解决方案。...如下常见金融任务的大模型表现情况： - 情绪分析（SA） - 文本分类（TC） - 命名实体识别（NER） - 问答（QA） - 股票走势预测（SMP） - 文本摘要（Summ） 3.2 大型语言模型...在预训练阶段，公共数据集与金融专用数据集结合的趋势明显，彭博社GPT是一个例子，其语料库由普通文本和金融相关文本混合组成，主要依赖于50亿个彭博社专有代号的子集。...表2 从头开始训练的金融LLM快速概述 5 如何将LLM应用于金融应用的决策过程 5.1 确定LLM的必要性 LLM在缺乏训练数据、需要常识知识或新兴能力时具有优势，适合处理分布外数据和高度差异的对话
通过上网查询以及看同行对会议的公共认识，数据挖掘领域的顶级会议是KDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)，公认的...、排名前几位的会议是KDD、ICDE、CIKM、ICDM、SDM，期刊是ACM TKDD、IEEE TKDE、ACM TODS、ACM TOIS、DMKD、VLDB Journal等。...会议及期刊的全称如下： 会议 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) International...、网络关系挖掘、网络用户行为分析、网络信息传播、社交网络应用，社交推荐(信息、好友等))、大数据挖掘(算法的并行、分布式扩展、多源异构数据融合挖掘等)，数据挖掘应用(医疗、教育、金融等)。...多源数据融合以及挖掘分析也可以称得上大数据挖掘，可能不见得数据集有非常大，但是通过多种数据的融合发现了之前完成不了的事情、或者之前完成效果不好的事情。
来源：IBM 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 ...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
