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
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。...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。...人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。...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。
文章目录 方案概述 方案特色 系统架构 典型客户 方案概述 银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。...建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、风险控制、产品创新、业务体验优化、客户综合管理等多种金融服务。...方案特色 创新把大数据平台数据多样性的特点融入传统银行，全面有效支撑精准营销，风险防控，反欺诈，大数据动态评级金融机构等应用场景帮助金融机构实现产品创新和客户创新。...系统架构 搭建Hadoop大数据集群，是建设“金融大数据服务平台”的基础。...数据整合、应用集市层：负责金融数据经建模、确立新模型建设目标。
随着大数据时代的来临，对数据的重视提到了前所未有的高度，数据已经成为企业组织可以充分挖掘的资产财富。金融行业作为信息化程度最高的行业之一，信息系统产生的数据已经成为行业最核心的资产之一。...但由于金融机构的数据流转复杂，在缺乏清晰的数据架构、数据流图以及数据与业务之间的关系的同时，也普遍存在数据模型混乱，数据整体质量不高，开发团队迫于现实压力更加关注功能需求的实现，忽略非功能需求的管理，导致数据模型质量不高...下面这份PPT介绍了企业数据现象问题及需求，详细阐述了金融行业数据治理方案，给出了数据治理案例，最后概述了数据治理产品体系，供金融行业企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴
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。...人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。...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 。...为了找到一个能够在合规性方面提供更强大功能的数据解决方案，许多银行都购买或者开发了 单点解决方案，再不行就是用已经运行很多年的传统解决方案平台，但是这些解决方案都无法应对现今大规模爆发的数据。...幸亏现在有越来越多的Hadoop改进方案来进行数据治理，改善血统和提供数据质量。...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。
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 。...为了找到一个能够在合规性方面提供更强大功能的数据解决方案，许多银行都购买或者开发了 单点解决方案，再不行就是用已经运行很多年的传统解决方案平台，但是这些解决方案都无法应对现今大规模爆发的数据。...幸亏现在有越来越多的Hadoop改进方案来进行数据治理，改善血统和提供数据质量。...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。
） 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。
诸葛io深入广告监测、获取分析、智能触达三大场景，从流量源头到用户获取分析，再到有针对性的精准触达实现核心转化，一站式的帮助企业客户从数据洞察中获益。...作者 | 诸葛io 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 诸葛io 的产品投递 1、产品名称 诸葛io互联网金融行业解决方案 2、所属分类 金融科技·智能获客 3、产品介绍 广告监测 获取分析 智能触达 数据分析如同让企业长了一双“慧眼”，而仅是洞悉用户是远远不够的...诸葛io深入广告监测、获取分析、智能触达三大场景，从流量源头到用户获取分析，再到有针对性的精准触达实现核心转化，一站式的帮助企业客户从数据洞察中获益。...智能触达三大场景化解决方案，从流量源头到用户获取分析，再到有针对性的精准触达实现核心转化，一站式的帮助企业客户从数据洞察中获益。
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？...前面说到由于应用场景和政策要求需要各金融机构建立强大的大数据处理平台，其实Yonghong Z-Suite就提供了金融各业务场景的大数据分析解决方案，比如说自定义字段，可以支持实时计算，支持定时自动刷新...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。...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？...金融行业对回答的内容和服务的质量要求非常高，通用大模型基于公开数据的训练难以达到，效果距离金融行业的需求有明显的差距。...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。
风控建模的技术方案 1 逻辑回归模型 在银行的传统评分卡建模中，应用的也是逻辑回归模型。逻辑回归本质上是一个线性分类模型。...对于金融科技公司在建模所遇到的大量的弱特征，如何挖掘多个特征之间的互补性，产生组合的分箱特征是一个技术挑战。...所以，利用树模型在海量历史数据上训练得到一个模型来进行特征的分箱、离散化和二值化，然后利用逻辑回归模型基于分箱特征用最新的样本数据对模型进行增量更新，是一个可以充分利用树模型的特征组合挖掘能力和逻辑回归模型的快速迭代更新能力的技术方案...总之，金融风控模型是一个既传统又新鲜的技术问题。银行的风控模型已经随着银行业的发展应用了数十年。...而互联网金融面临的如何组合大量的弱特征数据对于用户的逾期行为给一个准确的预测，是一个新出现的技术课题，技术方案也在快速的迭代演进中。
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。...例如我们非常熟悉的京东，作为B2C平台，京东面对大量的上游供应商，供应商的账期在45天左右，为解决上游供应商资金流动性问题，也增加供应商对京东平台的粘性，京东金融提出了供应链金融的解决方案“京保贝”，根据供应商的应收账款给予融资...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。...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。
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。...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。...在通用基础能力中引入高级认知能力，整合碎片知识与多样化需求，形成创新的产品化模型与业务解决方案。 其三，数字人打通线上、线下服务场景。...类似 SaaS 付费模式，金融机构选择采购软 件 / 解决方案，按照服务调用次数付费，按照内容生成数量付费。大模型服务提供商按需定制大模型能力，金融机构按需支付相应的服务费。
赛题背景 资金流动性管理迄今仍是金融领域的经典问题。...在互联网金融信贷业务中，单个资产标的金额小且复杂多样，对于拥有大量出借资金的金融机构或散户而言，资金管理压力巨大，精准地预测出借资金的流动情况变得尤为重要。...本次比赛以互联网金融信贷业务为背景，以《现金流预测》为题，希望选手能够利用我们提供的数据，精准地预测资产组合在未来一段时间内每日的回款金额。...本赛题涵盖了信贷违约预测、现金流预测等金融领域常见问题，同时又是复杂的时序问题和多目标预测问题。希望参赛者利用聪明才智把互联网金融的数据优势转化为行业解决方案。 ?...DeepFm部分 当然此方案是稍差于第一个方案的，主要是对不同模型的尝试，效率上是高于方案一的。
「大模型落地赛」火热进行中。数字化水平高、在人工智能应用上走在前列的金融业，自然不遑多让。今天，我们在腾讯金融云新智能技术峰会，带来了全面的解决方案。...// 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...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。
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。
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...FinGPT： FinGPT：金融数据集中开源大型语言模型的指令调优基准 4.1 在金融应用中利用少样本/零样本学习 访问金融领域的LLM解决方案可以通过API或开源LLM实现。...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。
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