数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五...数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...资料来源：国泰君安 总的来看，大数据在金融行业的应用起步比互联网行业稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。
数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。...由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况...金融行业大数据应用投资分布 从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 ?...资料来源：国泰君安 总的来看，大数据在金融行业的应用起步比互联网行业稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。...可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
在大会上，DaoCloud与VMware、麻袋理财金融等合作伙伴联合推出了《中国金融行业容器技术应用研究白皮书》，为推动容器技术在金融行业的落地提供了重要的参考。 ?...白皮书指出了金融行业面对「互联网+金融」和自主可控的战略目标，IT领域急需转型的迫切性。容器技术可帮助用户实现快速响应、持续交付、高效运维的新型互联网模式，确立差异化竞争的市场优势。...白皮书还介绍了中信产业基金控股的互联网金融平台--麻袋理财的案例。麻袋理财既有基于VMware虚拟化的传统应用平台，也有运行在云端的互联网应用，企业的IT基础架构采用混合云的部署模式。...此外， VMware 在云原生应用平台方面的战略与金融企业的需求比较吻合，其即将发布的VMware Integrated Container、Photon Platform 和 Code Stream...等一系列产品，不仅全面支持容器技术，而且能够提供金融行业所需要的安全性和隔离性，对麻袋金融高速发展的业务都是很强大的支持。
人工智能在金融行业的应用 近年我国人工智能市场发展非常迅猛，而AI在不同的行业中处于不同的发展阶段，其中金融领域不管是从底层基础设施还是应用成熟度方面都处于领先地位。...目前，“AI+”主导的行业智能化提升正处于初级阶段，人工智能在各个行业尤其是金融行业中的应用仍具有极大的深度挖掘空间。金融业无疑是尖端科技运用最迅速的行业典范之一。...客户身份识别: 客户身份识别主要是通过人脸识别、虹膜识别、指纹识别等生物识别技术快速提取客户特征进行高效身份验证的人工智能应用。可提高银行柜台人员约30%的工作效率，缩短客户约40%的平均等待时间。...金融搜索引擎: 信息的甄别和筛选对于金融行业来说尤为重要，但其工作量和工作难度往往较大。金融搜索引擎正是为了数据和信息的收集、整理、分析而生，其实质就是信息平台，为供需双方提供撮合和对接服务。...得趋势者得天下，未来，中国将成为‘AI+金融’成功落地应用的典型代表。
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本文为“AI 将如何影响金融”的精华内容分享。 许多人工智能专家常说 AI 最适合应用于金融行业。因为金融是历史记录数据最丰富且准确的领域之一，甚至断言金融行业将被 AI 取代。...无监督式学习是金融行业AI 应用突破新方向 而机器学习中的一个晚近分支——无监督式学习（UML），正是一种能够自我解释的 AI。...无监督式学习虽已在学研界是一大主流方向，但在产业界大规模成功应用的例子还并不多，用于金融领域的更是少之又少。...DT 君独家专访 DataVisor，剖析无监督机器学习在金融领域的应用优势。联合创始人兼 CEO 谢映莲说明，金融行业数据丰富，但数字化并不完善，这是对所有机器学习模式的一个普遍存在的挑战。...为何无监督式学习有助于解决人工智能在金融行业应用的痛点呢？
能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，腾讯云开发者社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。...本文为“AI 将如何影响金融”的精华内容分享。 作为一个半科技半财务从业者，今天我想谈谈人工智能应用在金融领域的一些现象，以及我的一些观察。...金融公司往往要求极高的可解释性，这点比其他行业要求更高。以我最近为某金融公司做的模型为例，客户要求每一步决策都需要有对应解释，因此大部分现有模型都不适合，难度很大。 2....机器学习问题的定义难 现阶段比较被业界广泛应用的机器学习还是监督学习，而监督学习要求有明确的问题定义。而现在看起来很有希望的强化学习，迁移学习等还并不能大规模普及应用。...总结 机器学习对于金融行业的改变可能还需要取决于跨领域人才量上升。一方面，计算机科学家从科技公司转向金融公司，着手解决落地问题。另一方面，金融领域培养出了足够多的能够理解机器学习的从业者。
本文主要从以下几个方面来阐述: 电商场景下的常用监控方式 金融监控的难点 金融场景下监控的几种可靠手段 电商场景下的常用监控方式 电商场景下的监控主要有两种，一种是流量监控（接口请求），一种是关键节点（...金融监控的难点 上节介绍的电商场景下的两种方案在金融场景上都不适用，原因主要是因为金融是一个低频操作，且电商场景下的日活通常能达到几十上百万，但金融场景下的日活要少个几十倍，这就意味着每个关键节点的打点每小时可能只有几十不到...为了更好地向大家介绍金融业务监控的痛点，还是先简单介绍一下金融业务。...通过以上简介，相信大家不难理解电商场景下的监控不能照搬到金融场景中，我们必须要结合金融场景低频的特点来设计一套相应的监控体系。...金融场景下监控的几种可靠手段 1、针对每个资金方每个流程（贷前贷中贷后）成功数或成功率进行监控 针对以上所述金融低频的特点，我们设计了一套相对有效的监控系统，思路如下：虽然贷前，贷中，贷后每个流程的关键节点都很多
国信证券负责运维平台建设，具有此类丰富经验的讲师张浩水受邀出席大会，并在DevOps道法术器专场带来针对证券及金融行业的精彩分享《证券行业DevOps第一步：IT资源自动化管理》。...证券行业有它自己的特点: 跟金融行业很像，是稳态和敏态的并存。因为证券行业有114家券商，所以对业务的创新非常迫切，所以我们在敏态上对证券行业是有要求的，但是我们在稳态上还要满足证监会的合规的要求。...因为我们金融工具非常多，传统的像各类监控系统等等这个渠道非常多，很多监控工具没有办法发挥效用，必须要做集中平台，把所有的工具统一起来，统一起来之后再用CMDB做比如事件告警。...06 可落地的经验总结 最后做一个总结，我们券商的案例应该对一些传统行业和泛金融行业有一些参考和借鉴的意义。...大家知道金融行业是很传统的行业，无论是银行还是证券，很多运维人员还是习惯于做手工操作。
三、大数据金融-行业化运作 大数据金融行业化营销模式才是王道，单独的通过打项目的方式做项目会很累，是一种短视营销；立足行业、创立品牌、塑造形象、展示能力，客户才会找到你，项目才会水到渠成。...四、大数据金融实施切入 结构化数据的应用体系已经成型，无论是去IOE还是BI替换，都会面临固有体系的挑战。非结构化数据作为互联网应用的产物，将会是大数据金融应用实施的比较好的切入点。...六、大数据应用带来的行业革命 受限于传统技术的制约，各个行业整合一直是概念上的，伴随大数据的技术，行业整合的步伐加快了好多。...已经有不止一家企业和我谈到行业整合，而且已经拥有了实际的原型产品，感觉大数据带来的行业革命马上就要到来了。 七、大数据之去IOE 某些大数据公司言必称去IOE，纯属扯淡。...大数据技术体系有其自身特点，IOE有IOE的应用场景，二者并行不悖，谁想干掉谁都是个问题。选择企业已有应用系统作为对手，是大数据应用推广最愚蠢的决定。没困难，制造困难也要上，是这个意思吗？
FreeBuf安全研究院期望和合作伙伴一起，借由金融行业应用安全态势报告来反映该行业在应用安全等方面的现状和趋势。...在经过大量的数据统计、外加问卷和走访，以及合作伙伴的支持下，FreeBuf安全研究院领衔的《2017金融行业应用安全态势年度报告》正式发布了。 ?...因此，本次调研报告能够更到位地体现2016年全年金融行业应用安全态势，并期望对金融行业的持续健康发展发挥参考价值。 ?...此外，延续过往金融行业应用安全态势报告的传统，《2017金融行业应用安全态势年度报告》也将国内的金融行业划分为互联网金融、银行、保险、证券和四个分类，并对这些分类中不同金融机构在安全漏洞态势和企业综合实力两个方面进行了考察...最终我们借由报告呈现的数据和研究结果，对2017年金融行业应用安全的趋势发展做了相应预测，以更全面的视角来观察和预见中国金融行业应用安全的未来，这些趋势预测包括： • 金融机构在安全方面的投入已经从纯粹的防护
23fbda4e16f54d4a866b8877b3559592.jpeg 金融行业在不断寻求数字化转型的同时，金融科技带来的IT建设规模越来越大，IT运维的复杂度越来越高；来自监管的IT运维方面，...另外，大量新技术的引入，迫使银行业的IT运维模型向稳态和敏态结合的双态模式发展，简化的流程、快速的迭代、复杂的技术都对传统的运维和管理提出挑战，给传统IT运维带来了巨大压力，主要表现在以下几个方面： （...（2）运维人力密集：IT基础设施、架构、网络和应用系统随着银行业务数字化转型多次升级和迭代，IT运维自然成为了银行IT管理中的人力密集型工作。...（4）推进主动式运维：从只关注IT基础设施和系统运行质量转向主动式运维监控，及时发现信息系统瓶颈，提供解决方案。 image.png
01 | 背景介绍 国内某大型金融机构通过自建的行业云为各机构、服务商和开发者提供自主可控、安全可信的金融级云平台产品和服务。...A金融机构本身有着丰富的监控手段和强大的技术能力，在越来越多的金融机构、服务商将业务迁往行业云后，云上业务交互的网络访问关系复杂度越来越高，动态性越来越强，针对传统网络监控的工具和手段无法移植到云环境中...从覆盖范围上看，这种流量采集器部署实现了对整个A金融行业云两地多区域的的全面覆盖。这种规模是在传统网络流量监控角度上难以想象的。...为业务应用提供“贴身保护” 通过云网知识图谱的构建，帮助我们了解了整个云环境的业务资源分布，在容器应用部分，自动按照service、工作负载的维度进行展示，全自动刻画出容器应用互访关系，创新性的解决了容器业务网络的实时监控分析的难题...我们在A金融机构行业云中，就建设了这样的SaaS化服务能力。
；曾任通用财经决策科学高级经理及美国国际集团高级分析师，专长于消费金融包括信用卡、零售银行业的风控、财务、数据分析、市场等。...，想和大家讨论以下几个话题： （1）决策科学是什么、为什么重要、给我们的启示 （2）如何理解并踏实地真正理解大数据 （3）大数据在金融行业应用方面的案例分享 （1）决策科学：先说说决策科学吧，就是Decision...（3） 大数据及决策科学在金融行业的应用 和有四、五十年历史的美国知名的卡组织Visa、Mastercard一样，银联是中国的卡组织。...大数据良好的应用，最终使公司、消费者都受益。 我现在任职的公司，银联智策，是银联旗下的子公司，成立于2012年底，总部在上海浦东，是一家金融大数据咨询公司。...大数据在金融行业应用方面将势不可挡 摘自：互联网金融千人会早餐会，感谢中关村大数据产业联盟赵国栋秘书长的分享。
10月31日，百度理财平台支持的第二款产品“百赚”持续火爆，人均认购额高于行业平均水平10倍。而在此同时新浪、腾讯都在紧锣密鼓的牌照申请中。对于传统金融行业而言狼真的来了。 ?...二、什么是互联网金融 互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对互联网和移动互联网统一环境下的金融业务的定义。...互联网“开放、平等、协作、分享”的精神往 传统金融业态渗透，对人类金融模式产生根本影响，具备互联网精神的金融业态统称为互联网金融。...三、互联网金融的优势 互联网金融相对传统金融行业的优势在什么地方？与传统银行业的坐客户，保险业的地摊式推广而言，他的优势在于什么地方呢？ ...（4）门槛低：借用马云的一句话，互联网金融是面向草根的，不止贵族可以理财，银行业高高在上的理财门槛从此不复存在。
翻译：刘斌 中国（上海）自贸区研究院（浦东改发院）金融研究室主任 中欧国际工商学院兼职研究员 合作者：赵云德
背景 我在 2017 年学习 APM 行业相关知识并获取相关认证时总结的笔记（知识是16-17年的知识）。今天偶然翻到了，看了一下仍然有一定意义，所以重新整理发出。总共会有 十七 部分。...大纲如下： 从 APM 到 DPM ( 一 -> 四) APM/DPM 市场 (五 -> 六) 监控, DevOps和性能 (七 -> 十一) 用户体验 (十二 -> 十三) APM/DPM 的需求(十四...这就是为什么应用程序发现和依赖关系映射（特别是异构环境）, 以及对fulll-stack基础设施监控的需求是至关重要的。...所有这些都可能使复杂系统的开发和操作更快更便宜，但在APM，调优，监控，日志记录，调试等方面，复杂性会增加。...1.2.2 微服务 在具有成千上万的相互依赖的服务的应用环境中隔离任何应用程序性能问题，如果没有实时监测和监控，可能是具有挑战性的。
那么，金融科技是如何改变金融业的呢?这个行业的未来趋势是什么? 2.聊天机器人 基于自然语言处理(NLP)和智能知识系统(IKBS)的聊天机器人已经在许多金融服务机构得到了应用。...该信用评估体系在中国小额贷款行业有着广泛的应用，如亿贷(NYSE:YRD)、PPDai(NYSE: PPDF)、中国快速金融(NYSE: XRF)等。...4.AI财务顾问及AI基金的趋势 对于在AI金融服务中的应用，AI financial advisor可以通过客户“1 porch”的数据，获取客户实时、场景化的投资需求，构建多维行为特征。...的人工智能报告提到，鉴于欧盟通用数据保护法规的要求，许多行业的游戏规则将发生改变，他们还提到了从麻省理工学院(MIT)和剑桥大学(Cambridge)整合而来最先进的个人数据交易系统。...人工智能在对冲基金业的应用还处于早期阶段。一些对冲基金经理在交易过程中使用人工智能，同时一些纯粹的AI对冲基金则利用深度学习，基于非常少的基金经理的输入，根据预测独立做出决策。
FreeBuf安全研究院期望与合作伙伴一起，通过大量调研与分析，借由《金融行业应用安全态势报告》来反映该行业在应用安全方面的年度真实现状与趋势。...今年依然从银行、证券、保险、互联网金融四个金融行业大分类，针对应用安全问题及安全漏洞态势进行综合分析和评定。...2、以商业银行为代表的金融机构与互联网巨头之间掀起了新一轮合作热潮。中农工建四大行 与互联网巨头建立战略合作，合作内容涵盖网络安全、金融科技、智能硬件、场景共建、风险监控等。...6、金融行业的发展带来应用安全威胁的不断增长，业务场景下的自动化攻击（Bots）逐渐成为业内重要关注点。...8、区块链技术在金融行业的应用依然处于概念阶段，在加密货币以外尚未有成熟案例。
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