方浩 红帽金融行业解决方案经理 大家好，我会从偏行业角度来谈一下DevOps在金融行业去落地的时候会遇到的一些问题。 ?...在这个过程中，实际上我会发现互联网对传统的银行业和保险行业造成了非常大的影响。...对于金融企业在使用传统软件产品时，会设置产品基线，比如用到数据中心会指定某一个版本作为这一段时间的数据库版本，会设定几年为周期进行版本的升级。...在DevOps中，通过它的元数据管理所有的开源软件版本的依赖的关系和它整个的生命周期。...因为传统的四大行，我们需要维系非常大的IT团队，去做大量的基础性工作和业务性开发。
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。
FATE是全球首个工业级的联邦学习开源框架，旨在从技术维度出发，在数据间彼此孤立、同时被不同组织所拥有且并不能被轻易地聚合在一起的环境下，联合构建机器学习模型。...对此，FATE开源社区继“月度之星”、“经典问答”等活动后，又特别推出了“大咖实战分享”活动，以帮助大家解决FATE实际应用问题。...7月15日晚7点，我们邀请到京东科技的闫玉成老师，为我们分享金融风控行业的联邦建模案例。
二、安全性 安全是支付公司非常重视的，安全风险有时会引起一些舆论导向，比如某些金融机构案件被媒体标注为特别关注;某某支付公司发现了资金线的问题，消费者的钱不知去向等，这些都是一个社会的关注的焦点。...结合市场风险及大环境，支付行业的安全性需求具体表现在： 1、支付交易的安全性要求; 2、数据访问的安全性要求; 3、防止敏感信息的泄露等。...对支付行业来说，日志易产品在数据访问、权限要求等方面体现出很好的应用价值。 三、可靠性 1、定位及解决问题的时效性; 2、系统流程的可靠性。...支付行业 IT 人都知道，支付的维度是非常非常多的，做任何一笔支付，基础维度包括时间、金额、笔数等，还会有像交易地点、客户习性或者说需要根据支付数据研究客户的习性等等。...日志易作为国内首家海量日志分析企业，一直致力于开发一款配置方便、功能强大的日志管理工具，以高品质的产品为金融行业用户信息化建设搭建高可靠平台，共同面对数字浪潮中更多的未知与挑战，实现支付企业对日志分析管理产品高效
小编邀请您，先思考： 1 银行业的业务是什么？ 2 数据科学可以解决银行业什么问题？ 在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。...银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。 以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。...3 投资银行的风险建模 风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题，因为它有助于规范金融活动，并在定价金融工具时发挥最重要的作用。...这就是为什么风险模型对于银行来说显得非常重要，最好是通过掌握更多信息和储备数据科学工具来评估。现在，通过大数据的力量，行业内的创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而实现更好的数据驱动型决策。...分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加，分析变得更加复杂和准确。
值得注意的是，对金融行业的监管在整个2017年不仅政策、声音频繁，监管精神也一脉相承，监管体制不断创新，监管的统筹和效率也更加高效、有针对性，且充分考虑行业实际;此外，监管还不断引进新技术，如大数据监管之类的议题也提上日程...十九大之后，关于资管业务、现金贷、小贷、P2P等新规不断出台，尽管所规定具体业务范围不同，但“守住不发生系统性金融风险的底线”“增强金融服务实体经济能力”等监管精神一脉相承、逐步落实。 ?...与人工智能共同在金融领域掀起巨浪的是大数据技术。2017年大数据同样上升到了国家层面，被高层关注。...智能金融由一套业务体系支撑，核心包括智能数据、大数据风控和智能匹配，结合智能获客、生物识别、智能客服、云计算等，通过场景化智能金融生活方式形式服务于用户群体，满足其个性化金融需求。...三大比特币交易平台也相继发布公告停止比特币交易。与ICO、比特币相关的是区块链技术。尽管前两者都已被叫停，但区块链技术在金融领域的应用研究则仍然巨大价值。
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。...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。...实际上券商这个案例，我个人觉得对一些传统行业还是有一些借鉴意义。像证券这个行业没有垄断，大家都知道114家券商，这么多券商在这里竞争都非常激烈，业务创新真的不停在做。
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） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 ...
案例分析 今天想分享两个具体的案例，一个是对95588客户服务的一些工单如何做到客户意见挖掘，这个是从无到有的设计和探索的全过程；第二个案例当中会介绍一下如何聆听在互联网上传播的客户的心声。...首先把客户个体意见和客户星级数据做关联，这样就能看到不同星级之间的客户关心的不同问题在哪里，其中我们看到像七星级客户和三星级客户关注的问题有非常大的差异，其中还有五星级客户甚至成为一个孤岛，和其它类型的客户关注的点都是完全不同的...比如说金融行业就要不断地整理梳理自身所需要的特色词汇，这个可能是需要投入比较大的精力的，我们在这个过程中也是花费了不少的精力，最终才能够完成我们所需要的分析的效果。...第三个问题，尤其是针对传统行业来说的，因为大数据商业的概念其实已经被炒的像一个神话一样，大家都在说，其实也很少人知道应该怎么去做，经常我们得到一些需求都是特别宏观、特别大的，其实都不太容易落地，从我们实际落地的角度来看...，大数据要在传统行业有效的落地还是要从解决小问题开始。
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...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...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。...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。 ?...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。
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...根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。...具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估 ?...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。...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。 ?
浏览手机已经成为工作和睡觉之后的，人类第三大生活习惯，移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。...它们基本覆盖了业务需求所需要的强相关信息，结合外部场景数据将会产生巨大的商业价值。 我们先了解下用户画像的五大类信息的作用，以及涉及的强相关信息。...2)找到同业务场景强相关数据 依据用户画像的原则，所有画像信息应该是5大分类的强相关信息。强相关信息是指同业务场景强相关信息，可以帮助金融行业定位目标客户，了解客户潜在需求，开发需求产品。...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...银行的主要业务需求集中在消费金融、财富管理、融资服务，用户画像要从这几个角度出发，寻找目标客户。 银行的客户数据很丰富，数据类型和总量较多，系统也很多。可以严格遵循用户画像的五大步骤。
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
背景：Capital One（Capital One Financial Corp. ）是一家以投融资及基金管理为基础，集国际贸易、项目开发、投资银行业务为一体的多元化国际企业集团，总部位于美国特拉华州...DevOps缘起：说起来这家成立只有20多年历史的银行在美国银行业里绝对算是个初创公司。...公司一直都是以信息技术优势见长，尤其是在数据分析、数据科学方面，但在软件开发方面之前都是采用外包的方式，并没有被定义成公司的核心业务。...随着银行业的数字化趋势，尤其是手机上的交易量已经远远超越了传统的交易渠道，促使他们开始把软件开发作为重中之重来对待。 ?...Capital One的DevOps框架涵盖了业务、开发、运维，最后加入了信息安全策略（对金融业安全监管尤其重要），他们称其为DevOpsSec。 ?
技术的进步和革新总会给现有行业带来冲击，但也会促使行业与技术的进一步融合。比如，在大数据技术背景的驱动下，金融行业也将迎来一场不可避免的改革。...你如何在大量数据中抽丝剥茧找到有用的信息，你又该如何分析和定义你的用户呢？ 随着大数据分析在行业中的逐步应用，解决这些问题也变得触手可及。 这篇文章中我们主要来分析大数据在金融行业中的应用。...大数据通过各种算法对海量数据进行分析，帮助我们更深刻更直观地洞察行业，最终促进产业的升级。虽然大数据所带来的各种益处在其他行业已经得到广泛关注，但是金融服务行业才刚刚起步。...因此金融行业现在必须立即采取行动，在战略中发挥大数据的优势，发展与客户的关系，并进一步将大数据转化为实际的资产。...对于在大数据应用上起步不久的金融行业来说，可以通过以下三点进行思考： 个性化服务 在一个服务和产品均已商品化的时代，与客户建立良好的关系是金融服务行业中大多数企业取得成功的关键。
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。
来源：金融壹账通 & DataFUN 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）
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。...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？ ...（2）海量用户：支付宝有8亿用户，百度是中国第一大搜索引擎，腾讯就不要说了。 （3）品牌：淘宝、百度、腾讯、新浪这些中国一线互联网企业已经塑造起了品牌形象，能够给投资者以安全感。 ...（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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
