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腾讯私有金融领域排名第一!

私有可以依据金融用户业务需求自定义环境,资源不与其他客户共享,由此来获得更高安全性和可控性强的服务。 所以金融私有的建设相比其他行业的需求,对安全合规、稳定可靠甚至是严苛的标准。 私有基础设施平台服务能力,已成为金融云安全可靠的重要保障。 腾讯作为专业的服务商,在私有领域,核心主打产品专有解决方案,历经各行各业锤炼、产品能力不断演进与成熟,在此“市场地位”和“发展能力”均排名第一,位居领导者象限,是自身产品能力持续提升进步的结果, 目前腾讯专有已推出 TCE 企业版和原生 PaaS 平台 TCS 两大解决方案,为银行、证券、金融科技等提供一站式平台服务,满足等保、可信、安评、密评等金融机构核心要求。 其中,腾讯 TCE 已经在金融行业沉淀了几十家基础设施私有实践案例,为中国建设银行、中国银联、上海农商银行、广州农商银行、民生保险等金融机构构建安全合规的私有,是金融行业客户上的不二选择。

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金融领域的AI运用

AI在金融业的运用正稳步推进,尤其是在"风险评估"、"金融市场分析及调研"、"投资及证券投资组合管理"等领域的用例有所增加。 金融领域的AI用例 在金融业中,AI用例有所增加的领域有"风险评估(包括贷款审查)"、"金融市场分析及调研"、"投资及证券投资组合管理"等。 2.金融市场分析及调研 在金融市场分析及调研领域的AI中,由多家大型金融机构出资的Kensho公司颇负盛名。 这大概就是5年后金融服务的形态,金融服务因为AI而进化成为"PFA(Personal Financial Advisor:个人理财顾问)"。 在此基础上,创造运用AI的创新型金融服务,就是今后金融机构的重要课题。 注:来自“未央网”

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    金融科技远见:物联网在金融领域的应用

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    区块链在金融和非金融领域的应用

    现在人们普遍关注区块链技术在非金融领域的应用,区块链技术在金融以外的产业应用最近成为人们话题,并且已经出现了50多家创业企业。 区块链资本公司最近成立了第二支基金,专门投资于非金融领域的区块链技术应用企业,并且最近刚为基金融资700万美元。 现在区块链技术在非金融领域的应用主要是在资产服务领域,物联网领域,身份管理和单证贸易。 更让人着迷的应用领域应该是由政府和公共部门应用区块链技术,简化流程,提高办事效率,为百姓谋福利。 区块链技术在金融和非金融领域的应用场景: 现在,区块链的应用领域越来越广泛。 以下信息图展示了一些区块链领域的创业企业和应用场景。其中包括非金融领域金融/货币相关(比特币和其他数字货币)领域的应用。 ? 11.托管服务:为游戏行业提供托管服务;提供借贷及电子商务服务。 12.IT门户网站:区块链构建IT门户网站智能合约,可在电子商务及制造行业下订单。

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    金融服务领域实时数据流的竞争性优势

    另一种是动态数据是指不断进入企业或的数据,而企业并没有无限的发展空间。在金融服务环境中,这可能是交易或交易数据。 当您以这种速度和数量获取动态数据时,它可能包含数十万个数据点。 通过实时了解潜在问题,金融公司可以预防这些问题并提高客户服务和满意度。 企业在利用流数据见解方面面临的最大挑战是什么?如何克服这些挑战? 提醒企业这些事件正在发生并防止潜在的破坏性事件对于快速发展的行业(例如金融服务)至关重要。 您能否与我们谈谈NiFi对金融服务企业的好处? 您在金融服务领域中注意到的一件事是企业在日常金融交易中处理的海量数据。 在金融服务界,边缘可能是有意义的,因为这可能是ATM自助服务机,银行分支机构或贷款处理机的计算机。 NiFi的第三个优势是其与数百个数据源和边缘端点连接的独特能力。

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    深度学习在金融领域的应用

    作者丨梅子行 来源丨风控算法工程师(ID:RC_algorithms) 现在我们正处在一个深度学习时代,CV领域基本上已经被NN所统治,NLP、推荐也有不同程度的大规模应用。 似乎很多从业者对风控领域的认知是我们一定不会使用深度学习方法,归根结底是因为它本身是一个黑箱模型,解释性较差。但是个人理解当我们从LR转向XGBoost的时候,解释性其实就已经不复存在了。 纵观整个机器学习界,无外乎都是从传统机器学习逐渐过渡到NN的一个过程,个人觉得深度学习在各个领域的普及是迟早的事情。 那么当前深度学习在风控场景都有哪些应用呢? 代表场景主要是用于拥有拓扑关系的数据上: 将可以求和的数据展开成feature-map的样子即可做卷积,从而实现特征交叉,挖掘更深层次的特征 深度学习的另一个非常重要的领域就是在我们的知识图谱中。 代表场景是金融知识图谱: 提取客户的关系特征 构建反欺诈模型 因子分解机 对于预测性的系统来说,特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中,挖掘交叉特征是至关重要的。

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    IBM在服务领域的两大举措

    在2月24日召开的IBM Pulse年度大会上,蓝色巨人公布了其在服务领域的两项重大举措。 IBM Pulse大会是IBM旗下Tivoli品牌的年度服务管理峰会。 2014年,“服务”成为IBM Pulse大会所讨论的重点话题。同时,透过此次会议,蓝色巨人也再次向业界重申了其向转型的坚定决心。 IBM用投资10亿美元发展PaaS(平台即服务)策略,以及收购NoSQL提供商Cloudant的行动证明,其“向转型”的誓言绝非空谈。 10亿美元投入PaaS领域 IBM在本届Pulse大会上发布声明,宣布将向其PaaS策略投资10亿美元,以鼓励软件开发人员创建更多适用于的应用,以及将更多现有应用迁移至上。 Cloudant已经在IBM的SoftLayer全球公有平台上运行其服务。目前,IBM收购Cloudant的相关金融条款未被透露。IBM计划在2014年4月底完成对Cloudant的收购。

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    金融领域的统计学方法应用

    昨天有小伙伴跟我讲怎么在金融领域中应用这个自然语言技术 那我今天就简单的说一下自己的想法 首先,我认为一个企业的画像是动态的。 上升一个等级就是 第一产业 制造业 第二产业 以及第三产业服务产业的动态问题。再到中央银行对整个产业的现金流限制。 而从小说就是新产品的市场化冷部署。 是否存在继续供需的服务。 例如市场中的连环贷的商品我如何可信的评价一个用户的可持续的信用体系。 我是如何可推理的判断一个用户的信贷上限的 就是一个关系网表示一个用户的最高债务承受能力 那么我之前和国内的比较大的一些餐饮集团聊过 里面有一个需求就是餐饮的进销存,以及下一个季度的新菜预估 这里面和金融领域有一部分还是比较相似的 动态语言表示训练 有点形而上学了 但是本质我觉得是这些领域金融对于AI的应用。 对更多的信息进行向量化,并且找到和当前事件有关的向量,再根据这些向量做出决策。

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    机器学习在金融领域有哪些应用?

    【AI100导读】由于交易量比较大,交易历史数据精确完备,以及金融领域的量化分析特点,金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。 现在机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分,从贷款审批到资产管理,到风险评估。但是,很少有专业人士能够准确地知道机器学习在日常金融中的应用。 某种银行产品的购买倾向是一个银行家销售产品和服务的关键业绩指标(KPI)。 风险管理——了解顾客的信贷价值 对银行来说,在为顾客提供产品和服务之前,基于其国籍、职业、薪资区间、个人经历、工作行业和信用历史等来对顾客进行风险评分是至关重要的。 Answer 2:John Hodge,上过优化技术和机器学习的研究生课程 我不是银行或金融领域的专家,但我了解一点机器学习。

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    机器学习在量化金融领域的误用!

    这就引出了一个问题:大量的数据和计算能力是征服金融市场所需要的吗?在本文中,我们深入探讨了机器学习(ML)在金融领域的应用和误用。 两类机器学习 对于新手来说,所有的ML看起来都一样。 因此,“预测”系统在金融领域通常不是很有用。从Kaggle竞赛中提取一个算法,将其插入一组金融时间序列,并期望它预测金融价格,这是最不明智的做法。在选择正确的金融问题时,有一种技巧可以帮助算法解答。 更重要的是,如果文章是正确的,机器学习也是无用的,发布文章的组织应该停止向客户销售他们的服务。一个人怎么能从样本中学习到任何东西?毕竟这些样本永远不可能是完整的对吧? 研究人员最希望在经济理论方面避免假阳性预测,特别是因为经济学家喜欢在一个人类制造的系统领域金融领域)工作。 对于投资者来说,重要的是要理解为什么金融预言从根本上是有缺陷的,并避免成为轻易致富这一不科学承诺的牺牲品。。 简而言之: 当心炒作 ML在金融领域有着重要的作用,但它无法取代经济理论。 —End—

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    中文金融领域情感词典构建「建议收藏」

    文章基于简单算法和人工判断,使用多阶段剔除法,构建了 中文金融情感词典CFSD(ChineseFinancialSentimentDictionary), 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者 并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。 Loughran和 McDonald (2011)曾经指出研究商业领域问题的文本数据不应该使用非商业领域数据集构建出的词典。 所有的CFSD0.0版本的词语都来自与三个通用情感词典(HOWNET、DLUTSD、NTUSD),但这三个词典并不包含金融领域常出现的正面词和负面词。 我们人工向 CFSD0.0版情感词典加入了金融领域最常用的100个正面词100个负面词,构建出 CFSD0.1版中文金融情感词典.

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    化微服务实战篇:中金金融DPaaS之路

    摘要 中金金融研发总监汪浩根据中金金融化微服务的实战经验带来精彩分享。 ? 中金金融DPaaS平台研发历程 2016年10月,我来到中金金融时,遇到了各种各样的问题,有一个个的“烟囱”,大量项目外包,缺乏统一的技术栈。 要统一应用架构,形成前后端分离的架构,开始研究微服务模型。 我刚来到中金的时候公司里开发人员很少,有大量的外包团队来帮助我们做项目。要想改变这种现状,就需要统一技术栈,拆分所有的服务然后上服务云端化 计算发展分为三个阶段,计算1.0的时候是计算虚拟化,更好地提高资源利用率;计算2.0的时候对软件进行定义与整合,基础设施化,资源服务标准化、自动化。 中金金融企业级金融管理平台 中金操作系统其实就是把Rancher做了定制化。上面还有一个统一的管理平台,从容器的角度来说它是一朵,但实际我们需要管控很多朵

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    计算在金融服务业的应用日益广泛

    随着多云应用的增加,金融服务行业逐渐开始采用计算。 当涉及到公共时,金融服务行业多年来一直避免采用。并不是说金融服务行业不愿接受新技术。当然,金融行业在1969年就推出了自动取款机,并推动了当今移动支付的广泛应用。 ? 随着多云应用的增加,金融服务行业逐渐开始采用计算。 计算服务提供商的响应 近年来,AWS公司大力推广其对金融和保险行业的计算服务。目前,其客户包括Capital One、FINRA、纳斯达克、太平洋人寿等金融机构。 微软Azure和谷歌平台也在为一些金融服务公司提供服务计算服务提供商(CSP)现在了解这些金融机构的顾虑和要求,并相应地为其量身定制了计算产品。

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    如何运用领域驱动设计 - 领域服务

    此时,你可能需要一个领域服务来完成操作。 那么,到底什么是领域服务呢?怎么发现领域中的领域服务呢?领域服务和传统的应用服务又有什么区别呢? : 领域服务处理的是领域中的对象,比如实体、值对象等 领域服务是负责对领域中一系列对象的编排处理 当我们发现一个操作无法赋予一个实体或者值对象,且该操作又对业务流程很重要时,我们往往需要使用领域服务 领域服务中的操作 (ps: A,B,C指的是领域对象中的值对象或者实体) 领域服务VS应用服务 其实在使用领域驱动中,还有一个服务叫做应用服务,应用服务是划分在应用层的服务。 无独有偶,当应用服务开始混乱时,领域服务也会变得混乱,因为原有领域服务的逻辑你可能给了应用服务,而应用服务的逻辑又给了领域服务。 这一思维模式就是需要领域服务的强烈迹象。[嘘,这句话是我copy的。(__) ] 不要过多的使用领域服务 是不是只有领域服务才能调度值对象和实体等领域对象呢? 当然不是,应用服务也可以。

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    金融科技&大数据产品推荐:途腾保险金融混合——金融科技的基石

    的产品投递 1、产品名称 途腾保险金融混合 2、所属分类 金融科技·保险科技 3、产品介绍 计算历经10年发展,已成为企业级基础设施的创新标准,从互联网领域到传统行业纷纷落地,以计算技术为支撑 北京途腾科技有限责任公司联合中科软科技股份有限公司联手推出了面向金融行业的金融托管服务平台,帮助保险机构及初创企业建立适合的平台,集中解决保险上难的问题。 途腾与中科软联合推出的金融托管主要瞄准了这一部分用户,为中小保险机构及初创企业提供本地私有与托管私有相结合的保险金融混合服务。 ? 7、服务客户/使用人数 长城保险、内蒙古农信等金融用户,约500人使用 8、市场价值 途腾联合中科软打造全新的金融托管平台,提供保险金融混合整体解决方案。 、金融、能源、军工、广电、政务、IDC、物联网等多领域的行业解决方案。

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    微软的服务将渗透到各个领域

    现在关注的热点是智能穿戴的设备,还有一个是车联网,在这样新兴领域微软有怎样的计划和打算? 古德华表示,微软非常希望引领全球计算方面领域的发展,包括智能设备,智能设备可以包括人和物体之间的对话,同时微软也宣布了一系列的服务,以帮助企业做得更好。 同时还有物联网的应用,同时我们可以把这种智能的设备和服务加起来。 而微软正在支持这些情景,提供一些核心的技术,包括,同时 还有微软的智能服务,它可以进行数据的处理,以及还有移动的设备,人们可以通过这种设备来使用应用。 确实,对于微软来说,未来不仅仅是争夺桌面电脑和手持设备的市场,车、穿戴,各个领域都是战场,哪个也不能放过。之所以能有这样的打算,那是因为微软的服务已经渗透到各个领域

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    金融领域7大数据科学案例

    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? ? 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。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。 分析现在是金融服务的核心。 值得特别关注的是预测分析,它揭示了预测未来事件的数据模式,可以立即采取行动。 因此,它理解当今的全球趋势并不断提高对金融市场的预测。 总而言之,实时和预测分析显着改变了不同金融领域的状况。 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

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    盘点金融领域里常用的深度学习模型

    我们跟随 Sonam Srivastava 的分析,并展望深度学习在金融领域的运用前景。 虽然金融是计算密集型最多的领域,但广泛使用的金融模型:监督和无监督模型、基于状态的模型、计量经济学模型甚至随机模型都受到过度拟合和启发式问题带来的影响,抽样结果很差。 如果金融生态圈能够使用这些网络进行建模,应用领域就会深远而广泛。这些模型可用于定价、投资组合构建、风险管理甚至高频交易等领域,让我们来解决这些问题。 大数据 这种技术在证券投资组合领域有着巨大的潜力! 结论 目前金融业的趋势是朝更复杂、更健全的的模式发展。随着大量数据科学家涌入该行业,对所有银行来说,技术是一个巨大的压力。 由于这些复杂模型在其他领域所表现出的优异结果,以及在金融建模领域的巨大差距,将会有一系列的戏剧性的创新涌现! 更好地解决金融和贸易领域的关键问题,将会提高效率、提高透明度、加强风险管理和新的创新。

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    金融服务领域首张区块链电子发票今早在招商银行开出

    继全国首张区块链电子发票8月10日于深圳国贸旋转餐厅开出之后,深圳市税务局区块链电子发票平台落地场景扩展至金融服务场景,招商银行成为首家接入系统的金融机构。 就在今天早上,招商银行深圳分行在为客户办理贵金属购买业务后,通过系统直联深圳市税务局区块链电子发票平台,成功为客户开出了首张区块链电子发票,标志着招商银行成为全国首个区块链电子发票的试点银行,开启了金融服务领域区块链电子发票时代 具体到金融服务领域,完成试运行阶段后,银行客户在结账后即可通过手机自助申请开票以及一键报销,发票信息将实时同步至企业和税务机关,平台支持线上领取报销款,报销状态实时查询。 技术场景双突破 搭建高效安全价值连接器 落地区块链电子发票场景之前,腾讯区块链已经在游戏、公益、供应链金融等多个场景实现落地。 目前,腾讯区块链基础服务开放平台——腾讯区块链BaaS开放平台也处于开放公测阶段,结合腾讯金融科技在AI、第三方支付等技术领域的领先能力,提供整体一站式的服务,让企业在接入腾讯区块链时可以更快速地做好应用

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    综述 | GNN金融风控领域业界进展调研

    前言: 本文重点: 工业界 金融欺诈风控领域上 GNN的应用及进展 注: 本文仅针对 可用「深度图神经网络解决」的 - 「金融风控」相关的任务论文 「除深度图神经网络之外,业界常用经典图算法」 & 「除金融欺诈风控领域之外 (都和我们预期的银行金融数据不同,且蚂蚁金服数据未开源) 3⃣️金融风控方向GNN业界进展 3.1 阿里蚂蚁 由于蚂蚁金服为上亿级的个人用户提供服务,产生的金融数据从一开始就是海量且极其复杂的。 ,微博/Twitter 提供的短消息分享服务,支付宝提供的支付服务等。 恶意用户可能迅速大量地扩散垃圾广告等信息;催生微博僵尸账户达到某种非法营销、传播目的;在金融服务领域,注册大量新账户达到薅羊毛、洗钱、欺诈等目的。 2 GEM算法,世界上已知的首个利用图卷积进行恶意账户识别 基于异构图神经网络的恶意账户识别方法,主要使用于账户登录/注册场景 在线账户伴随着(移动)互联网的诞生而产生,在金融服务领域,这种通过批量、低成本注册的恶意账户的存在是十分危险的

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