MOEDA (金融、信贷)白皮书

精选-大数据可视化平台产品白皮书

1 行业大数据 电力行业应用特点：基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 用电量预测：基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。 空间负荷预测：基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。 多指标关联分析：从多个外部系统（如GIS ，PMS ，OMS 等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。 金融相关行业应用特点：基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 资金实时流向分析：重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。 数据辅助征信风控：通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景，挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据，提供去中心化分布式查询，打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状，高效控制风险。 业务拓展：客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型，为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据，同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验， 让管理层不再拍脑袋发愁。 电子政务应用特点：基于GIS 组件的基础数据关联展示，基于静态组件的多样化报表分析展示。 整合分析发现群众真实需求，并强化数据预测应用功能，助推政府采取更加人性化、便民化，更有 WYDC Viewer 产品白皮书 四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台，本白皮书介绍了大数据平台的基础架构，对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。 成都四方伟业软件股份有限公司

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

“5G+金融”应用发展白皮书(2019年)

前言 5G 作为当前信息基础设施的核心引领技术，对于推进经济社会高质量发展、建设网络强国和数字中国、打造智慧社会具有重要战略意义，5G已经成为全球范围内的关注重点和竞争焦点。当前，国内5G商用处于关键起步期，作为与信息技术结合最紧密的行业之一，金融行业数字化转型同样需要5G技术的支持。为了进一步推动5G与金融的融合发展，助力金融领域数字化转型，提升金融行业整体服务水平。特组织编制了本次白皮书，希望为金融与技术领域从业者提供参考。 本次白皮书第一章总结了不同阶段的移动通信技术与金融行业的融合发展特征，突出1G到4G时代、5G时代移动通信技术的发展对金融行业影响的变化。第二章重点解析了“5G+金融”应用发展路径、作用模式，分析5G在金融领域应用的作用、路径、业务模式变化等。第三章结合银行、证券、保险三大金融领域，剖析5G 将对不同的金融机构经营体系带来哪些实际变化，并详细解析可落地的应用场景。第四章结合实际情况提出5G在金融领域应用面临的挑战。第五章对未来5G在金融领域的应用进行展望并提出后续落地推动相关的策略建议。

目录 一、移动通信技术与金融融合发展概述 (1) （一）移动通信技术发展简介 (1) （二）移动通信技术与金融融合发展进程 (3) 二、“5G+金融”应用发展模式分析 (6) （一）5G对金融领域影响路径分析 (6) （二）“5G+金融”融合发展模式变化 (9) 三、“5G+金融”典型应用场景 (10) （一）“5G+银行”应用场景 (10) （二）“5G+证券”应用场景 (18) （三）“5G+保险”应用场景 (24) 四、5G在金融领域应用面临的挑战 (29) （一）行业监管挑战 (29) （二）网络技术挑战 (29) （三）技术支撑挑战 (31) （四）标准规范挑战 (33) （五）安全防范挑战 (34) 五、策略建议 (35)

《2016物流金融白皮书》案例分享之三：易流科技用大数据构建物流金融新生态(2017522一般)

《2016物流金融白皮书》案例分享之三：易流科技用大数据构建物流金融新生态（2017522一般） 万联导读发改委近期颁布的《“互联网+”高效物流实施意见》中明确提出要“推进物流与金融等产业互动融合和协同发展、引导银行业金融机构加大对物流企业的信贷支持力度…”可以说物流与金融的融合创新已经成为物流行业最为关注 的焦点之一。为了推动国内物流金融管理水平提升，树立行业发展标杆，万联供应链金融研究院策划编撰《2016中国物流金融创新发展与案例研究白皮书》，白皮书内容覆盖国内物流金融发展现状及最新趋势，并收录了郑明物流、中仓单、金润保理、易流科技、物润船联、亿海蓝、欧浦钢网七家企业案例，并将在2016年9月23日由万联网主办的2016年中国物流金融创新高峰论坛上正式发布。从9月11日开始我们将连载本白皮书的企业案例节选。今天的案例主角是易流科技。流科技股份有限公司（简称“易流科技”）是国内领先的运输产业链互联网平台企业、国家级高新技术企业、深圳市重点物流企业。公司已于2016年2月在全国中小企业股份转让系统挂牌，证券代码：835****55。 易流科技以北斗/GPS、GIS、移动互联网、物联网为技术支撑，以运输全链条信息可视化、透明化为切入点，面向物流产业链的货主企业和物流企业提供物流透明管理平台服务

和运单流转的SaaS平台服务，以提升物流运输产业链的整体运行效率。公司主要业务为易流云、e-TMS平台服务及其所涉及的主机和配件等硬件设备销售、软件销售、平台维护服务。 2012年，易流科技与中科院深圳先进院成立了“物流信息服务创新技术联合实验室”，确立了产学研合作关系，以充分利用中科院深圳先进院数字所云计算研究中心在云计算、海量数据处理等方面的技术优势和资源优势，同时，2015年易流开始与西安交通大学合作，成为物流大数据研究实验室，从事物流大数据技术的研究开发，经过多年的合作，已经取得初步成果。 破解物流企业融资难题 某物流企业是某制造企业集团物流运输部门发展而来，现在独立运营，但有主要承接集团企业运输业务，旗下所有车辆全部外协，只有在有业务时，企业才通知司机。 该企业当前面临的最大问题是资金问题。自从独立运营后，企业承接集团运输业务时，多有3个月的账期，但是，其与下游具体承运的司机却是现付，至少也是付一半，这就造成企业巨大的资金负担。该企业也试图从银行贷款，但都会因为自己无法提供实物等价抵押而失败。 类似该企业情况的还有很多，中国物流行业整体呈现“小、散、弱、多”的特点，中小微企业占据市场主导，行业企业长期缺

金融科技关键技术发展与演进白皮书

金融科技关键技术发展与演进分析 白皮书

目录 一、金融科技关键技术发展与演进 (27) （一）云原生技术发展迅速，推动金融IT 基础能力转型 (27) （二）金融中台建设成为共识，呈现自动化和智能化趋势 (29) （三）5G 建设提速，新基建带来金融业转型新机遇 (32) （四）智能化技术融合演进，加速金融业务全流程的智能化转型 (35) （五）区块链技术快速发展，金融区块链平台成为热点并在多领域应用 . 37 （六）聚焦数据安全应用，隐私计算为金融数据治理提供新思路 (40) 二、金融科技产业发展趋势展望 (62) （一）金融科技市场主体类型不断丰富，多元融合趋势将更加凸显 (62) （二）技术与业务深度融合，底层技术与自主创新能力得到更多重视 (63) （三）金融科技应用深化，金融“新基建”加速转型 (64) （四）监管政策日趋完善，风险管控能力将不断强化 (65) （五）更加关注实践探索，试点先行成为重要策略 (66) （六）更加注重提升金融可获得性，强化服务实体经济能力 (67)

一、金融科技关键技术发展与演进 （一）云原生技术发展迅速，推动金融 IT 基础能力转型 1.容器、微服务等云原生技术突破创新，行业应用趋势加快 云原生技术包含一系列云计算技术体系和管理方法。包括实现应用云原生化的方法论，也包含了以容器技术、微服务、DevOps 等为代表的落地实践关键技术。容器是一种轻量级的虚拟化技术，可提供高性能可伸缩的容器应用管理服务，打造云端最佳容器运行环境。微服务是指将大型复杂软件应用拆分成多个简单应用，每个简单应用描述着一个业务的小部分且可被独立部署，实现频繁更新而不会对最终用户产生任何影响。DevOps 是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。 云原生技术在金融等多行业应用趋势不断加速。从技术特征来看，云原生技术架构具备极致的弹性能力，服务自治和故障自愈能力，大规模可复制能力，可实现跨区域、跨平台甚至跨服务商的规模化复制部署能力。从应用价值来看，云原生技术具备应用敏捷开发、提升交付速度、降低试错成本、高效相应需求、增强用户体验等优势，已在金融、生物医疗、智慧交通、工业互联网、物流等领域得到应用。

城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分： 第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

互联网金融消费白皮书

互联网金融消费白皮书 Word文档下载可编辑

互联网金融消费的崛起 如果说被称为“互联网金融元年”的2013年是伴随着各种“宝宝类”网销货币基金的横空出世，在随后的2014年，互联网支付、网络借贷、众筹、互联网理财、保险等各类互联网金融消费产品进入大众视线，则代表了“互联网金融创新发展年”。通过“互联网+”的技术创新和金融服务融合互动式突破，互联网金融已成为日趋成熟的消费行业。 同时，针对大众消费人群的互联网金融节庆营销也应运而生，其中2015年8月平安集团携旗下多家子公司及合作机构打造的818财神节历时14天总成交达到1805.74亿元，平均单日销售128.98亿元，同比2014年财神节劲增17.1%。而在2015年的“双11”当天，P2P借贷行业的成交额超过85亿元，参与人数超过40万，对于这些参与者来说，11月11日不仅仅是网购的“剁手节”，更是互联网金融消费的“嘉年华”。 从本世纪初互联网支付的出现，到互联网借贷(网络小贷及P2P)、互联网股权投融资(众筹)的落地；从近年来互联网保险的高歌猛进，到近期一站式互联网理财的兴起；从单品类的互联网理财到综合性的互联网金融消费，高端化、精英化的传统金融服务行业逐渐延伸出门槛更低、频次更高、服务更加综合快捷的互联网金融，其某某市场的崛起势在必行。 截止2015年底，即使以最为严格的口径(余额理财)统计，曾参与过互联网金融消费的人群也已经达到2-3某某市场规模接近2万亿元，用户基础基本确立。但值得注意的是，互联网金融消费并非传统金融消费的简单线上化，更不只是销售渠道的变迁，它包含着更加丰富的内涵，需要全新的消费体验、产品特质、营销方式和服务内容，这一切源于——它面对的是截然不同的互联网用户属性。 为此，零壹财经研究院与平安集团、一账通、平安金融旗舰店合作，共同发起互联网金融消费调查活动，通过网络调查和实地调研考察互联网金融某某市场的现状，描述互联网金融消费者的特征。期待让消费者更加了解互联网某某市场某某市场更能读懂消费者，共同促进、迎接互联网金融消费的崛起。 一、互联网金融消费概况 金融消费是人们出于个人、家庭成员或家务目的而从金融机构得到金融产品和服务的过程。广义上讲，无论投资理财还是个人借贷都可归入金融消费的范畴。金融消费的历史源远流长，从简单的货币兑换、个人储蓄，到复杂的财务优化、财富管理，日益丰富多样。但长期以来，由于金融体系主要围绕企业运作，个人作为金融消费者所能获得的产品和服务极其有限，金融消费的蓬勃兴起在全球都不过是近几十年的事情。 我国现代金融消费的历史更加短暂，银行储蓄长期是人们最主要乃至唯一的金融消费行为，直到上个世纪末期，保险、银行理财、证券投资、个人信贷等产品才开始进入大众视野。由于金融服务基础设施薄弱、直接投某某市场不发达和个人收入低下，除储蓄、个别类型的贷款(如住房按揭贷款)和证券(如股票)外，金融消费在我国整个金融服务体系中所占的分量极低。 随着我国经济的快速发展，金融服务行业同步发展，消费者对金融产品和服务的需求日益增大金融消费逐渐成为很多人日常生活中不可或缺的一部分。尤其是2013年以来，伴随大量互联网理财产品的诞生和普及，金融消费引起大众的强烈关注，形成一股网络理财、融资的热潮，宣示着互联网金融消费时代的来临。 截止2015年3季度，即使以最为狭窄的个人投资理财口径来衡量互联网金融消费，其中的网销货币基金规模超过万亿元，其它网销基金、网上炒股规模保守估算远超5万亿，P2P投资余额超过3000亿元，网销保险累计接近3000亿元，众筹(包括产品众筹和股权众筹)累计支持规模在50-80亿元之间。行业涉及的消费者估算在3亿人左右。 互联网金融消费普遍具有以下特点： 核心的消费行为(尤其是购买和支付)在互联网上发生，这是互联网金融某某区别于传统金融消费的最重要特征，尤其是近年来随着移动互联网的快速发展，移动设备日益成为互联网金融消费的首选设备。互联网操作具有极大的便利性，大大降低了金融消费的各项隐性成本。 互联网金融产品的信息透明度有所提高。借助于搜索引擎、社交网络、产品对比、用户评价等手段，消费者可以更便利的获得互联网金融产品相关的各种信息，与金融产品生产者之间的信息不对称程度有所降低，可以更快、更好的做出消费决策。 门槛低是当前互联网金融消费的显著特色。这其中尤以理财产品为典型，传统银行理财产品的门槛较高，实际把大量中低收入人群摒弃在金融消费之外，互联网理财产品的购买门槛经常低至1元乃至1分，带来了全新的增量消费者，不但扩某某市场范围，也有利于向全社会进行理财教育、普及理财知识。 用户体验在互联网金融消费中占有重要地位。即使对于“有钱人”来说，传统的金融消费也是个低频次行为，对产品质量的考核远优于体验感受。互联网则要求以优质体验吸引最广泛的人群，对用户体验的重视也被带入互联网金融产品与服务，甚至成为后者向传统金融消费挑战的首要砝码。 场景化、连接化消费出现。传统金融消费的场景基本上是孤立的，买理财就是买理财、炒股就是炒股。而由于人们的消费活动日益向网络迁徙，互联网所具有的连接效应把各种消费场景联系在一起，金融消费作为其中一种消费场景可以自然的与其它消费场景实现交叉、嵌入(例如各种购物分期产品、投资收益支付日常费用的产品等)，让消费者能够享受到更加自然、完整、便捷的服务。

大数据态势感知系统白皮书_V2.0

目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)

一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全，国家出台了网路安全法，各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度，相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系，但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件，其中不乏大量的重复报警和误报警，且各类安全事件之间分散独立，缺乏联系，无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导，加重了安全运维人员的工作负担，所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。

社会信用体系大数据平台白皮书v1.0

社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯（北京）有限责任公司 2016年5月

目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎，打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片，树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)

7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)

(完整word版)金融催收行业发展白皮书20170628-Sherry1

金融催收行业发展白皮书前言 第一章金融催收行业发展概述 1、金融催收行业的定义 2、银行业金融机构债务催收现状 3、第三方金融催收市场需求 ４、国际金融催收行业发展历程 ５、中国金融催收行业发展历程 第二章金融催收行业发展现状 1、金融催收行业的市场现状 1.1我国不良资产规模及构成 1.2银行业金融机构债务催收现状 1.3第三方金融催收市场需求 1.4第三方金融催收市场规模及预测 2、金融催收公司发展现状 2.1金融催收产业链 2.2金融催收公司主要类型 2.3金融催收公司未来走向 2.4金融催收行业公司概况 第三章金融催收行业发展前景与趋势

1、更多行业联盟、金融催收平台将大量涌现 2、政府监管进一步加强，目前已将金融催收业务列入企业经营范围 3、金融催收公司将进一步规范行业的作业流程 4、金融催收行业将更加开放，各机构、行业间的数据链有望共享和打通 5、接入线上运营的金融催收公司将爆发出强大的竞争力 6、金融催收行业促进国内信用体系建设 第四章金融催收行业的特点及作业流程 1、金融催收行业不灰色不暴力 2、金融催收行业特点 3、金融催收作业流程 3.1金融催收的流程 3.2四种金融催收作业模式分析 第五章金融催收行业管理体制及政策、法律支持 1、国外和我国港台地区第三方债务催收的监管与自律 2、我国大陆金融催收行业主要法律法规及产业政策 第六章当前我国金融催收行业的主要问题 1、行业进入壁垒 1.1客户认知度壁垒 1.2技术壁垒 2、行业风险 2.1行业政策风险

2.2质量控制和合规运营风险 2.3人力成本增加导致的成本上升风险 2.4数据信息安全风险 3、行业核心问题 3.1许多催收公司不符合行业一般要求 3.2符合作业规范的从业人员较少 3.3由于违规催收导致的社会矛盾依然普遍存在 3.4债务催收行业“匿名”存在 3.5我国关于催收行业的法律法规依然有待完善 第七章关于我国催收行业未来发展的建议及操作方法 1、明确债务催收行业行政主管机构 2、推动出台债务催收行业法律法规，促进该行业的阳光化、规范化 3、研究组建债务催收行业自律组织 4、出台债务催收行业自律公约 5、关注债务催收行业高新科技催收手段的发展和规范 6、研究出台个人破产或个人债务清理制度 7、优化信用环境，严厉打击逃废债行为

Linkoop领象大数据平台白皮书

Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案，包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台，帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘，发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务，Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务，充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化，如数据加载、多维关联等常用操作，在降低使用难度的同时提高了计算效率，优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上，Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用，每天处理的新增数据量超过600TB，充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面，使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码，只需要通过鼠标拖拽添加功能组件，设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系，就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程，能直接生成计算任务，提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛，减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能，也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)

CDP_金融业产品白皮书

CDP持续数据保护白皮书 金融行业‘震痛’后的IT容灾架构处方 金融系统的IT系统不仅承担着对公、储蓄、增值业务、账户管理系统、征信等关键业务的运营，而且具有各类扩展业务、OA、数据、决策支持等各类支撑子系统的运行，系统的不间断运行能力对于维护和谐社会、提供优质服务、进而在激烈的市场竞争中立于不败之地具有极其重要的地位。而确保核心业务系统能够持续运转的核心就是建立强大的容灾体系以抵御、防范各类风险。目前，各商业银行已经将灾难备份的目标提高到很高的层面，而且在业务恢复的等级上都具有在各行业中比较高的恢复指标，这些灾备标准往往涵盖极小的数据丢失指标和极为快速的业务恢复能力指标。 技术定位及采用对于灾备体系的成功，起着极其重要的作用。为了满足全面的灾难防御要求，实现高标准的灾难防御指标，同时避免出现国内常发生的容灾备份体系建设之后，仍出现“有灾无备”的现象，美国飞康公司所提出的基于IPStor技术的CDP（连续数据保护技术)灾备方案，往往能获得高效、全面、高标准的新的灾备标准 美国飞康公司是国际上知名的虚拟存储技术软件公司，最早成功地将虚拟化技术结合数据连续保护及存储优化等领先技术，提出了功能强大、开放、性能出色并面向未来发展的CDP 灾备解决方案，不仅实现大型灾难的业务恢复体系，而且实现了各类人为错误的瞬间恢复机制，这使得用户由单一技术同时解决硬件故障和数据逻辑错误的愿望变为现实，这在各类容灾技术中是非常独特的 目前在各商业银行的业务系统中，IT系统所受到的威胁不仅是各类自然灾害等大型的站点级威胁，更多的则是来自于系统内部的各类自身运行威胁。例如： 存储单元的保护缺失：虽然已经建立了基于集群方式的高可用集群，但这一体系只能解决主机系统的安全问题，存储系统本身的安全性还是一个比较薄弱的环节，一旦存储系统故障，双机体系则立刻失效，业务系统可能出现停止运行的情况。 历史数据版本的瞬时备份及恢复：一旦出现数据丢失或系统受到破坏，采用传统的备份系统无法帮助管理人员立即恢复到正确的状态（RTO时间过长），应急能力极弱，同时存在数据不可恢复的风险。因此，备份、恢复的各项指标急需进一步提高，特别是数据备份的实时性亟待提高，以提高对数据安全的保障能力。目前，虽然各类信息系统都建立了备份系统，但是根本无法对这类常见故障提供及时和快速的恢复和应急机制。我们经常可以见到一旦数据库系统因故障停运，其对于整个系统会产生巨大的杀伤力。 有些人认为，采用传统的灾备方式，也能立刻化解以上各类风险。事实如此吗？其实不然，传统的灾备方式在这类常见的“杀手”面前，完全束手无策，因为他们忠实地实现了一个标准的机制，而错误也在传递和克隆，错误仍会杀伤到灾备中心。 美国飞康公司的IPStor CDP容灾方案，是专为金融领域的IT系统设计的一套行之有效的，集磁盘镜像、数据备份、数据远程容灾于一体的多点综合容灾解决方案。其基本架构为：

2019年H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书 杭州华三通信技术有限公司 2020年7月

目录 1 H3C大数据产品介绍................................................................... 错误!未定义书签。 产品简介........................................................................ 错误!未定义书签。 产品架构........................................................................ 错误!未定义书签。 数据处理 ............................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层 ............................................................................ 错误!未定义书签。 产品技术特点............................................................... 错误!未定义书签。 先进的混合计算架构........................................................ 错误!未定义书签。 高性价比的分布式集群................................................... 错误!未定义书签。 云化ETL ................................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层和分级存储........................................................ 错误!未定义书签。 数据分析挖掘...................................................................... 错误!未定义书签。 数据服务接口...................................................................... 错误!未定义书签。 可视化运维管理................................................................. 错误!未定义书签。 产品功能简介............................................................... 错误!未定义书签。 管理平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 业务平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 2 DataEngine HDP核心技术......................................................... 错误!未定义书签。 3 DataEngine MPP Cluster核心技术 ......................................... 错误!未定义书签。 MPP + Shared Nothing架构 .................................. 错误!未定义书签。 核心组件........................................................................ 错误!未定义书签。 高可用............................................................................. 错误!未定义书签。 高性能扩展能力 .......................................................... 错误!未定义书签。 高性能数据加载 .......................................................... 错误!未定义书签。 OLAP函数..................................................................... 错误!未定义书签。 行列混合存储............................................................... 错误!未定义书签。

数字普惠金融白皮书

2016 数字普惠金融 白皮书

目 录 第一章 普惠金融与数字普惠金融 (02) ...1.1.普惠金融与数字普惠金融的概念. (02) ...1.2.普惠金融与传统金融的区别.. (03) ...1.3.数字普惠金融特点及优势 (03) ...1.4.国外数字普惠金融的经验借鉴. (04) ...1.5.我国数字普惠金融的发展现状. (05) 第二章 数字普惠金融的发展模式 (07) ...2.1.传统金融机构参与数字普惠金融路径. (08) ...2.2.互联网金融与数字普惠金融.. (10) ...2.3.数字普惠金融的基础设施建设. (12) 第三章 数字普惠金融的地域性分析 (14) ...3.1.省级普惠金融发展情况.. (14) ...3.2.市级普惠金融发展情况. (17) 第四章 数字普惠金融发展中的机遇与困难 (19) ...4.1.数字普惠金融发展的机遇. (19) ...4.2.数字普惠金融发展的困难 (21) 第五章 数字普惠金融未来发展趋势 (22) ...5.1.宏观政策制度支持力度加大.. (22) ...5.2.普惠金融与数字化技术的融合度加强. (23) ...5.3.数字普惠金融供应商大有可为 (23)

数字普惠金融是将大数据、云计算以及移动互联网等数字技术应用到普惠金融领域，能显著提升普惠金融的获得性，有效扩大金融服务的覆盖面。日前在中国杭州举办的G20峰会上，数字普惠金融是重要议题，中国互联网金融协会会长李东荣也多次提及这一概念，可见数字普惠金融已成为一个非常重要的概念和领域。不过，国内针对数字普惠金融的相关研究还较少，人们对数字普惠金融的了解并不全面。因此，盈灿咨询联合网贷之家及第一财经陆家嘴杂志，共同推出了《2016数字普惠金融白皮书》，对数字普惠金融进行系统的阐述和剖析。 中国领先的互联网金融行业研究与咨询机构 ｜01

2018年中国金融科技白皮书

2018年中国金融科技白皮书2018 融中研究2018.9.27

由于数字货币的发展与兴盛及其带来一些负面事件，2018年伊始，我国加强了金融科技领域的宏观审慎监管力度。首先金融科技行业核心在于科技是否理解金融和金融是否需要科技。金融科技在初期的流量获取方面为金融行业提供助力之后，今年开始在基础设施层面和初级应用对现有金融业务进行有序改造。同时，部分发展程度较高的金融科技应用领域已 经出现了传统人工服务被金融科技产品取代的现象。 而应用场景化、数据垄断化等当下金融科技发展阶段的特点也对监管层提出了更高的要求。 金 融科 技 FINTECH 行业背景-强监管下的金融科技生态

金融科技（Fintech=Finance+Technology ）是“金融” 和“科技”的高度融合，其外延则囊括了大数据、区块链、云计算、人工智能、智能投顾-、支付清算、汽车金融等等诸多领域。 金融科技FINTECH 1 供应链金融 汽车金融 人工智能 区块链 2 3 4 什么是金融科技

10 20 3040506070800 1002003004005006007002014 2015 2016 20172018e 近年人工智能领域融资数量及融资金额 融资事件数 融资金额（亿） 2015到2017这三年，人工智能企业的质量以及获投数量都处于持续上升的趋势，在金额上，这个领域今年上半年金额达到了去年金额的60%左右，融资金额 已经达到了538亿人民币，是2013年同期的近75倍，验证了AI 领域极强的资本获取能力。 数据来源：IT 桔子，融中研究整理

国际 根据统计公司Statista 的预测，2017年美国智能投顾管理资产规模到2021年间，年复合增长率29.3%。 中国 随着我国居民财富规模不断增长、资本市场持续深化广化、人工智能技术进步等影响，我国金融科技在“互联网＋”政策 推动下中前景向好。 未来 我们相信，未来十年将会是人工智能投资领域爆发增长的十年，越来越多的中小投资者会使用类似的服务进行投资研究和决策，人工智能金融科技市场广阔、远景美好。 2208.02 5095.55 1000 2000 3000 4000500060002017 2021 美国智能投顾管理资产规模 单位：亿美元 2185.973150053600 155000 50000 100000 150000200000 2013 2017 20182020 中国互联网理财规模 单位：亿人民币 数据来源：IT 桔子，融中研究整理 数据来源：IT 桔子，融中研究整理