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【干货·案例】金融行业应用型CMDB建设实录
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》。 我们做的相关流程是30多个，这些流程都跟自动化相关，不是纯流程，最后落地的是通过自动化要维护和CMDB关系的流程，这个是有关联了4个系统，分运维监控、IT管理、资源系统三大类。 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。
2.2K70发布于 2018-04-04 - 来自专栏互联网运维杂谈
【干货·案例】金融行业应用型CMDB建设实录
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》。 我们做的相关流程是30多个，这些流程都跟自动化相关，不是纯流程，最后落地的是通过自动化要维护和CMDB关系的流程，这个是有关联了4个系统，分运维监控、IT管理、资源系统三大类。 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。
1.1K10发布于 2019-11-19 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
人工智能在金融领域的五个应用案例
本文介绍人工智能在金融领域的五个应用案例，以期帮助大家更好地了解这个新兴技术在金融中的价值和作用。 Part1 风险管理： 人工智能技术可以应用于金融风险管理，例如信用评估和欺诈检测。 Part4 金融市场预测： 人工智能技术可以应用于金融市场的预测和分析。 通过分析大量的市场数据和新闻信息，人工智能系统可以预测市场的走势和波动，帮助投资者做出更明智的投资决策。 人工智能在金融领域的应用正逐渐改变着传统金融的运营方式和服务模式。 风险管理、量化交易、客户服务、金融市场预测和高频交易等应用案例的出现，为金融机构和投资者提供了更多的智能化解决方案，提高了风险控制能力、投资效益和客户体验。 我们应该关注并宣传这些应用案例，帮助大家了解人工智能在金融领域的价值和作用，推动金融行业的创新和发展。 往期回顾： 一文囊括Python中的函数，持续更新。。。
3.2K71编辑于 2023-09-20 - 来自专栏点滴科技资讯
人工智能在金融领域应用的28个案例
该平台获取投资组合数据并应用机器学习来寻找模式并确定应用程序的好坏。由于其准确性，Underwriter.ai 表示它可以将违约率降低 25% 到 50%。 2016 年，Abe为 Slack 发布了智能金融聊天机器人。该应用程序可帮助用户制定预算、储蓄目标和费用跟踪。 f5 案例研究概述了一家银行如何使用其解决方案来增强安全性和弹性，同时减轻关键的网络安全威胁。 该公司的应用程序还有助于提高自动化程度、加速私有云并大规模保护关键数据，同时降低 TCO 并使其应用程序基础架构面向未来。 根据一项案例研究，Bank One 实施了 Darktace 的 Antigena 电子邮件解决方案来阻止假冒和恶意软件攻击。
16K12编辑于 2023-03-01 - 来自专栏Zabbix中国官方
【案例分享】银行金融业如何应用Zabbix解决方案！
如今，由强大的软硬件驱动的信息系统和应用系统是银行和金融行业的核心，一次宕机就有可能造成百万级，甚至数千万美元的损失！ ? 在银行和金融行业，最终用户体验取决于基础架构各个层面的性能和可用性：硬件，网络设备，系统软件，用户应用程序等等。所有这些项都互相集成，环环相扣，其性能很大程度与其他资源的可用性相关。 Zabbix在银行金融企业中的应用 以一台ATM机在同一银行内提取现金为例，其中需要Zabbix监控的点为： ATM机作为硬件的可用性，包括电源和ATM的机械和电子元件的工作; ATM作为与客户交互软件的可用性 案例 瑞典北欧联合银行 瑞典北欧联合银行（Nordea Bank）是整个北欧与波罗的海地区重要的金融服务集团。 ? 经营业务主要覆盖三个领域：个人金融业务、公司团体金融业务以及资产管理和人寿保险。 Zabbix部分金融银行业客户列表 ? 以上所说到的监控场景和案例只是非常简单的一些例子描述，为您说明Zabbix是如何在银行和金融行业中使用的。实际场景中行业环境的复杂程度远不止如此。
91230发布于 2021-02-03 - 来自专栏数据小魔方
think-cell char 4——瀑布图案例应用
今天要分享的是瀑布图的两个案例应用。 因为瀑布图的用法比较特殊，在数据组织方面需要很强的技巧，所以这里再用两个案例来讲解瀑布图的用法。 首先来看第一个案例图，根据我们上一篇讲述瀑布图的经验，需要先分析要表达的指标数据结构。 根据案例图，其中第四个数据序列（Third）和最后一个数据序列（Final）是汇总值，只需要单独添加一个 字母e就可以。 根据以上分析，该案例数据组织如下： 选中全部数据（一定注意了左侧有一列空列，必须选中，那个默认是数据序列标签占用列，虽然该案例不需要系列标签，但是软件还是会把左侧第一列识别为标签，所以要空列，否则会将数据的第一列识别为标签
4.3K82发布于 2018-04-10 - 来自专栏数据猿
【案例】某城商银行——消费金融大数据智能风控体系应用
本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 数尊 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院 ”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖”四大类案例奖 ? 任务/目标 银行现有风控体系面临数据应用范围扩展、风控决策效率不匹配场景需求，本项目旨在达成如下目标： 1）探索非金融体系数据的应用：现有风控体系基于央行征信报告设计，内部数据集成项目正在进行过程中，时间不可匹配业务 ：需要针对消费金融场景独立构建分析体系、风控体系自优化等内容； 4）探索风控系统的云模式：以消费金融业务为试点，探索风控系统云化的可能性。 、操作合规、应用合理，可以为金融机构提供丰富有效的外部数据资源； 截止目前，数尊已经为国内300多家银行、保险、消费金融公司、其它互联网金融机构提供大数据智能风控服务，在行业享有一定的知名度和美誉。
3.6K41发布于 2018-04-19 - 来自专栏Rainbond开源「容器云平台」
好雨案例 | 某大型金融数据公司利用Rainbond解决应用交付难题
某大型金融数据公司（以下简称“公司”）核心为银行、保险、消费金融、信贷、互金等行业客户提供全套数据服务和解决方案，帮助此类对数据安全要求极高的客户将数据决策转化为业务决策。 同时，公司考虑到未来发展和战略规划，需要解决以下问题： 在技术团队急剧扩张的情况下，如何完成团队治理工作 在业务体量快速增长的情况下，如何优化架构并保障线上服务质量 资深消费金融等大型系统整体方案如何快速实施落地 ，减少服务器成本约47% 产品迭代速率提升约1.9倍 过去需要3人天交付的项目，目前仅需0.5人天左右即可完成 更多项目开始可以通过远程的方式进行交付和维护 关于Rainbond Rainbond是以应用为中心的 PaaS，深度整合基于Kubernetes的容器管理、Service Mesh微服务架构、多类型CI/CD应用构建与交付、多数据中心的资源管理等技术，提供提供云原生应用全生命周期解决方案，构建应用与基础设施 、应用之间及基础设施之间的互联互通生态体系。
84930发布于 2018-05-31 - 来自专栏DevOps时代的专栏
红帽金融行业 DevOps 案例分享
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。 ? 其实对于金融客户来说，我们在落地DevOps的时候，不仅是一个技术方面的工作，比如说从整个DevOps的开发到运维的工作的协同上打通，到深层次垂直方面的CI/CD的工具链集成，会有和金融客户相关的特定的事情 在这个过程中，对于开源的软件的使用，其实我们在DevOps的过程里面，是需要从源头开始去保证金融客户的应用环境的安全。 对于金融客户我们会发现为了实现分布式架构，我们会用到大量的比如宏观的AMQ，会用到大量的内存缓存的产品，也会用到很多分布式的微架构。 在这种情况下，都会导致整个应用的部署非常复杂，部署一套应用功能需要很多不同的组件协同工作。在这种情况下，往往只有通过DevOps的过程，才能为我们带来更好的运维效率。
2.9K51发布于 2018-08-01 - 来自专栏云头条
4 亿、金融 IT 大单
5月24日，吉林省农村信用社联合社发布《2022年核心主机及配套存储等设备采购项目》竞争性谈判公告 预算金额：8688 万元 采购需求： 1、硬件设备共计31台： 其中核心主机3台、核心主机硬件控制台4台 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，同城灾备重构及切换演练，开发测试环境重构等原厂商集成实施服务 4、 应急处置等现场支持原厂专家服务，包括主机50人天和存储90人天 2022年5月24日，吉林省农村信用社联合社发布《2022年网络设备采购项目》竞争性谈判公告 预算金额：4655 万元 采购需求： 核心路由器4台 ，核心交换机4台，区域汇聚交换机32台，接入交换机118台，4套SDN控制器等软硬件设备。
1.1K10编辑于 2022-06-02 - 来自专栏AI机器思维
金融常识生活的必备——跟着案例理解金融(python实现）
作者：Nature 出品：AI机器思维 现实生活中金融一直在我们身边，钱多想理财和投资大生意，钱少想贷款，每个人的需求不同。 理解金融常识，可以帮助我们更好的理财和信贷，同时也帮我们减少损失，提高风险意识。理解常用金融知识，帮助提升金融与社会生活的应用价值，指导理财、信贷、消费与生活。 金融与社会各行业相关，通过实际的金融案例学以致用提升生活品质，快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。 当今什么最贵，房子，买房贷款可以说是每一个买房人要考虑的金融需求，如何贷款，如何减少还款利息，同时还能降低还款压力是每一个购房者要考虑的。不少购房者都对贷款方式和还款方式感到困惑。 对于上面的两个案例推导出通用公式，求解m个周期的期末的PV现值公式如下： ?
2.8K20发布于 2019-09-17 - 来自专栏数据猿
【案例】宜信——可信金融风控SMART-ITFIN大数据支撑应用
本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 银联智惠 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院 ”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖”四大类案例奖 来源：数据猿丨投递：银联智惠 本文长度为5000字，建议阅读10分钟 互联网金融（ITFIN）是利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通 4.开放数据服务系统 以用户画像和商户画像为核心画像，对外提供包括增值信息服务查询、画像查询、交易报告查询、智慧反欺诈、智慧模型等支撑型应用，并支持服务报告、在线查询、接口调用等多种服务方式。 公司先后荣获“2015年度中国互联网金融创新奖”、“2015上海智慧城市建设十大优秀应用奖”、“2016中国大数据创新企业”、“2016中国大数据应用最佳实践案例”、“中国电信云和大数据最佳合作伙伴奖” 、“全国信标委大数据标准工作组2016年度优秀单位”、“首席数据官联盟最佳行业应用案例奖”等多项行业奖项。
2K50发布于 2018-04-24 - 来自专栏python3
Python金融应用编程|金融工程现在用
最后课程介绍了Python的面向对象编程并介绍了两个案例：使用Python实现金融衍生品分析库以及使用Python实现事件驱动的量化投资系统，使学员在实战的环境下理解Python在金融应用开发中的具体应用方式 1、正态性检验 2、资产组合优化 3、主成分分析应用 4、贝叶斯回归分析 第十讲、数值分析技术 对于一些非线性、没有显式解的金融和数据分析问题，需要使用数值分析的技术，本讲介绍这些技术的基础及应用，以及 1、Hadoop概述 2、使用Hadoop实现字符统计 3、Hadoop金融应用举例 4、NoSQL介绍 第十四讲、案例1：使用Python构建期权分析系统 本案例使用之前各讲介绍的Python金融应用相关知识 ，构建相对完整的期权分析系统，帮助学员掌握金融系统开发的要点以及Python整合应用的方式，与之前介绍相比，在案例分析中更多的使用面向对象方法。 、欧式执行类、美式执行类） 4、衍生品分析库应用——波动率期权定价 第十五讲、案例2：使用Python构建简单的算法交易系统 算法与程序化交易是大数据时代计算机技术在金融领域应用的最重要方面之一。
6.2K40发布于 2020-01-15 - 来自专栏python知识
应用案例
如下所示的界面中，有“下载”和“关于”两个按钮，用休眠的方式模拟点击“下载”按钮会联网下载文件需要耗费10秒的时间，如果不使用“多线程”，我们会发现，当点击“下载”按钮后整个程序的其他部分都被这个耗时间的任务阻塞而无法执行了，这显然是非常糟糕的用户体验，代码如下所示。
1K20发布于 2021-05-19 - 来自专栏数据小魔方
Xcelsius（水晶易表）系列4——单值部件应用综合案例！
今天继续分享关于水晶易表单值部件使用的综合案例！ 案例是关于某一公司损益计算书的几个指标，数据来源仍然是沈浩老师的水晶易表教程《数据展现的艺术——精通水晶易表》。 该案例需要用到的单值部件：输入型单值部件：滑块&刻度盘以及输出型变量进度条。 因而这里我只会详细给出三个指标（三类不同单值部件）的详细做法。
1.5K70发布于 2018-04-11 - 来自专栏函数式编程语言及工具
alpakka-kafka(4)-kafka应用案例-系统分析
上一篇我们通过示范案例基本了解了一个独立交易类型的库存管理模块应该是怎样的一块业务。这篇我们讨论一些如何从技术上来实现这样的业务模块。讲确切点应该说如何借助kafka的特性来实现功能开发。 由于最终的完整应用会部署在每一个集群节点，应用中包括了consumer，所以每组consumer已经是分布式的了，不需要分片sharding机制。 在每个节点启动应用时就开始运行多个应用里的kafka-conusmer-stream就行了，至于consumer分布式运算是体现在底层kafka的分布式部署上的。 不过对我们的案例来说，跨节点消息传递与把庞大的运算均衡的分发到多个节点上去相比较就显得微不足道了。所以，我们否定了使用kafkaSharding的想法。 这个库存管理业务模块应该是独立全封闭的。 这个案例的库存管理会通过api为外界用户提供读、写服务。
73830发布于 2021-04-01 - 来自专栏数据小魔方
ggplot2高阶案例应用——中国家庭金融资产配置变化
今天浏览新闻，看到一个关于美国居民家庭金融资产配置的调查，主要介绍1974年~2016年美国居民和非居民部门家庭金融资产配置比例分布演变的数据。 1974年，一个典型公民把8%的金融资产放在现金和活期存款，35%放在定期存款，0.1%放在货币基金，3%放在共同基金，47%放在养老金。 这是一个典型的时间点结构对比数据，我之前曾经用Excel做过一个类似场景的图表，今天使用R语言重新演示此案例。 以下过程我将使用上述案例数据演示制作此类带有连接带的堆积柱形图： library("ggplot2") library("showtext") library("Cairo") font_add("myfzhzh ) mydata$Class<-factor(mydata$Class,levels=c("现金和活期存款","定期存款","货币基金","共同基金","养老基金"),ordered=T) 以上这种案例图
88450发布于 2018-04-11 - 来自专栏Rainbond开源「容器云平台」
案例|某大型金融数据公司利用Rainbond实现应用交付的提质增效
摘要 关键词：敏捷开发、集成交付、远程维护、降本提效 正文 某大型金融数据公司（以下简称“公司”）核心为银行、保险、消费金融、信贷、互金等行业客户提供全套数据服务和解决方案，帮助此类对数据安全要求极高的客户将数据决策转化为业务决策 急需资源管理平台进行统一管理 快速增长的业务需求导致现有开发节奏过于紧张，落地DevOps工作流进展不理想，急需生产就绪的开发运维平台来降本提效 需要实现Strom、Seldon等前沿技术框架在生产环境下的快速部署和快速应用 同时，公司考虑到未来发展和战略规划，需要解决以下问题： 在技术团队急剧扩张的情况下，如何完成团队治理工作 在业务体量快速增长的情况下，如何优化架构并保障线上服务质量 资深消费金融等大型系统整体方案如何快速实施落地 PaaS，深度整合基于Kubernetes的容器管理、Service Mesh微服务架构、多类型CI/CD应用构建与交付、多数据中心的资源管理等技术，提供提供云原生应用全生命周期解决方案，构建应用与基础设施 、应用之间及基础设施之间的互联互通生态体系。
1.1K100发布于 2018-05-17 - 来自专栏点滴科技资讯
摩根斯坦利：全球金融和支付产业区块链应用案例研究
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3.5K134发布于 2018-05-07 - 来自专栏数据科学人工智能
精品教学案例 | 金融交易反欺诈案例研究
通过本案例，能够达到以下教学效果： 培养学生对真实数据进行初步探索的能力。案例基于真实数据生成的移动金融支付模拟数据集，进行数据清洗以及描述性统计分析，使学生对金融诈骗问题有所了解。 ，本案例的研究有利于加深对金融诈骗问题的认识，对帮助金融监管部门打击金融诈骗也有积极的促进作用。 联想到之前发生的不法分子趁用户熟睡时进行金融诈骗的案例—— 吓人！ 凌晨手机信号从4G变2G，然后钱就被转空了… ，表明该数据是和现实情况一致的，这也提醒银行、支付宝等金融服务部门和金融监管部门在该时间段对此类问题给予更多的关注。 4.总结 本案例使用了基于真实数据生成的移动金融支付模拟数据集，然后通过数据清洗和数据描述性统计等方法研究了何时为金融诈骗交易高发时段、金融诈骗交易诈骗金额以及相对于正常金融交易金额的大小。
2.1K20发布于 2020-05-09
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