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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》。 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。 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》。 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。 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。 Part3 客户服务： 人工智能技术可以应用于金融客户服务，例如智能客服和虚拟助手。 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。。。
3.1K71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。
15.9K12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。
89430发布于 2021-02-03 - 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。
82730发布于 2018-05-31 - 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 BOL综合采用了JVM存储、内存数据库和分布式缓存的方式，形成了数尊面向金融应用场景独有的数据存储结构，兼顾系统的动态性、高可用、高可扩展性。 ；核心成员均具有十年以上面向个人客户的金融风险控制模型、系统、整体解决方案服务的经验或管理经验或数据处理经验； 数尊所深度整合的数据来源合法、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
3.6K41发布于 2018-04-19 - 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 、贷后风险预警等信贷风控支撑应用。 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
课程从介绍简单的金融应用开始，带领学员回顾Python的基础知识，并逐步学习如何将Python应用到金融分析编程中。 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、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。
6.1K40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。
98720发布于 2021-05-19 - 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
86150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
中英文PDF报告请加入点滴科技资讯知识星球下载或者与群秘联系！点滴科技资讯感谢您的支持！
3.5K134发布于 2018-05-07 - 来自专栏数据猿
【案例】融360：智能金融系统建设最佳实践案例
作者 | 融360 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 本篇案例为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/ 产品征集部分;感谢 融360 的投递 1、企业名称 融360 2、所属分类 金融科技·风控、智能推荐 3、案例背景 过去两三百年，金融界长期遵循的“二八定律”——服务好20%的龙头企业就可以获得80%的利润 7、数据支持 金融天生就适合人工智能。人工智能应用的三个要素，足够多的历史数据、好的模型、处理数据的能力。 8、应用技术/实施过程 普惠金融需要什么，最后的结果不是更多的信贷员、更多的信审员、更多的银行，而是“智能金融”这个新事物。 “融八牛”还通过“大脑”中实时联网更新的金融诈骗案例和知识库，通过语音交互的方式与用户实时互动，精准识别各类诈骗手段，并进行金融知识教育和智能风险预警。
2.7K50发布于 2018-04-24 - 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
查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客（http://cookdata.cn）案例板块。 本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。 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！ 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 腾讯云入选《金融业数据分类分级与保护应用研究》优秀案例
第一章：报告基础信息 报告标题：《金融业数据分类分级与保护应用研究》 发布机构：北京金融科技产业联盟 发布时间：2023 年 11 月 行业标签：泛金融,商业银行,国有大行 产品标签：#数据安全分级管理系统 （三）策略联动 （四）发展建议 附录 A：金融机构数据分类分级与保护实践案例 案例一：工商银行数据分类分级实践 案例二：中国银行数据分类分级实践 案例三：平安银行数据分类分级实践 案例四：浦发银行数据分级运用实践场景 附录 B：科技公司数据分类分级与保护实践案例 案例一：腾讯数据分类分级实践 案例二：壹账通在某集团数据分类分级的实践 案例三：天融信在某银行基于敏感数据识别与分类分级技术的探索与实践 案例四：天融信在某消费金融开展数据分类分级与风险评估与实践 案例五：蓝象智联普惠金融联邦定制的风险评估方案 案例六：同盾在某大型国有银行数据安全项目的实践 第四章：方法论说明 研究方法：采用定性与定量相结合的案例分析法。 综合应用联邦学习、多方安全计算等基于密码学的融合技术，实现“数据可用不可见，数据不动价值动”。
10710编辑于 2026-05-30跨场景客服案例：腾讯混元在游戏、金融、视频、医疗、支付场景的应用
摘要： 本文以腾讯客服基于混元大模型在游戏、金融科技、视频、医疗健康、支付五大场景的多轮对话落地为案例示例，介绍跨行业客服场景的能力共性与差异，并说明同源能力如何通过腾讯云 TokenHub 平台供企业自建客服系统使用 下面以官方公开披露的客户案例为例，看跨场景客服能力的真实形态。 二、案例示例：腾讯客服基于混元的多场景多轮对话 以下为腾讯内部产品落地案例示例，来自产品资料 §6.3 客户案例原文披露的内容，不代表 TokenHub 平台对所有外部客户的通用能力承诺。 工单历史快速摘要 3.2 金融科技客服：合规 + 精确 金融场景对回答的"边界"要求最严，错答比不答风险更高。模型层重点是： a. 腾讯客服把混元大模型在游戏、金融、视频、医疗、支付五大场景跑出可参考的落地案例，TokenHub 把同源的模型能力对外开放，让企业可以在自己的客服系统里复用相同的基础设施。
19810编辑于 2026-05-28【Redis应用案例】
这个代码使用了Redis进行商场活动的限流。当有用户请求时，会使用incr命令对活动的计数器进行自增操作，并设置计数器的过期时间为60秒。如果计数器的值超过了限制的数量，就返回false表示不允许参加活动，否则返回true表示允许参加活动。
30810编辑于 2025-08-29
腾讯云开发者
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