海量数据处理技术,激发金融数据潜能

“多快好省”:TiDB 在现代金融系统中的应用与实践 原先,中国人寿财险的业务系统主要依赖 Oracle 数据库,从最初的选型到边缘系统的上线,经过两年多的升级改造,最终实现了核心业务系统的全面替换升级。正如客户所言:“国寿财通过采用自主可控的软硬件技术,对现有的保险核心业务系统进行深度升级和改造,开创了全栈自主技术在超大型保险公司核心系统中的应用先河,为国内金融行业关键系统的国产化建设提供了有力的实践经验。这些企业在私有云平台上部署 TiDB 后,实现了显著的成本效益,节约了 66% 的计算和存储资源,并且能够轻松实现同城双活和异地灾备的一键式部署。 阅读详情

2月6日,北京金融科技产业联盟正式发布了《海量数据处理技术金融应用研究报告》(以下简称《报告》)全文。该《报告》是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告,由北京金融科技产业联盟指导,腾讯、兴业银行联合牵头,中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。

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图一

中国人民银行发布的《金融科技发展规划(2022-2025年)》提出了对“数字驱动”的明确要求,包括把握数字经济发展新趋势,发挥数据要素倍增作用,将数字元素注入金融服务全流程,将数字思维贯穿于业务运营全链条,强化金融创新的科技武装、数据加持,加快金融数字化转型步伐,全面提升我国金融业综合实力和核心竞争力。

数据是数字化转型的关键要素。金融行业在业务开展过程中积累了海量业务数据,这些数据具有巨大的潜在业务价值,是推进“数字驱动”的基础支撑。但是,当前金融行业的海量数据处理面临数据存储、数据计算、云化计算、融合计算和研发运营等多方面的挑战,阻碍了数据要素潜能的充分释放,金融机构迫切需要了解海量数据处理技术的发展情况和行业实践进展,以促进本机构金融数据业务价值的深入挖掘。

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图二

《报告》分为发展概况、应用情况、主要挑战、关键技术与建设思路、发展趋势和展望、实践案例等六个章节,针对行业关注的重点问题,对海量数据处理的技术、应用、挑战、建设等多个方面进行系统分析,从行业发展、应用情况、落地痛点以及关键技术等多个维度展开深入研究,并对人工智能、数据湖仓、数据网格等前沿数据技术应用进行初步分析,探讨金融业未来的数据技术发展趋势。此外,《报告》介绍了中国工商银行、中国银行、兴业银行、中信建投证券、上汽集团财务公司等金融机构的典型实践案例,为金融行业提供参考和借鉴。

《报告》指出,金融业在海量数据的处理方面呈现“五化”技术趋势,即云数一体化、存算分离化、湖仓一体化、计算融合化、研发运营一体化。

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图三

当前,云架构和新智能已成为金融数字化发展的主旋律,腾讯云为金融数字化转型打造了包含新基建、新连接、新服务的全景方案。腾讯云将基于“五化”技术的探索和应用,推进金融业海量数据的高效存储、计算、分析和运营,帮助金融机构深度挖掘数据的潜在业务价值,激活数据要素的倍增作用,提升金融机构数字核心竞争力,助力金融行业加快数字化转型升级的进程。

报告下载👇

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大数据金融,这个“跨界整合”会带来什么 大数据及其衍生技术在最近几年时间里成为了一门被市场和大众热烈追捧的“新概念”和“新课题”。各种关于大数据的研讨及其应用层出不穷:“大数据风控”、“大数据扶贫”、“大数据城镇”等种种新词汇在各类媒体平台上不断刷洗着读者的眼球,同时也激发了人们对大数据所代表的某种“无所不能”的巨大憧憬。 对于金融行业和金融研究领域,“大数据金融”仿佛成为了一门新兴学科,业界期望这样的“跨界整合”,会给金融行业和... 阅读详情

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