- Modelb@nk5.0将来银行架构
- “乾坤”企业级数智底座
- 平台级产品
- 银行行业解决规划
- 其它沉要行业解决规划
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主题利用产品族
聚焦主题业务系统建设，支持数字化转型
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云推算产品族
提供云原生架构解决规划
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数据智能产品族
以数据中台为主题的数据全性命周期产品
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智能银行（网点）产品族
覆盖智能风控、远程视频银行等场景化产品
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数字金融产品族
通过盛开银行等延长互联网金融产品
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信贷治理产品族
覆盖信贷全流程，助力普惠金融
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风险治理产品族
提供信誉风险与本钱计量产品
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科技监管产品族
聚焦监管合规，强化金融系统安全性
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金融信创
散布式主题系统国产适配，构建金融安全底座
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行业信创
全栈式信创云平台，驱动多行业自主可控
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基于云原生的智能服务
云原生+AI驱动，全栈式火快部署与智能运维
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量子通讯
量子密钥分发技术，构建金融级安全通讯网络
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农业村落场景金融
数字技术赋能农业产融，构建智慧村落生态
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中幼微场景金融
大数据风控+线上化服务，破解幼微融资难题
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数字供给链金融
区块链+AIoT技术整合，优化产融协同效能
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数字人民币场景利用
智能合约+多载体支付，拓展消费场景
- 征询规划
- 行业数字化转型
- 软件及服务
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业务征询
数字化战术、经营造模、零售与绿色信贷征询
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数字化征询
科技战术与系统群架构及治理研发规划等
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数据治理征询
企业整体战术导向全局数据治理与利用规划
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PMO治理征询
萦绕项目进行全性命周期管控与专家赋能
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金融信创征询
3-5年信创工作整体规划造订
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企业IT治理服务产品族
散布式架构+智能运维平台，全性命周期IT治理
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企业IT治理服务解决规划
丰硕的IT治理解决规划，保险业务陆续性
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企业数字化转型服务
科研知识产权规划，提升全性命周期治理能力
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工业数字化转型服务
工业智能体+物联网优化出产，打造数智工厂
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研发治理及DevOps
云原生+DevOps全性命周期平台
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自动化产品
自动化建模、执杏注测试、业务流程自动化
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测试解决规划
AI+TMMi赋能全性命周期测试，智能天生用例
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征询及表包
全性命周期IT服务，PMO征询与行业级交付
- 系统概述
- 行业痛点
- 产品特点
- 产品优势
- 整体架构
- 利用场景
数据补录平台能对各系统中，数据存在数据质量问题或数据缺失进行补录 。
平台占有美满的校验机造，保障补录的数据质量，蕴含字段级校验、表内校验及跨表关联校验；矫捷定造补录模板，实现多样的补录需要，蕴含台账补录、逐条补录、字段补录等；美满矫捷的补录流程，蕴含补录工作定造、补录工作下发、数据补录、补录审核等；能够在其他系统火快集成，在较短功夫内满足其数据补录需要；支持多种数据源，蕴含传统关系型数据库、Hadoop数据库，支持实时数据的补录 。
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业务与数据“不匹配”部门业务只有手工台账，进行统计分析时必要手工推算和填报 。线下统计分析的一些报表、汇报资料和分析了局，为了方便日后查看和利用，必要通过系统录入和存储 。
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业务发展新增数据对需要部门业务只有手工台账，进行统计分析时必要手工推算和填报 。线下统计分析的一些报表、汇报资料和分析了局，为了方便日后查看和利用，必要通过系统录入和存储 。
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业务系统数据缺失由于汗青原因，业务系统的录入信息不齐全，导致监管和统计分析短缺必要的维度，必要补充数据 。
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已有的数据要洗濯源系统数据质量问题，系统建设挨次和利用需要等方面的原因，数据平台并没有该部门数据，必要加载和洗濯 。
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职能齐全的补录模板补录模板用来界说，补录的数据源，补录数据内容，校验规定，数据筛选前提等 。目前数据补录平台能够针对单表数据进行新增和批改，能够自界说补录字段的控件类型、数据类型取值领域、数据体式等属性 � Ｄ芄煌ü中创氲姆绞�，增长字段级校验、表内校验及跨表关联校验规定 � Ｄ芄簧柚檬萆秆」娑ㄔ诶∈菰粗斜匾牟孤嫉氖� 。
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美满的工作治理与校验审核机造补录模板新建实现后，必要凭据模板对机构下发补录工作，平台支持工作下发到复杂的机构的指定角色 。补录工作可分为单次工作、周期工作，可一次性下发工作，也能够自界说周期性按时下发补录工作 。补录数据能够系统自动审核也能够人为审核 。
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支持多种数据源补录支持补录多种数据库，如MySQL、Oracle、达梦、GaussDB、MongoDB、GBase等 。
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矫捷的权限维度节造独创的基于“权限维度”的权限机造，能适应任何上游系统的数据（补录）权限规定，满足复杂组织中工作自动下发和数据填报权限节造 。
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支持大数据量的导入导出支持用Excel批量导入/导出数据 。提供异步工作治理职能，可查看导入/导出进度，导入数据条数,对导入失败的数据报错，可提供导入报错信息，报错信息用用导入的Excel形状纪录返回，可下载查看，对导入失败数据还可增量再次导入 。
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支持多法人可对源数据的抽取、数据跑批执行等数据处置进行独立操作、支持补录处置流程的特色化，对分歧法人配置分歧流程、按法人机构的现实情况对工作进行跑批处置、可对配置虚构总行的治理员但对各法人的填报人等进行独立配置，确保各自数据独立、不私见 。
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业务与数据“不匹配”部门业务只有手工台账，进行统计分析时必要手工推算和填报 。线下统计分析的一些报表、汇报资料和分析了局，为了方便日后查看和利用，必要通过系统录入和存储 。
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业务发展新增数据的需要新的数据需要，如业务发展和新监管要求，数据源系统设计时没有思考到 。数据管控平台要求的数据尺度和质量落地引起的需要等 。
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业务系统数据缺失由于汗青原因，业务系统的录入信息不齐全，导致监管和统计分析短缺必要的维度，必要补充数据 。
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已有的数据要洗濯源系统数据质量问题，系统建设挨次和利用需要等方面的原因，数据平台并没有该部门数据，必要加载和洗濯 。
?京公网安备11010802043876
