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- 銀行數(shù)據(jù)倉庫風(fēng)險管理辦法 內(nèi)容精選 換一換
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另一個例子是,我為一家銀行提供軟件服務(wù)。這家銀行希望能夠?qū)崿F(xiàn)客戶身份的快速驗證,提高客戶的安全性和體驗。我使用了華為云通用AI解決方案中的 人證核身 IVS 服務(wù),幫助他們實現(xiàn)了這個需求。結(jié)果,這家銀行的客戶身份驗證效率大幅提高,客戶可以更快地完成身份驗證和業(yè)務(wù)辦理,銀行也可以更好地防范風(fēng)險和欺詐。來自:百科賬,降低財務(wù)職業(yè)風(fēng)險。 免費財務(wù)記賬軟件---電子檔案:智能識別電子發(fā)票;自動歸檔,合規(guī)備查。 免費財務(wù)記賬軟---稅務(wù)智能 免費財務(wù)記賬軟件---稅負(fù)測算:智能測算稅負(fù);智能發(fā)票測算;大數(shù)據(jù)行業(yè)稅負(fù)參考,防止多交冤枉稅。 免費財務(wù)記賬軟件---風(fēng)險預(yù)警:稅務(wù)風(fēng)險分析/檢查;與金稅三期重點指標(biāo)保持一致。來自:專題
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第二步:識別和梳理具體業(yè)務(wù)場景的敏感字段。 敏感信息依賴于實際業(yè)務(wù)場景和安全維度,以自然人為例,用戶個體的敏感字段包括:姓名、身份證號、手機號、郵箱地址等等;在銀行系統(tǒng),作為客戶,可能還涉及銀行卡號、過期時間、支付密碼等等;在公司系統(tǒng),作為員工,可能還涉及薪資、教育背景等;在醫(yī)療系統(tǒng),作為患者,可能還涉及就診信息等等。來自:百科脫敏算法。 示例: 假《rsd-dsc-test》數(shù)據(jù)庫中的“dsc_yunxiaoke”表中存儲了如下銀行員工的信息表: 現(xiàn)需表進行敏感數(shù)據(jù)識別并完成脫敏,制作預(yù)置的“銀行金融模板領(lǐng)域”的識別規(guī)則組,識別出敏感數(shù)據(jù)并生成識別結(jié)果數(shù)據(jù)報告,再對識別出的敏感數(shù)據(jù)采用“ Hash脫敏”中的SHA256算法進行脫敏處理。來自:百科
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O=0的高可靠、以及滿足全球權(quán)威信息技術(shù)安全性評估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL4+級別的高安全能力,更快、更穩(wěn)、更可信,并已經(jīng)在中國工商銀行、中國郵政儲蓄銀行、華夏銀行、永安保險等30多家金融客戶的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用,承擔(dān)越來越多的業(yè)務(wù)負(fù)載。具體而言, GaussDB 核心亮點有以下幾點——來自:百科
“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1.報表系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市, 數(shù)據(jù)倉庫 。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。來自:百科
“高速”路上馳騁: 工商銀行攜手 華為云Stack 提供的 FusionInsight MRS 湖倉一體批流一體技術(shù),建成同業(yè)最大單集群,總規(guī)模達(dá)5000+節(jié)點,支撐300+行內(nèi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用,日均承載批量計算作業(yè)數(shù)達(dá)30萬+,支撐行內(nèi)外金融數(shù)據(jù)服務(wù)。 某股份制銀行,早期采用批處理集群、數(shù)據(jù)來自:百科
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