三个场景都需要基于大量的数据进行分析和预测。通过行业大模型,可以挖掘出数据中的隐藏信息和模式,从而更好地理解和预测欺诈行为、客户行为和信用风险。 且需要随着数据的不断积累和业务的变化,策略也需要不断地更新和...
总的来说和企业规模、企业续存时间成正比。 国产数据库套壳太多,售后参差不齐。能安全适配的只有看企业规模和时长。用的多,适配就多。
理财产品的最佳持有期分析、多只金融产品的对比和选购分析。我想的是这些。
我觉得是2点吧 1、专业性,选择金融专业的训练多的模型 ,金融是个特殊的专业,有专有的各个条线的业务类型。 2、安全性,简单的说数据在进入机构内,而不是放在提供商的训练机房。...
每日备份,其实理论上说在主节点备份,但是实际中,还是很多选择从从节点的进行备份。主节点执行备份操作,在业务高峰期对系统不是一个好的操作。 PG目前我使用的方法是异地异步流复制进行灾备,或者将主的WAL日志复制过去灾...
这是银行与互联网不同的 最重要的是审计安全功能,没有好的审计追述,就不会在银行有市场, OceanBase 有有很好的审计功能。这个虽然工作中没有使用,但是还是很推荐...
很重要 ,没有集成化的运维工具 基本不会想着使用
听说很好的一款,基于互联网改造而来的数据库。
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