保险行业大数据公司

解锁保险数仓新姿势：大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代，保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用背景下，大数据平台构建保险数仓成为保险行业数字化转型的关键举措。通过构建保险数仓，能够整合保险企业内外部的海量数据，打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享。为保险企业的业务决策、产品创新、客户服务等提供大数据平台的分布式计算、实时处理等技术，极大地提升了保险数据处理和分析的效率。保险行业的数据量巨大，传统的数据处理方式在面对海量数据时往往力不从心。大数据平台采用分布式计算框架，将数据分散存储在多个，保险行业的发展模式和服务方式正在经历深刻变革。数字化转型涵盖保险业务的各个环节，无论是前台业务的客户体验优化，中台业务的流程自动化与智能化，还是后台业务的数据分析与决策支持，都离不开数据的支撑。在这个过程中，数据作为新型生产要素，已成为保险行业数字化转型的核心驱动力，其重要性不言而喻。它不仅是实现精准营销、优化产品定价、提升风险管理水平的关键，更是保险企业在激烈市场竞争中脱颖而出的制胜法宝。在这样的

现身说法，分享银行、保险行业的成功案例，更有星环科技新产品介绍和前沿技术分享，与会嘉宾满载而归。01、大数据技术发展趋势介绍星环科技创始人、CEO孙元浩率先登台，为大家解析了大数据技术发展趋势。大数据、交通等行业，推动诸多企业实现数字化转型。04、太平保险-大数据建设经验分享太平金科数据分析平台负责人许崇涛认为，传统保险行业在大数据建设过程面临以下6大挑战：数据量增长迅速、数据时效性要求高、用户数多并发高、保险业务逻辑复杂、小机闪存成本高昂、IT架构复杂。而基于大数据平台的应用能力，将保险行业与大数据、人工智能等技术结合，利用大数据平台的分布式计算能力可以为原系统大大减轻负担，提升业务处理效率10月19日，“星火燎原，智慧点金——2018星环科技银行+保险行业高峰论坛”于苏州同里拉下帷幕，在这座素有“东方小威尼斯”之誉的江南古镇，与会嘉宾非常热情地一路相随。活动现场，各大银行及保险公司、中国银行齐聚一堂，并围绕“大数据3.0时代，如何建设银行+保险大数据平台”这一主题进行圆桌对话。几大银行+保险前沿公司从数据洞察、数据关联、数据治理、模型构建、数据应用诸多角度进行了经验分享。通过搭建大数据

解和处理该行业的专业术语、规范和语义。行业大模型的发展得益于大数据和深度学习等技术的进步，以及对各个行业特定需求的理解。通过训练行业大模型，企业和从业者可以利用模型的语言理解和生成能力来解决该行业中的行业大模型是指在特定行业领域应用的大型语言模型。与通用的大型语言模型相比，行业大模型更加专注于某个特定的行业，例如金融、医疗、法律等。行业大模型通过在该行业的领域数据上进行训练和优化，可以更好地理各种问题。然而，行业大模型的训练和应用也面临一些挑战。其中包括获取足够的行业数据进行模型训练、解决数据质量和隐私保护的问题，以及不断更新和优化模型以适应行业发展的需求。星环科技提供大模型训练工具，帮助/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功在实际生产中投入应用；第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了

水利行业大数据平台：开启智慧水利新时代水利行业的“数据革命”在信息技术飞速发展的今天，大数据已成为推动各行业变革的重要力量，水利行业也不例外。传统水利管理模式在面对日益复杂的水资源问题和社会需求时，逐渐显露出其局限性，而大数据技术的出现，为水利行业带来了新的发展机遇与挑战。水利行业大数据平台的出现，正是为了应对这些挑战。它作为一个集成的数据管理和分析平台，能够将分散在各个角落的水利数据进行整合、清洗、存储和分析，实现数据的互联互通和共享共用，为水利行业的数字化转型提供了关键支撑。水利大数据平台：究竟是什么？水利行业大数据平台，是基于云计算、大数据、物联网、人工智能等先进技术构建的综合性功能，引领水利变革（一）全面感知，实时监测水利行业大数据平台通过物联网传感器，实现了对水利设施和水资源的全面感知与实时监测。在江河湖库的关键位置，大量的水位传感器、流量传感器、水质传感器等被密集部署，它们如同数据管理与应用平台。它就像是水利行业的“超级大脑”和“智慧中枢”，承担着数据汇聚、存储、处理、分析以及应用服务等关键任务，为水利行业的科学决策、精细化管理和高效运行提供了强大的数据支撑和技术保障强大

需要包含多个子模型，如银行模型、资本市场模型、保险模型、货币政策模型、宏观经济模型等。这些子模型需要进行有效的集成和数据共享，以便全面考虑各种经济情况下的金融风险和影响因素。金融行业大模型可以应用于风险金融行业大模型是一个较为复杂的金融系统模型，其中包含了金融机构、金融市场、金融产品、经济政策等因素，可以用来模拟和测金融市场的波动和变化，作为金融风险管理和决策的重要工具。一个完整的金融行业大模型深耕金融领域，服务大量金融行业客户，积累了上百万金融专业领域的语料；基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域大语言模型的坚实底座。-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而使得无涯能够对齐专业研究员的分析推理能力，更加智能

金融行业大模型是指专门针对金融领域的特点和需求，基于大量的金融数据训练而成的大语言模型。金融大模型特点金融专业性强：金融行业大模型具备深厚的金融专业知识，能够准确理解和处理各种金融术语、概念、市场动态等信息，例如东方财富的妙想金融大模型，可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高：金融数据的准确性和可靠性至关重要，因此金融行业大模型在训练和优化过程中，对数据的质量把控更为严格，以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出：金融行业大模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制，通过对海量数据的分析和挖掘，预测市场趋势、识别潜在风险因素，为风险管理提供有力支持。合规性要求严格：金融行业受到严格的监管，大模型的应用必须符合相关法规和合规要求，包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定，以确保金融业务的合法合规运营。金融大模型应用场景智能投研：帮助分析师快速收集、整理和分析大量的金融市场数据、公司财报等信息，挖掘有价值的投资线索，生成投资报告和研究观点，提高投研效率和准确性。智能投顾：根据用户的风险偏好、投资目标和财务状况，为个人投资者提供个性化

行业大模型是指针对特定行业或领域的需求，采用大规模数据训练和先进算法的深度学习模型。与通用大模型相比，行业大模型更注重对垂直细分领域的数据进行有针对性的训练和优化，以更好地理解行业的语义和规范，更有效地执行专业性更强的任务。以下是一些行业大模型的典型应用：智慧能源：在智慧能源领域，大模型可以帮助优化能源分配和消耗。例如，通过分析历史数据和实时信息，模型可以预测能源需求，优化电网负荷，减少能源浪费中，大模型可以分析天文数据，帮助科学家发现新的星体和宇宙现象。智慧金融：金融行业利用大模型进行风险评估、欺诈检测、投资策略优化等。AI模型能够分析市场数据，预测股票走势，为投资者提供决策支持。自动驾驶。智慧医疗：在医疗健康行业，大模型的应用包括疾病诊断、个性化治疗计划制定、药物研发等。通过分析患者的医疗记录、基因信息和生活习惯，AI模型能够提供更准确的诊断建议，甚至在某些情况下，能够发现人类医生可能忽略的细微症状。智慧城市：智慧城市利用大模型来提高城市管理效率和居民生活质量。例如，通过分析交通流量数据，模型可以优化交通信号灯控制，减少拥堵。在环境监测方面，AI可以帮助监测空气质量，预测并应对

（大数据）C（云技术）成就点金术，助力金融企业从提高行业服务的质量和效率、降低风险及提升企业收益？2018年10月19日，星环将在XX举办首届“”星火燎原，智慧点金——星环第一届银行+保险行业高峰论坛:10大数据在银行风控中的思考和实践恒丰银行赵毅10:10-10:40星环产品线介绍星环科技10:40-11:10太平保险案例分享太平保险许崇涛11:10-11:40江苏农信案例分享（拟）江苏农信11近年来在波澜壮阔的新金融浪潮中，中国金融科技的飞速发展及其前景都受到了业内广泛关注，这样突飞猛进的变化背后，当然离不开大数据和人工智能等相关技术的攻坚克难。大数据3.0时代，如何用A（人工智能）B”，届时将有各大银行及保险公司现身说法，分享成功案例；更有星环新产品介绍和前沿技术分享，欢迎大家前来参会。时间主题演讲人8:30-9:00签到9:00-9:40致辞+趋势介绍星环科技孙元浩9:40-10大数据技术的数据仓库建设厦门国际银行林炳贤15:15-15:45茶歇15:45-16:15江苏银行案例分享江苏银行16:15-16:45金融企业如何进行数据模型搭建星环科技李飞16:45-17:15金融大数据资产管理体系建设实践宇信干从勇

近日，中国信通院正式发布《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：银行业》标准。星环科技凭借在大规模预训练模型领域的积累和洞察，积极参与了《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1模型维护方面的实践经验，为模型的持续优化和迭代提供了一些策略和方法。《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：银行业》标准是银行业大模型标准，主要用于规范银行业大模型在客服、营销、反诈、办公、审查等场景的应用，明确银行业大模型在数据资源、开发部署、运维管理和服务应用方面的技术能力，为银行业大模型技术研发者和选型者提供评估参考规范，推动银行业大模型健康发展。当前以大模型为代表的新一代，此前星环科技曾参编金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分：金融大模型》，为标准的完善做出了重要贡献。此外星环科技还参与发起语料生态服务大模型可持续发展倡议，携手），旨在为企业打通从人工智能基础设施建设到大数据、人工智能等研发应用的完整链条，加速人工智能对产业赋能进程。基于无涯大模型，星环知识平台TKH打造了无涯·问知、无涯·问数、无涯·金融、无涯·工程等AI

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...