技术产品

指数产品

联系我们

技术产品

  • 技术产品
  • 解决方案
  • 新闻资讯
  • 工作机会
EN \ 中文

技术产品

  • 技术产品
  • 解决方案
  • 新闻资讯
  • 工作机会

输入中英文数字,并在20个字符以内!

确定

从多源异构数据开始

金融机构掌握很多数据,但仅仅占可获得的数据的一小部分。金融机构掌握的数据是结构化的,金融系统之外的数据如工商注册数据、税务数据、产权数据、诉讼数据等等,都是非结构数据。这些非结构数据分散在各个政府机构、登记中心、法院等,数据格式也不同。并且这些数据随着技术的进步,形式越来越多样化,数据量呈指数增长,易用性也越来越低。

这些数据对金融机构的风险判断同样重要。金融机构在使用这些数据时,并不考虑数据是以行储存、列储存还是原文储存,而是考虑这些数据如何解决他们遇到的挑战和达成他们的目标。他们需要一种能够轻松向这些数据提问以及获得清晰易懂的答案的方式。隆重介绍HIGGS KUNLUN。

将数据与金融融合

我们聘请了信用风险和市场风险方面的世界一流专家,将这些多源异构数据与金融风险模型进行融合,产生一个覆盖更全面、权重更合理、风险可量化的模型。

所有这些数据进入HIGGS KUNLUN后,转变为精心设计的对象和关系,包括企业、人、事件、地点、时间,以及他们之间的关系。

标记和跟踪所有数据

一旦模型确定,所有数据都将持续的流入HIGGS KUNLUN平台。信息保密措施确保即使在同一机构内,在未授权情况下,用户之间无法交叉访问信息。

任何数据源的更新和变化都将自动推送至平台中。随着用户的使用和分析,所有操作都自动跟踪、分类和储存,以便根据用户习惯优化和重复使用。

用活的数据为调查分析助力

用户通过建立在HIGGS KUNLUN平台之上的应用来进行数据分析。用户能够同时搜索所有数据源、将关系可视化、验证假设、发掘隐藏关系、发现隐藏的模式,并将这些洞察分享给同事。

通过打通用户与数据,HIGGS KUNLUN可以全面提高金融机构发现和评估风险的能力。

平台

在后台,HIGGS KUNLUN平台拥有一整套完整的能力来整合不同渠道的数据以完成复杂分析。平台就像一个金融风险基础数据库,包括了详尽的信用风险相关数据以及分析。

平台_灵活的模型配置

灵活的模型配置

不同于传统的基于行或列的数据处理方式,HIGGS KUNLUN通过灵活配置的对象和关系,对应于真实社会中人和组织的概念,包括他们的特征和之间的联系。 HIGGS KUNLUN数据模型,能够快速的进行定义和重定义,从而可以满足将不同来源不同类型的数据整合到一个大一统的能够帮助用户发掘有效信息的环境中的目标。

平台_灵活的模型配置
平台_隐私与安全
平台_隐私与安全

隐私与安全

隐私策略构建于HIGGS KUNLUN平台的底层架构中,足以支持非常精确的权限控制、多层级安全策略和完整的可审计性。首先,平台中每个对象的每个属性都能链接到原始数据源,这样访问限制的设置可以详尽到每个属性。
其次,通过多样化的访问控制策略,用户所能使用的数据可以被很好的管理。最后,所有用户和管理员的数据操作都被记录在不可更改的审计日志中。

平台_合作

合作

HIGGS KUNLUN平台的数据技术确保多个用户,不论是机构内部的还是跨机构的,可以进行无缝的和安全的协作分析同样的数据。HIGGS KUNLUN平台支持跨机构、跨行业和跨地域的协同合作;支持跨安全模型和跨数据模型;以及支持跨低带宽、高延迟网络并依旧维持数据的安全性和完整性。

平台_合作
平台_可扩展、自定义和API
平台_可扩展、自定义和API

可扩展、自定义和API

HIGGS KUNLUN平台的每个层级和每个模块都可扩展。平台从基础上是一个开放的平台,包括基础层级的数据整合、自定义导入方式以及自定义用户界面。平台内整合的数据可通过API进行访问。

平台_知识管理

知识管理

HIGGS KUNLUN平台储存所有整合在其中的数据。不论是数据源的更新还是用户对数据的操作,平台都全数储存。每个用户的数据和分析模型都储存在自己的账户下,在授权情况下其他用户也可访问,并在此基础上进行进一步优化。
用户可以探索不同思路创建的分析模型、记录分析过程的每一个步骤以及回溯之前调查过程中的任意步骤。分析员可以在不丢失自己的工作成果的前提下分享自己的结论。这将形成一个附带版本控制功能的知识库,积累机构中用户的分析成果,将他们的分析转化为数据,将来机构可以利用它发挥更大价值。

平台_知识管理
平台_算法处理
平台_算法处理

算法处理

通过自动识别供分析员检视的数据簇,整合在平台中的算法能力大大增强了用户处理大规模数据的能力。HIGGS KUNLUN平台支持大规模数据集的融合和分析。它同时提供强大和灵活的自动化处理框架。非技术分析员可以通过图形化的处理界面展开工作,无需写任何代码。

平台_超大规模数据处理

超大规模数据处理

HIGGS KUNLUN平台通过扩展性的数据架构和联合数据储存可轻易处理PB级的数据。数据仓库服务可储存大规模结构化数据集,包括日志文件、网络流量以及交易数据等。联合数据服务可储存大规模非结构化数据集,包括文件、电子邮件和报文等。
两种数据储存技术均支持高性能搜索以及其他查找方式。当用户请求数据时,它们自动被纳入平台中进行分析。

平台_超大规模数据处理

应用

在前端,HIGGS KUNLUN提供一套整合的分析工具,包括语义的、时间序列的、地理位置的和全文分析。用户可以跨应用进行分析工作,并且不丢失已有的分析工作。

应用_图形

图形

图形应用提供一种可视化的方式来探索数据对象间的关系。数据对象在可视化图种被表示为节点和边。
用户可以使用筛选工具对感兴趣的内容进行钻取。图形应用包括一个可以发掘事件发生顺序的时间线工具,一个发掘事件发生周期和频率的时间滚轴工具,一个整合的基于属性的选择和筛选工具,以及一个可视化一个网络中的交流、支付、物流等其他数据的流动。
用户可以在图形应用中调整节点和边的展示方式以分析网络特征,比如等级关系。同时图形应用也提供一个演示助手工具帮助分析员美化和注释生成的图形。

应用_图形
应用_地图
应用_地图

地图

地图应用提供一个基于地理位置的分析能力。它包括在地图上的地理位置对象的选择和筛选、时间线和时间滚轴可视化工具。并且提供一个热力图工具来展示目标对象在地图上的密度。
地图上的展示方式可随时改变,这样用户可以针对数据特点随时切换不同的展示方式、嵌入私有的展示方式以及基于多种展示方式创建新的展示方式。
KML和形状文件可以以独立的地图图层导入。导入的形状可以被用作选择和筛选相似地区的其他对象。基于图层中数据的计算,可以为图层进行着色和打标签。

应用_对象浏览器

对象浏览器

通过对象浏览器应用,用户可以针对特定对象钻取大量数据集。基于HIGGS KUNLUN技术,分析员可以通过对象浏览器定义和应用一系列数据对象筛选器得到一个数据子集,并可以通过其他应用进行进一步分析,如图形和地图。

应用_对象浏览器
应用_数据浏览器
应用_数据浏览器

数据浏览器

在数据浏览器应用中,用户可以查看和应用结构化和非结构化文件。在查看原始文本的过程中,用户可以给特定词组打上标签,借此将这个文件与特定对象或对象库中的对象链接起来,从而在其他HIGGS KUNLUN平台应用中使用这个数据。

应用_移动应用

移动应用

HIGGS KUNLUN移动应用将给用户带来实时的、分布式的合作和数据收集工作,适用于需要移动办公的场合。HIGGS KUNLUN移动客户端可支持实地操作员和总部的实时合作。移动用户可以填报调查简报、上传照片和视频、跟踪队友地点以及搜索和探索平台中整合的数据。

应用_移动应用

技术

技术_冰川,结构化数据储存方案

冰川,结构化数据储存方案

冰川是一个万亿级记录量、PB级数据量的分秒级查询分块储存方案。冰川采用几种开源技术来处理大规模数据的高级分析。

技术_冰川,结构化数据储存方案
技术_青鸟,非结构化数据储存方案
技术_青鸟,非结构化数据储存方案

青鸟,非结构化数据储存方案

青鸟提供外部数据源的整合搜索方案。青鸟采用OTF方案整合数据。当一个融合查询查找到相应结果时,这些结果立即被传送到平台数据库中。

技术_搜索

搜索

HIGGS KUNLUN平台搜索服务支持系统内所有数据的全文查询,包括结构化数据和非结构化数据。

技术_搜索
技术_帕米尔,内存储存数据库
技术_帕米尔,内存储存数据库

帕米尔,内存储存数据库

帕米尔是HIGGS下的一个内存数据库技术,支持大量数据下的交互工作。帕米尔可以在10秒内搜索数十亿的对象。该技术创建于2009年,设计上与Spark技术类似。帕米尔驱动HIGGS KUNLUN的对象浏览器,使得分析员可以从大量数据中筛选出一个可操作和有价值的子集以便进一步详细分析。

技术_璞玉,灵活配置、基于对象的数据模型

璞玉,灵活配置、基于对象的数据模型

璞玉是HIGGS下的一个可灵活配置、基于对象的数据模型。它将不同数据源的数据从原始储存格式转变和整合为数据对象和属性,并可反映真实社会中的对象,如人、地点、事物、事件,以及对象间的关系。因为不同机构对事物的理解不一样,同时分析模型不断演化,璞玉针对每个案例制定不同的模型策略,并能够随数据源的新增、减少和重组而更新。当数据经过这样的灵活和统一的数据模型处理后,HIGGS KUNLUN平台中的数据整合过程变得异常简单,使得数据整合过程仅需短短数周。

技术_璞玉,灵活配置、基于对象的数据模型
技术_归墟,数据仓库
技术_归墟,数据仓库

归墟,数据仓库

归墟是HIGGS KUNLUN下的一个永久数据仓库。它驱动平台的权限控制、审计、知识管理和合作功能。所有归墟中的数据都包含一个自身的历史信息,包括创建和修改日期、创建人和修改人、从哪个数据源衍生而来以及其他安全和访问限制。用户可以直接访问这些信息,获得富文本的分析体验,以及建立不同访问权限和不同建模逻辑用户间的合作。扩展信息包含安全控制和版本控制,在保持数据完整性的前提下,帮助用户实现不同角度和不同时间的分析。

技术_山海,归墟的数据储存容器

山海,归墟的数据储存容器

山海是归墟的储存容器。它综合了当代分布式NoSQL的简单和可扩展性,以及传统SQL数据库的安全性和一致性。山海在顶层支持任何兼容的“键-值”储存。作为一个全新设计的高可配置的API,山海从桌面级到数据中心级在性能上遵从线性变化。

技术_山海,归墟的数据储存容器
技术_Eureka,跨域合作
技术_Eureka,跨域合作

Eureka,跨域合作

Eureka网络是一个HIGGS KUNLUN的分布式系统,它可以为每一个机构客户创建一个HIGGS KUNLUN副本。每个HIGGS KUNLUN平台副本运行在统一的公共数据以及机构内部自己的数据之上。通过授权,一个机构的Eureka可以与另一个机构的Eureka进行数据和分析合作。Eureka网络能够支持多种璞玉和多种访问控制策略,并同时确保数据在各个副本间的一致性。Eureka网络将支持跨机构、跨职能和跨地域的安全数据分享和合作数据分析。