2014年4月23日,第二屆中國金融云高峰論壇在廈門召開。來自銀監(jiān)會(huì)、中國銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、招商銀行、民生銀行、光大銀行等國內(nèi)四十多家銀行的信息技術(shù)部主管等出席會(huì)議。
中國銀監(jiān)會(huì)銀行業(yè)信息科技監(jiān)管部黃秋國,建設(shè)銀行北京數(shù)據(jù)中心副主任吳險(xiǎn)峰,交通銀行數(shù)據(jù)中心副總經(jīng)理鄭仕輝等在會(huì)上發(fā)言,與在座嘉賓及企業(yè)代表一同就金融行業(yè)在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)背景下的技術(shù)發(fā)展進(jìn)行深入探討。
迎接來自互聯(lián)網(wǎng)金融的挑戰(zhàn),銀行自身的產(chǎn)品也在不斷的發(fā)展。這需要敏捷的IT系統(tǒng)進(jìn)行支撐。與會(huì)的銀行科技領(lǐng)導(dǎo)反復(fù)強(qiáng)調(diào),“銀行經(jīng)營(yíng)的是風(fēng)險(xiǎn)”,不同于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),銀行面臨著更加嚴(yán)格甚至苛刻的監(jiān)管壓力。所以,卓越的應(yīng)用性能管理是確保銀行業(yè)務(wù)穩(wěn)定、高效運(yùn)行的關(guān)鍵,但龐大的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、復(fù)雜的技術(shù)架構(gòu),讓項(xiàng)目落地成為了一場(chǎng)漫長(zhǎng)的馬拉松。針對(duì)應(yīng)用管理項(xiàng)目落地周期長(zhǎng)、難度高的挑戰(zhàn),Netis作為中國銀聯(lián)、交通銀行、招商銀行、民生銀行、光大銀行等核心應(yīng)用性能管理的供應(yīng)商,在會(huì)上帶來了廣受贊譽(yù)的敏捷應(yīng)用性能管理產(chǎn)品——CrossFlow BPC,讓銀行應(yīng)用性能管理項(xiàng)目“即刻”實(shí)施,快速落地!
會(huì)上,Netis產(chǎn)品副總裁賀曉麟先生發(fā)表題為“金融行業(yè)核心應(yīng)用性能管理”的精彩演講,向現(xiàn)場(chǎng)嘉賓展示CrossFlow BPC基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的應(yīng)用性能管理解決之道。全旁路,對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)無影響;梳理、配置即刻完成實(shí)施;精確定位故障、準(zhǔn)確預(yù)警的功能符合銀行對(duì)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代核心應(yīng)用性能管理的期望,這得到了在座嘉賓極其熱烈的反響。同時(shí),CrossFlow解決方案已經(jīng)為金融私有云、SDN、數(shù)據(jù)中心雙活架構(gòu),甚至是數(shù)據(jù)中心集群做好了全面的準(zhǔn)備。
CrossFlow“即刻”部署三部曲:
1、梳理:服務(wù)路徑圖發(fā)現(xiàn)(SPV Discovery),一鍵自動(dòng)應(yīng)用梳理,自動(dòng)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)路徑。
2、配置:可視化圖形配置界面,所見即所得;針對(duì)銀聯(lián)卡交易,外卡,支付寶,眾多國內(nèi)外廣泛使用的核心銀行系統(tǒng),人行超級(jí)網(wǎng)銀、二代支付、征信、清算等服務(wù),典型的IBM WAS、TUXEDO、MQ、WEBLOGIC、MESSAGE BROKER等49種金融行業(yè)常見協(xié)議都可以即刻支持。
3、監(jiān)控:以服務(wù)為中心,全面可視化應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量。
CrossFlow(www.netis.com.cn/product/)是由國內(nèi)領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)分析與應(yīng)用性能管理產(chǎn)品及解決方案供應(yīng)商——Netis完全自主獨(dú)立研發(fā)的服務(wù)性能管理產(chǎn)品線,為用戶在復(fù)雜的IT環(huán)境下對(duì)業(yè)務(wù)提供深入的洞察力,幫助用戶通過簡(jiǎn)單、高效的方式實(shí)現(xiàn)核心業(yè)務(wù)的主動(dòng)式運(yùn)維。CrossFlow產(chǎn)品賦予IT環(huán)境充分的敏捷性,讓IT環(huán)境成為推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的力量。自誕生以來,CrossFlow已獲得中國銀聯(lián)、交通銀行、招商銀行、民生銀行、光大銀行、國泰君安證券、廣東移動(dòng)、中遠(yuǎn)集團(tuán)等金融、運(yùn)營(yíng)商和大型企業(yè)用戶的認(rèn)可。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。