老李是资深咨询顾问，在给JJ银行完成咨询业务架构设计后，接着开始进行IT架构设计，这个环节是咨询项目的重点环节。在给JJ银行规划3年的IT发展路线时，业务上云是第一步，自从定下来用华为云作为业务的承载平台后，下一步要设计云计算的选型配置。从JJ银行的业务分类来看，除了基本银行流程业务外，目前运行了很多AI智能化工具，比如获客模型、交易模型、风险识别模型等。这些模型通常嵌入了银行业务流程中，比如企业贷款时，首先银行进行资信审核。触发资信审核后，后台风险识别模型进行计算，把前三年企业的金融数据进行一次风险计算。还有一种业务，是金融获客。每日需要从交易客户中分析筛选适合购买理财产品的潜在客户，分发给客户经理。除了智能化工具计算的需求比较大，行内计算需求分为定时触发类和例行固定计算类。这两类主要的计算需求，如何选择云计算服务？当时老李根据ECS的功能，选择按需计算和包周期；每一类功能主要供工具计算使用，JJ银行有上个模型，大概按需计算类有60个，包周期计算类有50个。按照通常硬件计算经验，需要16核CPU，内存要512G才可以满足计算时间要求，而未来3年，工具会扩充一倍，计算速度也要提高一倍，同时还要按照1.2余量进行预留计算资源。这样的计算方案完成后，ECS服务的设计架构出来了。欢迎点赞和关注公众号“科技江河”！

     JJ银行在建立之初，就打算成为JX省内最好的城市商业银行，高起点就需要大平台支撑。      在银行业务全面信息化阶段，蔡行提出了一个问题，如何确保JJ银行在3年后金融行业都已经数字化转型了，JJ银行业务数字化水平也能赶上业界先进水平。老李需要在咨询方案里给出的规划蓝图。      规划蓝图是咨询服务第二阶段的输出件之一，老李想起P厂每年的规划，总是有集团的蓝图设想，然后才会有P厂产品线的规划蓝图。那合规法务业务的规划，自然就要先对齐JJ银行的整体规划蓝图。      按照咨询服务方法论，内部对齐集团整体规划后，还要对标业界先进水平，确保自己3年后不落后。      JJ银行数字化转型的要求是，合规法务先行，做全行业务数字化转型的排头兵。既然是排头兵，行内就没有任何经验参考，就必须从外部找标杆对照。老李首先想到了P厂的合规法务业务的做法。      在2017年左右，P厂就上线法务平台，经过几年打磨系统融合，已经领先业界大多数厂家。JJ银行需要跟P厂同步。      但这一切都是基于P厂云来开发，这就是P厂的系统，在功能和性能两方面都完全满足业务发展需要，而云底座正式华为云。      华为云里的ECS对金融业务特别适合，还有华为云的GaussDB数据仓的设计业符合金融业务未来3年的扩容要求。

在金融科技的浪潮中，Python以其简洁的语法和强大的功能，成为金融投资领域的新宠。无论是数据分析师、量化交易员还是投资研究员，Python都提供了丰富的工具和库来帮助他们更好地理解市场、制定策略和执行交易。本文将带领读者从Python的基础知识出发，逐步深入了解其在金融投资中的多种应用。Python：金融投资的新工具Python，一种开源的高级编程语言，以其易读性和易用性而广受欢迎。在金融领域，Python的应用包括但不限于数据获取、数据分析、策略开发和资产配置。Python的跨平台特性和丰富的库支持，使其成为金融专业人士的理想选择。网络爬虫：获取市场数据Python的网络爬虫功能可以帮助投资者自动获取股票价格、企业财报等市场数据。通过Python使用Alltick API，投资者可以轻松地从交易所网站或其他金融信息平台上抓取数据，为后续的数据分析和策略制定提供原材料。数据分析：历史回测数据分析是Python在金融领域中的另一个重要应用。利用pandas、numpy等数据处理库，投资者可以对历史数据进行深入分析，发现潜在的投资机会。此外，通过回测，投资者可以在不承担实际风险的情况下，验证交易策略的有效性。投资研究：策略开发Python的统计和机器学习库，如statsmodel和tensorflow，为量化模型设计和策略开发提供了强大的支持。投资者可以利用这些工具开发出基于历史数据和市场规律的交易策略，实现自动化交易。数据整理：资产配置资产配置是分散投资风险的一种有效手段。Python可以帮助投资者快速搜集、整理和分析资产配置相关的数据，自动根据预设规则进行资产分配，实现投资组合的优化。学习Python：从IDE开始对于初学者来说，选择合适的集成开发环境（IDE）是学习Python的第一步。常见的Python IDE包括Spyder、Jupyter、PyCharm和VS Code等。这些IDE提供了代码编辑、调试、运行和版本控制等功能，帮助用户更高效地编写和测试代码。Python常用名词解析为了更好地理解Python代码，以下是一些基本的Python术语和概念：print：用于输出信息，查看程序运行结果。註解：用于解释代码，不会被程序执行。縮排：Python使用缩进来定义代码块。SyntaxError：程序语法错误提示。變數：给数据命名，用于存储信息。資料型態：数据的基本分类，如整数、浮点数、字符串和布尔值。基本運算式：进行数学运算的表达式。關係運算式：比较两个值的大小。邏輯運算式：处理逻辑关系，如and、or和not。布林值：表示逻辑判断的结果，True或False。input：从用户那里获取输入。pip：Python的包管理工具，用于安装外部库。import：导入模块，使用其功能。迴圈：重复执行一段代码直到满足特定条件。函式：执行特定任务的代码块，可以重复调用。Python在金融投资领域的应用是多方面的，从数据获取到策略执行，Python提供了一整套解决方案。对于希望进入量化交易领域的投资者来说，掌握Python是一项宝贵的技能。随着技术的不断进步，Python在金融领域的应用将会更加广泛和深入。通过本文的介绍，我们希望读者能够对Python在金融投资中的应用有一个基本的了解，并激发进一步学习和探索的兴趣。随着实践的深入，Python将帮助投资者更好地分析市场、制定策略，并最终实现投资目标。

量化交易，一种利用数学模型和计算机算法来分析市场数据、识别交易机会并执行交易的金融策略，正在逐渐成为金融市场的一股新兴力量。Python，以其简洁的语法和强大的数据处理能力，已成为量化交易者的首选编程语言。本文将介绍十个使用Python进行量化交易的策略，帮助投资者深入理解并应用这些策略。量化交易基础量化交易的核心在于数据驱动的决策制定。它通过历史数据和实时数据的分析，寻找市场中的规律和模式，从而制定交易策略。Python提供了丰富的库，如NumPy、Pandas和SciPy，这些库能够高效地处理和分析大量数据。Python量化交易策略概览1. 动量交易策略动量交易是一种基于价格趋势的策略，它假设价格的当前趋势将持续一段时间。Python可以用于计算移动平均线，作为趋势的指示器。2. 均值回归策略均值回归策略认为价格会回归到其长期平均值。Python可以用于计算历史平均价格，并在价格偏离平均值时进行交易。3. 突破交易策略突破交易策略是在价格突破关键支撑或阻力位时进行交易。Python可以帮助识别这些关键水平，并触发交易信号。4. 配对交易策略配对交易是一种市场中性策略，它涉及同时买入和卖出两个高度相关的资产。Python可以用于分析资产之间的相关性，并确定交易对。5. 事件驱动策略事件驱动策略是基于特定事件（如财报发布、政策变动等）来交易的策略。Python可以用于实时监控市场新闻，并快速做出交易决策。6. 统计套利策略统计套利策略利用资产价格之间的统计差异来进行交易。Python可以用于计算资产之间的协整关系，并执行套利交易。7. 机器学习策略机器学习策略使用算法来识别复杂的交易模式。Python的机器学习库，如scikit-learn，可以用于训练交易模型。8. 风险平价策略风险平价策略旨在平衡投资组合中的风险。Python可以用于计算资产的风险贡献，并调整投资组合的权重。9. 资本资产定价模型（CAPM）CAPM是一种评估资产预期回报的模型。Python可以用于计算资产的β值，并预测其预期回报。10. 多因子模型多因子模型结合多个因子来预测资产的表现。Python可以用于构建和测试这些模型。量化交易的实施实施量化交易策略需要对Python编程有深入的了解，以及对金融市场的深刻洞察。以下是实施量化交易策略的基本步骤：数据收集：使用Python的API，如Alltick API或Yahoo Finance，收集历史和实时市场数据。数据预处理：利用Pandas进行数据清洗和格式化。策略开发：根据选定的策略编写Python代码。回测：使用回测框架，如Backtrader，测试策略的历史表现。风险管理：设置止损和止盈规则，确保策略的风险可控。执行交易：将策略与交易平台集成，如Interactive Brokers，实现自动化交易。量化交易为投资者提供了一种系统化、基于数据的交易方式。通过Python的强大功能，投资者可以开发和实施各种量化交易策略，从而在金融市场中寻找优势。然而，量化交易也并非没有风险，投资者需要不断学习和适应，以充分利用这一工具。

求解这里怎么安装不了npm去下载那个库

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1 背景1.1 风控概念互联网诞生以来，互联互通的信息浪潮，压缩了传输的空间和时间，打破了以往阻绝流动的藩篱，人们的生活得到了极大的便利。尤其是在移动互联网的背景下，没有绝对的隐私，没有绝对的安全，风险无所不在。风控技术是保证机构和个人利益重要手段。风控（Risk Control）是指在金融、营销、互联网等领域中，通过识别、评估和管理风险，采取相应的措施来控制和降低风险的过程。 1.2 传统风控技术挑战随着黑灰色产业链产业化，精准化，移动化，技术化，风控技术面临巨大挑战。传统风控系统数据维度单一，多维度多场景难以协同，很难应对团伙欺诈等新变化。事中缺乏对复杂、高并发场景的实时计算能力，既要实现笔笔风控检测又要保障用户体验的双目标难以满足。另外欺诈模式隐蔽化，场景化，社工化演变，经验规则无法应对多变场景，自动化水平低。 1.3 实时智能风控的价值实时智能风控是一种利用人工智能（AI）技术对风险识别和管理的方法。它通过自研算法模型对大数据分析、机器学习等技术进行融合，提供实时、准确和全面的风险识别和管理，以保护组织免受潜在的威胁和损失。它可以应用于不同领域，如金融服务、电子商务、保险、网络安全等。2 华为云实时智能风控RTD关键能力2.1 变量和规则计算变量和规则是RTD系统核心概念。变量是规则的输入，在规则执行前会进行一系列的计算。根据变量的特征可以分为事件变量，批次变量，实时查询变量，模型变量和窗口变量等。变量和规则具有以下特点：丰富的变量来源，覆盖业务场景广泛。支持黑白名单，满足特殊业务诉求。规则可分组加权计算。支持第三方请求变量，扩展决策流。 2.2 复杂规则实现复杂规则特点：需要保存历史数据，大窗口计算，数据间有相互作用。举例： 几天内多笔转账金额上下浮动10%。 几天内多笔转帐金额连续递增。传统规则引擎做法： 类似drools规则引擎 + mysql或oracle等。缺点： 需要java代码+SQL，开发成本高。 复杂规则SQL交互多，性能很差；一般都是秒级或者分钟级响应。流处理技术做法： 通过流处理计算统计值，加CEP判断，这种一般适合于依赖历史数据少的，基于当前数据的特征或者黑白名单或者有前后顺序的数据处理。缺点： 大窗口计算性能差，甚至无法计算。 不同的计算逻辑无法共享数据，占用内存资源多。 需借助多流Join对多事件源协同处理。最好的实现方法： 超高性能的内存计算DB引擎 + 支持事务的PLSQL实现规则。 2.3 多维度协同决策维度是业务管理颗粒度，比如说卡人维度、卡片维度、商户维度等，不同的维度可以定义各自的变量和规则。实时智能风控RTD支持多多维度协同计算，决策准确性更高。 多事件源：多事件源共享内存计算引擎，实现数据共享，比如先识别登录才能转账 多维度：父子维度多维度同时决策，比如一个帐户在过去3天转帐超过5次，设备使用都是安卓，这次转账使用了非安卓手机，且IP地址不一样。 近数据源计算：规则在数据节点执行，近数据计算，实时性高，性能达到极致。 2.4 灰度发布灰度发布（Gray Deployment）是一种软件发布策略，它允许在生产环境中逐步将新版本的软件部署给一部分用户或服务器，以便在全面推广之前进行测试和评估。降低风险：灰度发布可以帮助降低发布新版本时的风险。通过逐步将新版本部署给一小部分用户或服务器，可以在全面推广之前及时发现和解决潜在的问题和错误。这样可以避免出现全面发布后对所有用户造成的严重故障或影响。提供实时反馈：通过将新版本的软件部署给一小部分用户或服务器，可以获得实时的用户反馈。这些反馈可以帮助开发团队及时了解新版本的性能、稳定性和用户体验，并根据反馈进行必要的调整和改进。控制发布节奏：灰度发布允许控制发布的节奏和速度。可以根据实际情况逐步增加新版本的部署比例，确保系统的稳定性和可用性。如果在灰度发布的过程中发现了问题，可以暂停或回滚发布，以避免对所有用户造成不良影响。 2.5 冠军挑战者冠军挑战者（Champion-Challenger）是一种在业务或技术领域中常用的策略，它通过同时运行并比较不同的解决方案或策略，以确定最佳的方案。创新和改进：冠军挑战者方案鼓励创新和改进。通过同时尝试多个解决方案或策略，可以发现新的想法和方法，提高业务或技术的效率和效果。挑战者方案可以激发竞争和创造力，推动组织不断进步和发展。降低风险：冠军挑战者方案可以降低决策的风险。通过同时运行多个方案，可以在实践中评估它们的表现和结果。这样可以避免过度依赖单一方案而导致的潜在风险和失败。如果挑战者方案表现更好，可以及时调整冠军方案，减少潜在的损失。数据驱动决策：冠军挑战者方案基于数据和实证结果进行决策。通过同时运行多个方案并收集相关数据，可以进行客观的比较和评估。这样可以基于实际数据做出决策，而不是仅凭主观判断或假设。 2.6 规则和模型融合机器学习在风控场景使用越来越广泛，它可以帮助机构和组织更好地识别、评估和管理各种风险。欺诈检测：机器学习可以用于欺诈检测，通过分析大量的交易数据和用户行为模式，识别潜在的欺诈行为。基于历史数据和模式识别算法，机器学习模型可以自动识别异常交易、盗刷和欺诈活动，帮助机构及时采取措施防止和减少损失。信用评估：机器学习可以用于信用评估，通过分析借款人的个人信息、历史借贷记录和其他相关数据，预测其违约风险。机器学习模型可以根据大量的历史数据和特征，建立预测模型来评估借款人的信用状况，并帮助机构做出更准确的信用决策。信用卡反欺诈：机器学习可以用于信用卡反欺诈，通过分析持卡人的消费模式、地理位置和其他行为特征，识别潜在的信用卡欺诈行为。机器学习模型可以实时监测交易，并根据模式识别和异常检测算法，自动识别可疑交易和欺诈行为。 3 华为云实时智能风控RTD的优势实时智能风控RTD是一个企业级分布式实时决策引擎平台，具备满足大数据量、高并发、低时延，自定义规则，水平扩展的特性，是数据到商业决策的“最后一公里”，为企业提供风控、营销等高价值的精准决策。系统的高可扩展性，能够方便融合机器学习等外部模型作为变量输入，提高决策的精确性。 高性能：实时智能风控RTD是分布式决策引擎，采用自研超高性能内存计算引擎支持近数据计算NDP。处理时延百毫秒级。处理能力可横向扩展。处理达到5000TPS。高可靠：支持Rest、异步消息接入，即可以通过不同的协议接入RTD平台。高性能的多协议接入部件，隐藏内部网络拓扑细节。业务处理单元采用分布式架构、规则执行引擎主备架构、支持分库分表。易用性：使用传统的SQL语言，容易理解，学习，编写。支持SQL/PLSQL规则定义。支持应用实时监控。满足事中和事后两种场景。自主性：支持用户自定义事件渠道、自定义维度、自定义事件源。多样数据源灵活接入。业务人员可自定义规则、自助秒级上下线规则。支持机器学习评分模式。创新性：多技术融合：规则引擎、流处理、AI、内存库、近数据计算。变量+ 规则 + AI 模型融合。规则集管理。灰度发布、冠军挑战者。4 实时智能风控RTD在金融领域的应用实时智能风控RTD在某金融机构深度使用，取得非常好的成效：风险案件下降率83%，防堵损失数亿元。12个控制渠道，覆盖95%的业务场景，侦测覆盖率提升10%。30毫秒神速响应，加速银行智能反欺诈，用户体验好。转账免动码下降85%，登录免动码下降95%，节约短信费用数千万元。金额BP值达到千分之一，行业领先。 5 展望总结随着时代技术，互联网产品形态的不断发展，风控需要持续不断的学习和对抗。移动支付占比超过70%，网络伪冒趋势不断上升。欺诈手段呈现专业化，产业化，隐蔽化，场景化，风险不断增大。未来，实时智能风控RTD将更加的注重人工智能大模型的融合和算法创新，提高风险预测的准确性和实时性。

配置4口IP为172.27.0.115，但无法ping通

GaussDB(DWS)暂不支持“四舍六入五成双”/"奇进偶舍"（金融家算法）建议暂采用函数进行替换--参数1：需要取小数点精度的数值；--参数2：指小数点后取多少位；CREATE OR REPLACE FUNCTION public.Banker_Rounding(num numeric,i integer)RETURNS numericLANGUAGE sqlNOT FENCED SHIPPABLEAS $$/*逻辑：四舍六入五成双，五后有数就进一，五后无数看五前，五前为偶应舍弃，五前为奇要进一*/select case when abs(num-round(num,i))*(10^(i+1))::numeric=5 thenround(num,i)-(right(round(num,i),1)%2)*0.1^ielseround(num,i)end;$$;Select Banker_Rounding(9.115,2), Banker_Rounding(9.125,2), Banker_Rounding(9.1250000000000001,2); --返回结果 9.12, 9.12, 9.13*注：主要修正了18位以上小数异常问题，显式强转(10^(i+1))::numeric

文 / 吉林银行首席信息官  邹帮山吉林银行科技部总经理  严彪我国《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》指出要“稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型”，在金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新发展阶段，如何谋篇布局赋能业务发展，是我行信息科技建设新的机遇与挑战。在人民银行和银保监会《金融科技发展规划（2022-2025年）》《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》政策指导下，吉林银行结合自身经营策略，规划生态场景层、渠道服务层、智能数据层、能力资源层、技术支撑层的金融科技“XMART”架构体系。该体系充分利用“ABCDI”五大金融科技手段，建设七大业务领域科技能力，规划三阶段实施路径，统筹制定金融科技发展规划暨“五七三”工程，秉承“集中力量推进关键核心技术攻关，适度超前部署数字基础设施建设，全面加强网络安全和数据安全保护”三大原则，赋能业务数字化转型。业务快速增长给数据中心网络运维随着金融业务、互联网业务的快速增长，业务变更更加频繁，加之我行数据中心向多地多中心的方向发展，网络的运维面临了更高的挑战：一是数据中心存量设备的自动化程度较低，增加新业务需要手动配置多厂商、多类型设备，且大多数变更为重复性的策略开通等工作，费时费力。二是异构多云跨厂商业务开通，各厂商设备配置命令千差万别，协议繁复，配置极其复杂,不具备端到端的统一的自动化工具，维护成本高。三是多数据中心、多资源池的网络资源离散，无法实现多数据中心资源统一管理。四是行内的网络资源主要还是以离线文件方式进行管理，维护投入高，易出错，且该管理分配模式已经无法进行快速响应和准确分配。五是应用和网络的运维视图割裂，业务故障场景无法快速定界，耗费大量的时间在各领域的自检自查上。构建“一网多云”的数字化运维体系经过在金融行业的广泛调研，结合我行多年运维经验，总结了数字化时代数据中心网络数字化运维应具备以下三个特性。1.管控更全面。数据中心发展迅速，设备更新换代快，在网的上一代的存量设备仍要被合理利用，运维工具需要能够兼容管理。另外，对于边界墙、大核心等一些不具备SDN自动化能力，却又涉及频繁割接的设备，也要能够统一管控。数字化运维，应具备对全网不同厂商、不同类型、不同角色的新建及存量设备的统一管控能力，建立管控更全面的数字化运维体系。2.服务更敏捷。云计算带来的网络虚拟化和云化形态，让网络复杂化、业务变更高频化，从而凸显工单低效化，导致网络人力吃紧，网络体验下滑。数字化运维，应具备网络变更自助化流程设计，涵盖互联网业务、外联网业务、内联网业务、跨区域东西向等业务场景，立足现在并面向未来，实现架构合理、扩展性好的“一站式业务自助变更”的运维服务，满足现有业务的自动化诉求，以及未来业务自动化的演进，建立服务更敏捷的数字化运维体系。3.运维更智能。传统的例行化维护难以保障网络隐患及时排除，网络资产文档化，运维数据多处离线收集，临时汇总分析，难以确保全面性，缺失事件相关性分析，故障定位效率低。数字化运维，应具备体系化评估网络，快速识别风险，及时消除隐患，加速故障定位能力，建立运维更智能的数字化运维体系。自动驾驶网络引领数字运维新模式我行组织多方专家进行深入研讨，经过不断的DEMO演练，通过详实的技术研究，决定采用华为数据中心L3.5网络自动驾驶解决方案。该方案依托华为自研芯片及平台的产品iMaster NCE-Fabric意图网络SDN控制器，基于Runbook（北向开放服务）+AOC（南向开放服务）的南北向开放可编程网络自动化平台能力，以及基于数字地图的网络数据平台能力，联合华为专业服务团队的定制化的运维方案，开启了我行基于意图网络数字运维新模式（如图所示）。图    Runbook+AOC开放可编程网络自动化架构基础网络服务层：主要体现在网络自动化工具的南向接口，将不同厂家网络设备的命令行差异进行统一，向上层提供一类模型，由此来屏蔽厂商差异。业务意图编排层：利用基础网络服务层提供的原子积木，根据实际业务场景进行编排搭建，实现基于业务意图的端到端下发。网络服务目录层：不同的业务场景类型定义目录，如基础搭建服务、业务发放服务、故障与应急服务等。简单理解为就是菜单，给网络运维团队内部或者其他周边团队进行使用。网元层：各厂商网络设备。图    数字地图网络数据平台架构网络动态拓扑：采用智能还原技术，构建了一张数字化的网络地图。互访路径导航：在具备精准的地图后，可以将两点之间的应用路径在地图上进行展示。直接输入A、B两个IP，平台会根据其安全策略、路由算法进行路径还原。搜索精准定位：对IP所在的设备、虚拟机、虚拟网络设备等快速查询，同时在数字地图中，对于该定位的设备周边互联、上下关联的属性一并显示。服务器拓扑：将接入交换机下挂的所有服务器进行展示。应用动态拓扑：在“业务路径导航”功能的基础上，引入并叠加NPM的数据能力，将重要业务之间的告警和监控附加到网络设备上。HCS逻辑拓扑：将拓扑能力延伸到云资源环境中，进行HCS逻辑网络的统一管理。图    吉林银行自动驾驶网络数字运维逻辑架构我行网络运维团队联合华为专业服务，以金标委、人民银行等规范要求为基准，抽象出多个常用业务意图，如手机银行访问HCS综合积分系统业务意图、分支机构访问HCS新开通的ATM柜员机业务意图、分支机构访问HCS新开通的OA办公自动化业务意图、HCS云部署办公邮件系统业务意图、排队叫号系统业务意图等，通过Runbook开放可编程平台实现了灵活的业务意图流程编排，通过AOC开放可编程平台覆盖了防火墙、负载均衡、交换机等多家厂商网络设备，实现了端到端的网络设备自动化配置。此外，基于自动可控的平台，拖拽式编排，低代码化开发，即插即用动态加载新增网元设备的驱动包，大大缩短了迭代周期，提升了业务敏捷上线效率。动态数字地图是数字化运维的基础。我行通过数字地图，使得网络数据从离线表格转移到线上，从静态绘制拓扑转换为动态智能还原，实现了全网IP等网络资源的快速搜索；从网络数据平台看到了HCS云平台的逻辑网络，也看到了IT系统业务应用，大大缩短了应用报障定界定位时长，减少了业务受损时间。未来展望未来，吉林银行将从深化数字技术提升自主可控、构建数据中台释放数据潜能、打造开放银行融合场景生态三个维度打造科技赋能、数据驱动、业务联动的实体经济服务能力。我行将充分利用与华为联合成立“自动驾驶网络应用实验室”的契机，对网络数字化转型做持续演进的探索。未来，将重点开展L3.5向L4和L5自动驾驶能力的创新研究和探索，持续迭代和孵化意图网络数字运维新模式，意图网络、数字孪生等技术与AI结合，逐步消除数据中心网络运维的人工断裂点，基于海量数据提升网络预测和预防能力，基于数据驱动差异化的产品服务，使数据中心的网络运维能实现高度自动化和智能化。同时，在测试和生产网中分期分批试点应用Runbook和数字地图等关键特性，提升我行数据中心网络自动化率和可视化体验，探索网络数字化转型。根据市场和行业发展需要，从“全网一张图”，逐步推进至“全行一张网”的“一网多云”运维架构，通过更加自动化的方式进行网络变更、优化、性能分析与预测，在提升业务敏捷性的同时驱动业务的创新发展，并实现数字运维的产品化和产业化目标，为金融行业数字化转型提供更多助力。（栏目编辑：魏亚楠）文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/DkDsvW5k9lmL3jK9MvPj8Q

下发报文失败与ecs.service.00120110的问题原因在哪，应该怎么解决

◀ 华为智能营销数字机器人 ▶帮助客户经理建立从数据到触达的完整服务闭环，陪伴客户成长旅程，最大化传递有温度的服务。···············································◀ 银行数字化转型需求迫切 ▶        数字化时代下，各行各业都在寻求向智能自动化转型，金融行业亦迎来新的机遇与挑战，如何激活用户并提供更高效、精准的金融服务成为各大银行亟需解决的问题。目前，各大银行普遍认为新用户的增长已经放缓，而传统的用户运营存在批量触达难、用户粘性弱、营销成本高、考核压力大、同业竞争强等痛点。业务增长要聚焦存量用户经营，提升用户活跃率，促进收入增长。   □ 某股份制银行客户经理谈到， “我每天需要向数万名的信用卡用户提供金融服务，但是一双手、一台电脑实在分身乏力。不仅需要在微信扩大用户量，与客户沟通，解答用户疑惑，同时还要提升用户活跃度，策划及推广运营活动。这些工作内容基本都是同时发生，使我难以向用户提供及时、精准的服务。”           在银行用户数量持续增加的背景下，单纯的人力投入无法从根本上解决问题，营销成本随着用户量的增加也不断上升，但实际服务效果并未达到预期，仍有80%的用户得不到优质的金融服务。  ◀ 华为银行智能营销解决方案▶        基于此痛点，华为WeAutomate打造了数名华为智能营销数字机器人，突破传统用户运营的界限，成为客户经理的“智能自动化助手”。它可同时触达50万名用户，向用户推送活动消息，在与长尾用户的连接与交互过程中，通过标签画像进行用户分层，千人千面，做到更懂客户。          此外，还协助客户经理开展“一对一定制服务”，通过智能化、社交化、精细化运营，让数据说话、让客户转化、让业绩增长。         在当下金融行业数字化转型的大潮中，华为营销数字机器人可帮助金融机构与客户进行全方位的链接和精细化经营，构建零售银行增长新赛道。华为WeAutomate将持续发挥技术优势，助力银行提供有温度的金融服务，不断缩短银行与用户之间的距离，让金融科技更好地服务用户。   作者：HUAWEI WeAutomate来源：HUAWEI WeAutomate公众号

7月20日至22日，华为全球智慧金融峰会2022在新加坡隆重召开。会上，华为云计算Marketing部部长董理斌在“一切皆服务，共建全场景智慧金融”主题演讲中表示：“当前，全球金融机构的数字化转型正在深化展开，全面云化开启了一个最好的时代，给金融行业带来了跨越式发展的大机会。金融最终会步入全场景智慧时代，而全场景智慧金融最终会带来普惠金融，让每个人都能随时随地享受到多样化的金融服务。华为云将携手合作伙伴，实现‘一切皆服务’，推动金融行业实现全面云化、数智融合和全场景智联，共建全场景智慧金融。”金融正在走向数据和AI融合 金融作为高度数字化的行业，率先实现了数据和AI融合。为充分激发数据价值，华为云提供了数智融合平台，解决湖、仓、AI之间数据不互通导致的数据治理问题，通过统一存储、统一元数据等能力，让一份数据能够在多个引擎间高速流转。中国工商银行开始了基于华为云数智融合平台的数据分析探索，数据查询平均等待时间由300分钟降低至1.5分钟，数据分析效率大幅提升。 全场景一站式分析，构建高价值数据分析核心 多样性应用、海量数据、实时处理对金融行业数据平台提出新挑战。华为云数据仓库GaussDB(DWS)多层级全并行数据处理架构，提供毫秒级实时分析、秒级交互式分析、分钟级批量分析，匹配金融行业典型的业务场景：在精准营销场景中深挖数据资产价值，交互式查询秒级响应，实现个性化金融服务，业务效率提升80%；高并发敏捷联机查询升级智能风控系统，30ms实时风控能力，降低50%交易风险；高效率批量数据查询，一次性批量任务导出和加载，提供稳定、及时、准确报送数据，保障监管报送时效性。 华为云GaussDB(DWS)单集群可扩展至2048个节点，数据容量达到PB级，超大规模支持金融业务快速增长的算力和容量的需求。当前，在中国工商银行，商用最大集群480节点，实现上万分析师在线作业。基于云原生架构，根据业务需要进行灵活扩展存储和计算资源，在线扩容与在线升级业务零中断。充分利用云的存算分离、极致扩展的优势，较传统物理机本地部署，极大提升了性价比。为企业用户已有的数据仓库平台提供一键式迁移工具高效迁移，自动迁移上层业务无感知。 推动金融数据仓库技术创新，华为云GaussDB(DWS)从中国走向全球 迄今为止，已有11家国有大行与股份制银行选用华为云GaussDB(DWS)建设金融数据仓库平台，并与华为云共同探索和推进数智融合平台建设。 例如，工商银行基于华为云GaussDB(DWS)重构数据仓库平台，由传统的一体机模式升级为开放可扩展的分布式架构，率先完成金融行业数据分析平台转型，使数据服务向智能时代跃进。 招商银行基于华为云GaussDB(DWS)建成国内首个大规模金融云数仓，实现全行数据应用全链路运行时长缩短15%以上，有效支撑了“人人用数”大数据发展战略落地。 光大银行基于华为云GaussDB(DWS)完成数据分析大集中，汇聚全行数据资产，批量作业时长缩短8小时，数据服务时间窗延长2倍。 金融行业从数字化转型中受益，先行者逐步向云之深处迈进。华为云GaussDB(DWS)深入云原生数据仓库技术的研究和实践，发挥自身优势，以丰富的跨域业务场景和实践经验，助力金融行业数字化转型。未来，华为云GaussDB(DWS)将持续携手全球客户和伙伴，共建高价值数据分析核心，让优秀的经验复制到全球。来源：GaussDB DWS

已经尝试了5次了，每次都卡在这里，然后程序崩溃【功能模块】金融情绪分析FinBERT实验 无法正常跑通地址：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/notebook/detail?id=a9a2dc45-6a1a-4404-8853-e099be013ba1【操作步骤&问题现象】1、按照实验步骤进行的2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

行业资讯一览亚马逊宣布39亿美元收购医疗保健提供商One Medical7月21日，亚马逊宣布将以39亿美元收购医疗保健提供商One Medical。One Medical是一家致力于提供低成本、高质量护理服务的保健组织，以技术推送数字和虚拟护理服务的结合。目前这笔交易还需要等待One Medical股东和监管部门的批准，不过亚马逊表示，收购完成后，One Medical的CEO职位仍将由Amir Dan Rubin担任。（来源：品玩）支付宝未来一年将投入百亿资金资源，支持商家数字化在7月21日举行的支付宝合作伙伴大会上，支付宝宣布，未来一年，将投入100亿资金资源，持续助力实体经济，帮助商家、服务商降本提效。据了解，这100亿资金资源将重点用于两大部分，一是对商家、服务商的费率优惠及返佣，助力降本；二是为商家、服务商提供免费公域流量激励，侧重提效。（来源：36氪）十一部门：实施智慧健康养老产业发展行动国家卫生健康委等十一部门联合印发《关于进一步推进医养结合发展的指导意见》提出，依托全民健康信息平台和“金民工程”，建设全国老龄健康信息管理系统、全国养老服务信息系统，全面掌握老年人健康和养老状况，分级分类开展相关服务。实施智慧健康养老产业发展行动，发展健康管理类、养老监护类、康复辅助器具类、中医数字化智能产品及家庭服务机器人等产品，满足老年人健康和养老需求。（来源：36氪）华为云：一切皆服务，共建全场景智慧金融7月20日，华为全球智慧金融峰会2022在新加坡隆重召开。华为云推出分布式新核心方案（Cloud Native Core Banking）, 为传统银行及新型数字银行提供敏捷创新能力的核心基础。同时，华为云提出金融行业数字化转型的三大趋势：全面云化、数智融合、全场景智联。华为云Marketing部部长董理斌在峰会上发表主题演讲“一切皆服务，共建全场景智慧金融”。（点击了解更多）华为张迪煊：持续创新，共建高质量算力网络，推动数字经济腾飞近日，由北京信百会信息经济研究院主办、华为技术有限公司协办“信息化百人会第八届信息战略论坛”在北京举行。本届论坛以“算力时代，东风正起——东数西算的战略抉择与产业创新”为主题，汇聚了政产学研用等产业界领袖和代表。作为深度参与中国计算产业建设的企业方代表，华为昇腾计算业务总裁张迪煊发表《持续创新，以算力网络赋能数字经济腾飞》的主题演进，阐述计算产业创新机遇和挑战，分享了华为聚焦计算根技术创新，构建多样性算力基础设施等方面的重要进展。（点击了解更多）人民日报：数字人民币为高质量发展添动力7月20日消息，人民日报文章指出，今年以来，数字人民币试点从原来的“10+1”试点地区拓展到15个省份的23个地区。截至5月31日，15个省份的试点地区通过数字人民币累计交易笔数约2.64亿笔，金额约830亿元，支持数字人民币支付的商户门店数量达456.7万个。应用场景日益丰富、试点范围稳步扩大、服务触角不断延伸。（来源：财联社）我国科学家在高安全量子密钥分发网络方面取得新进展7月20日消息，近日中国科学技术大学郭光灿院士团队在量子密钥分发网络化研究方面取得重要进展。科研团队实现了抗环境干扰的非可信节点量子密钥分发网络，全面提高了量子密钥分发网络的安全性、可用性和可靠性，向实现下一代量子网络迈出了重要的一步。（来源：潇湘晨报）营销公司「Stagwell」收购 SaaS 营销平台「Apollo」7月19日，营销公司Stagwell宣布收购SaaS营销平台Apollo。本次收购后，Apollo将与Stagwell的数据和洞察工具相集成，Apollo将为Stagwell提供行为数据、交易数据和本地数据，来帮助营销人员理解客户行为和动机，从而连接并扩大Stagwell的第一方数据库。Stagwell 是一家总部位于美国纽约的全球营销和传播集团，成立于2015年，创始人为Mark Penn。该公司服务于四个领域：数字化转型和营销、研究和洞察、营销传播、内容和媒体。公司市值为20.93亿美元。（来源：牛透社）马斯克上传大脑很疯狂，Neuralink却早已一地鸡毛马斯克的“大脑计划”，非常“疯狂”，他在网上的一句“Already did it”，确认了已将大脑上传到云端同时，也把脑机接口一下子轰上热搜。但理想是美好的，现实是骨感的，在马斯克极力为它的脑机接口公司Neuralink站台的时候，这家公司背后的破败，也被放到了聚光灯下面。据悉Neuralink联合创始人梅罗拉已离职，最初的8人创始团队除了马斯克，就剩下一位植入工程师Dongjin Seo。（来源：量子位）云商店一周动态云商店7月热榜发布！看热门、选好品，让企业上云更简单！依托海量上架商品，从产品维度、交易维度、销售维度出发，利用算法综合计算排列，「华为云云商店7月应用推荐榜单」已发布。点击查看榜单排名：多维赛道，择优精选 | 云商店7月热榜华为云云商店应用推荐榜单，做企业的“数字转型导航”华为云云商店重磅推出「华为云云商店应用推荐榜单」，旨在帮助更多企业，找到适合自身的上云商品，寻求更快的发展！点击了解榜单如何助你“购物”更专业：用数据说话，凭用户甄选 | 云商店榜单每月见连续3月上榜热销榜单，云速建站成云商店用户建站首选！连续3个月霸榜华为云云商店热销前10，登上6月商品热销榜 top3、企业上云推荐榜top1，云速建站如何成为更多云商店更多用户的建站首选？点击领略榜单霸主的魅力：连续3月霸榜热销前10，建站top产品是如何炼成的？编辑 | 一只大月亮