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数字银行的突破,离不开前沿科技的驱动。平安银行依托人工智能、大数据、云计算等领域的核心技术,不断将新技术深度植入到经营决策和金融服务全流程,实现数字化、智能化业务运营和经营管理。对于平安银行来说,数据赋能业务的关键就在于降低用户使用数据的门槛。
平安银行认为要想降低用户使用数据的门槛,首先应当以指标的治理为切入点,因为指标是企业最核心、最重要的数据资产。 Kyligence 能够满足指标的加工和查询需求,通过分布式的计算和存储进行指标的加工,基于 AI 增强引擎,实现智能化的计算和运维,显著节省人力开发的成本,还能满足跨主题分析的需求。另外,尤为重要的是,Kyligence 还有本地化团队提供专业的技术支持和服务。
通过近一年的建设,平台初步形成了以构建服务、查询服务、数据治理和 AI 能力为核心的中台能力:
构建服务
提供了数据查询的自动视图构建、Kyligence 的 Cube 自动构建、任务的智能任务管理、智能资源队列等功能,实现指标模型的自动化构建。
查询服务
提供异步查询、主被动缓存、降级下压、智能聚合等功能,满足大数据量多维查询场景下快速响应与灵活分析的需求。
数据治理
以「边使用边治理」的理念为驱动,提供指标、维度、数据时效等的治理功能,提升数据规范性、减少指标和维度的二义性,提升数据管理水平。
AI 能力
平台以业务场景为导向,围绕指标应用,提供了算法接入能力,目前已接入智能预警、规则预警、智能归因、指标推荐等算法,帮助用户更快定位问题,开展分析。
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