搜索
大数据中国 首页 热点综合 热点科技 查看内容
邦盛科技品牌片发布:让实时智能成为数字经济时代新基建
2023-1-12 10:45 | 查看: 718| 评论: 0

当数字经济成为时代底色,当数字化转型以破竹之势席卷而来。实时智能作为数字时代新基建,迎来全新发展机遇,它将实时感知的力量、智能决策的能力,扎进行业应用的“厚实土壤”。

未来,是实时智能的未来

2010年邦盛科技创立,名字寓意来自“国邦昌盛”,目标是研发自主可控的核心技术和产品,帮助国家重大民生领域核心技术实现自主可控。邦盛人满怀“引领科技、追求卓越、昌盛国邦”的愿景,踏上了实时智能技术的“星辰大海”。

自我改善能力一定程度上决定了一家企业的成长速度和成长边界。回顾邦盛科技的成长路径,可以明显看到,它用最初的五年时间沉淀技术,颠覆了原有的价值,创造了属于自己的新价值。

自主可控的底层技术平台研发难度大、周期长、成本高,国内大多数企业都不愿触碰,流式大数据实时处理平台“流立方”的研发问世,成功解决了诸多领域对大数据处理高并发低延时的需求。作为一项国际级创新性技术,“流立方”实现了多尺度时间窗口时序数据复杂指标实时计算、多源异构时序流式大数据实时关联计算、时序大数据驱动的实时智能决策等主要科技创新。这不仅意味着“流立方”在多个关键技术指标上大幅超越了国外技术,而且多项技术在国内外尚属首例,填补了国内外在大数据实时分析处理方面的空白,获得了多项专利和科技成果。但邦盛科技并不满足于此。流批一体概念出现在2015年,但市场上真正应用的落地案例极少。流批一体的大前提是需要一个统一的计算引擎,从技术层面看,流计算和批计算从计算方式、支撑模块、资源调度策略到流程规划等都存在差异。因此,流批一体融合存在不少技术问题需要解决。邦盛科技以自主研发的流立方技术为核心,完成流批一体核心技术CubeCompute的自研,不仅降低了流批结合模式的开发和运维成本,也进一步拓宽了实时计算的应用范围,为企业事件驱动型应用,及高实时性的数据统计分析型应用提供了高效的计算模式。

纵观这几年邦盛科技的发展,就会发现,在沃土中成长,动力更足。目前邦盛科技服务的大中型客户超过400家,涵盖数字金融、智慧交通、信息通讯、网络安全等多个行业,其中大型银行实时风控市场占有率超过80%。

金融风控领域

邦盛科技基于核心技术研发的“金融全业务中央实时智能风控系统”,从根本上解决了事前、事后风控无法解决的行业性难题,真正实现了事中实时风控反欺诈。邦盛科技的实时智能技术已经渗透到我们的日常生活。我国45亿张银联卡,每年1300多亿交易流水,在每一笔刷卡瞬间,都有邦盛科技的实时智能技术在10毫秒内完成近千个规则模型的全年刷卡行为分析计算,事中识别风险并阻断交易,在保卫全国人民用卡安全的同时,推动我国金融领域进入事中风控时代。

网络安全领域

邦盛科技基于实时智能技术,研发的“互联网数据安全与实时网络机器人防控”解决方案,通过生物离散型模型的计算能在400-800个微秒完成一笔访问是生物体还是网络机器人。哪怕是在1500亿+日处理请求压力下,邦盛科技实时智能技术在应对复杂计算处理极限峰值和严苛毫秒级延时要求下,依然实现了对异常访问量行为的有效识别和防控。

交通运输领域

邦盛科技将实时智能技术应用于轨道交通智能运维和主动安全系统,全方位通过轨道交通的客流信息、列车信息、环境信息等,及时汇聚,及时处理,结合智能运维与主动安全规则,实现轨道交通列车应急时间及时处理、异常状况下客流及时疏导、整体安全状况及时把控与智能维保决策。

不管后台是多么复杂多维的数据及技术,在邦盛科技实时智能的加持下,就只是轻到几乎毫无感觉的使用体验。随着数字化转型不断深入,数据资产的积累越发丰富,人工智能技术落地行业应用逐步增大、场景逐步增多,实时感知、识别和决策将成为各行各业的基础设施,作为智能决策优化的新引擎,实时智能必将迎来大幅发展,也将给不同领域带来无限新可能。

实时智能赋能产业,一切都才刚刚开始。

免责声明: 除非特别声明,文章均为投稿或网络转载,仅代表作者观点,与大数据中国网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。如果本文内容有侵犯你的权益,请发送信息至ab12-120@163.com,我们会及时删除
关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

 
 
大数据行业交流
大数据行业交流
大数据求职招聘
大数据求职招聘
站长电话:
15010106923
微信联系:
hb-0310
站长邮箱:
ab12-120@163.com
大数据中国微信

QQ   

版权所有: Discuz! © 2001-2013 大数据.

GMT+8, 2024-4-19 21:02 , Processed in 0.143056 second(s), 22 queries .

返回顶部