数字金融是优化金融服务的有力抓手，也是推进科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融等领域 发展的重要支撑。习近平总书记指出，"金融是实体经济的血脉，为实体经济服务是金融的天职，是金 融的宗旨""金融机构要加快数字化转型，提高金融服务便利性和竞争力"。做好数字金融这篇大文章， 需推动金融与数字技术深度融合，延伸金融服务的广度和深度，提升服务实体经济质效，不断满足经济 社会发展和人民群众需求。 数字金融将大数据、云计算、区块链、人工智能等数字技术应用于金融行业，创造出新的产品、服 务和商业模式，有助于打破传统金融信息壁垒、拓展服务边界，让资金更精准、高效地流向实体经济， 为实体经济高质量发展提供有力支撑。 缓解金融服务信息不对称。传统金融服务存在信息不对称问题，金融机构无法准确评估企业和个人 信用风险，对抵押物有一定的依赖性，融资门槛较高。数字金融可以通过深度挖掘数据构建多维度信用 评估体系，为金融机构提供全面准确的客户信息，助力其精准把握企业有效需求和潜在风险，引导信贷 资金精准投向实体经济重点领域和薄弱环节，实现融资结构的优化。数字金融服务平台可以快速精准匹 配实体项目与金融资源，提升服务普惠性与渗透率，降低资 ...

加快发展数字经济，打造具有国际竞争力的数字产业集群，是发展新质生产力的重要举措。习近平总书 记指出："要大力发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业 集群。"党的二十届四中全会《建议》对深入推进数字中国建设作出部署，提出"促进实体经济和数字经 济深度融合"。推动数字产业集群创新发展，能够充分发挥产业数字化和数字产业化的协同效应，是促 进实体经济和数字经济深度融合、构筑竞争新优势的重要路径。 作为实体经济和数字经济深度融合的一种组织形态，数字产业集群通过推动数字技术、数据要素与产业 集群的融合，形成跨界融合、协同创新、价值共生的新型产业生态系统。在遵循传统产业集群一般发展 规律的基础上，数字产业集群发展还呈现出一些新特征新形态。比如，在数字产业化的驱动下，一些以 数据为关键生产要素、以数字技术为重要驱动力的新兴产业逐渐实现集群化发展，成长为数字产业的集 群。这些集群多由软件和信息技术服务业等行业的数字化环节向外延生态扩展，通常带有很强的数字基 因，呈现出技术密集、创新活跃等特征。又如，在产业数字化的助推下，传统产业集群也通过应用数字 技术，对特定实体产业进行全方位、全链条升级与 ...

同时,集团通过人工智能、云平台及大数据等数字科技为商业伙伴在其用户获取、用户筛选、用户运营 管理、风险管理、数据建模等需求场景提供科技赋能服务。 本文源自：市场资讯 作者：行情君 据交易所数据显示，12月16日，玖富(JFU)盘中上涨2.38%，截至22:36，报6.45美元/股，成交2552.0美 元，总市值7593.80万美元。 财务数据显示，截至2024年12月31日，玖富收入总额3.1亿人民币，同比减少24.85%；归母净利润 4998.4万人民币，同比增长135.65%。 资料显示，玖富有限公司('玖富集团')是一家互联网券商服务平台和科技公司。集团旗下拥有数十家独 立全资或控股子公司,控股或参股了银行、消费金融、基金销售、保险经纪、融资担保等多个具有牌照 资质的机构,同时,集团通过旗下子公司持有香港证监会颁发的第1、4、5、9类证券牌照,具备提供证券交 易、证券投资咨询、期货投资咨询、资产管理服务的资质,能够为投资者提供便捷高效的全球资产配置 服务。 ...

资料显示，金山云控股有限公司创立于2012年,作为中国知名的独立云服务商,业务范围遍及全球多个国 家和地区。2020年5月金山云在美国纳斯达克上市(股票代码:KC.NASDAQ);2022年12月,以介绍形式于香 港交易所主板完成双重主要上市(股票代码:3896.HK)。依托金山集团36年企业级服务经验,金山云坚持技 术立业,逐步构建了完备的云计算基础架构和运营体系,并通过与大数据、人工智能与边缘计算等先进技 术有机结合,深耕行业,提供超过150种适用于互联网、公共服务、数字健康、金融等领域解决方案,为 500+优质客户提供高品质云服务。 据交易所数据显示，12月16日，金山云(KC)开盘上涨2.72%，截至22:30，报11.135美元/股，成交67.4万 美元，总市值33.64亿美元。 财务数据显示，截至2025年09月30日，金山云收入总额67.97亿人民币，同比增长22.41%；归母净利 润-7.76亿人民币，同比增长56.15%。 本文源自：市场资讯 作者：行情君 ...

公司业务布局与战略动向 - 公司业务覆盖机器人、工业AI、工业AR/VR、工业4.0及智能制造领域，并已成为特斯拉的直接供应商 [2] - 公司业务涉及光芯片、云计算、大数据、人工智能及智慧存储，计划斥资最多90亿元人民币采购云算力服务 [2] - 公司业务涵盖虚拟现实、MiniLED、人工智能、超高清视频及芯片，其产品曾服务于卡塔尔世界杯、巴黎奥运会等全球大型体育赛事 [2]

公司技术融合与商业化进展 - 公司AIoT、大数据技术已完成与核心产品的深度融合 [1] - 相关技术的商业化已进入规模化销售阶段 [1] - 在技术赋能下，公司客户黏性持续提升，商业化价值凸显 [1]

"改造后的网络在业务高峰时段，毫秒级就能完成路径优化。"国网冀北电力通信专业负责人李垠韬 介绍。 国网冀北信通公司项目负责人庞思睿说："我们通过技术创新，打通了电力、算力与数据之间的融 通通道，让数据精准匹配用电需求。" 从城市工厂的有序生产，到乡村农户的日常用电，稳定可靠的供电背后，离不开坚实的数字基础设 施支撑。国家电网电力调度控制中心相关负责人表示，下一步将以此次试点为起点，加快SDN技术在全 国电力通信网络的推广应用步伐，持续深化人工智能、大数据与电力业务的融合创新。 【纠错】 【责任编辑:张樵苏】 在国网冀北电力信通调控大厅，监测屏上数据流飞速跃动。随着国家电网首批省级综合数据网优化 改造试点工程顺利竣工，1400余台网络设备正式投用，电力业务响应速度较以往提升超90%。 这个让电力通信网络焕新升级的关键，是被称作"智能管家"的软件定义网络（SDN）技术。过去， 传统电力通信网络设备配置全靠人工逐一操作，不仅费时费力，还容易出现疏漏。如今有了这个"智能 管家"，就能通过软件实现集中调控，如同给电力通信网络装上智能导航——自动甄别最优传输路径、 灵活避开拥堵节点，还能根据用电需求实时调整资源分配，让电 ...

促进互联互通。鼓励市场主体积极参与条码支付互联互通，全面平等开放条码受理网络和各类场景，助 力构建开放互联的移动支付产业生态，助力建设统一的国内大市场。 加强风险防范。市场主体应坚持守正创新、规范经营，充分运用大数据、人工智能等技术手段提升风险 防范水平，强化风险联防联控，不得为非法交易提供支付渠道。 倡议提出，鼓励支付创新。近年来，支付市场主体充分发挥自身禀赋优势，深刻洞悉用户和商户需求变 化，支付产品和服务创新不断涌现。鼓励市场主体在依法合规的前提下持续加大创新投入力度，结合市 场需求不断优化移动支付产品与服务，为消费者和商户提供更加便捷高效的移动支付服务。 维护公平竞争。市场主体应严格遵守《中华人民共和国反不正当竞争法》等法律法规，维护公平竞争市 场秩序。通过平等协商开展业务合作，通过产品创新和技术升级提升竞争力。不得采取屏蔽或任何形式 限制其他合法支付产品的展示。不得通过内部制度规则限制其他市场主体之间的业务合作，不得利用市 场地位妨碍移动支付市场公平竞争。 北京商报讯（记者 岳品瑜 董晗萱）12月16日，中国支付清算协会发布《关于共同推动移动支付市场规 范健康发展的倡议》。 ...

在文旅产业蓬勃发展、游客需求日益多元化的当下，传统票务管理模式面临着效率低下、数据分散、体验不佳等诸多难题。启点创新智慧旅游票务管理系统 凭借前沿的技术架构与丰富的功能模块，为景区、主题公园、文化场馆等文旅场所打造了一套全场景、智能化、一站式的票务解决方案，推动票务管理向精 细化、高效化、个性化方向升级。 障游客个人信息与交易数据的安全可靠。 二、核心功能：重塑票务管理全流程 启点创新智慧旅游票务管理系统围绕票务销售、验票入园、数据分析等核心环节，提供了一系列创新功能，实现了票务管理全流程的智能化升级。 一、技术架构：打造坚实数字底座 启点创新智慧旅游票务管理系统基于先进的云计算、大数据、物联网与人工智能技术构建，形成了"前端交互-中台处理-后端支撑"的立体化技术架构，为系 统的高效运行与灵活扩展提供了坚实保障。 前端交互层：多元渠道无缝对接 系统支持多渠道售票与验票，涵盖官方网站、微信公众号、小程序、第三方OTA平台（如携程、美团等）、自助售票机以及线下窗口等。游客可根据自身习 惯与需求，自由选择购票渠道，实现随时随地便捷购票。同时，系统支持多种票种类型，包括成人票、儿童票、学生票、老年票、团体票、年卡、季 ...

文章核心观点 - 数据系统在过去五十年经历了从处理日常交易到支持智能分析的演变，其核心驱动力是解决记录事件与理解其意义之间的根本张力 [1] - 技术架构的演进路线图是从OLTP系统发展到AI驱动的OLAP平台，目标是使数据转化为洞察变得更加便捷、快速和经济高效 [1][45] OLTP与OLAP的根本区别 - **OLTP系统** 专注于处理企业的日常运营事务，如在线订购、转账，需要快速、准确且始终可用，优化目标是快速写入大量小事务并即时读取特定记录 [2] - **OLAP系统** 专注于分析和报告，旨在通过汇总海量历史数据来揭示模式、趋势和洞察，优化目标是读取、聚合数据并进行跨维度的复杂计算 [2] - 这两种系统需求截然相反，一个系统无法高效同时完成两项任务，这推动了数十年的架构创新 [2] OLAP与数据立方体的兴起（20世纪90年代） - 专用OLAP系统引入了**数据立方体**概念，通过预先聚合多个维度的数据来加速分析查询 [3] - 数据立方体类似于多维电子表格，例如结合时间、产品和地理位置维度来预计算销售额，使原本需要数小时的查询在几秒内完成 [3] - 出现了三种主要架构：**MOLAP**（如Hyperion Essbase）使用多维数组实现高速查询但预处理量大；**ROLAP**（如MicroStrategy）在关系数据库上构建，更灵活但性能较慢；**HOLAP**（如Microsoft Analysis Services）尝试混合两者优点 [4] - 商业驱动因素是高管和分析师需要仪表盘和报表来做出数据驱动的决策，Business Objects、Cognos等工具成为前端界面 [5] 数据仓库时代（20世纪90年代末至21世纪初） - 数据仓库作为面向主题、集成化、时变且非易失性的集中式存储库出现，旨在支持商业智能 [7] - 规范架构采用**ETL管道**从多个源系统提取、清理、转换并加载数据 [7] - **星型模式**和**雪花模式**是两种主导的数据组织方式，用于优化读取性能 [8][9] - Teradata、Netezza、Vertica等企业级数据仓库引入了**列式存储**和**大规模并行处理架构**，显著提高了数据压缩率和查询速度，并支持通过添加机器实现水平扩展 [9] - 局限性在于模式必须预先定义，添加新数据源成本高，硬件扩展性有限，且系统成本高达数十万甚至数百万美元 [9] 大数据与Hadoop时代（2000年代末至2010年代） - 互联网公司面临海量非结构化或半结构化数据（如网络日志、点击流），传统数据仓库在经济和技术上均无法处理 [13] - 受谷歌GFS和MapReduce论文启发，开源**Hadoop生态系统**兴起，其核心是**HDFS**（用于低成本分布式存储）和**MapReduce**（用于分布式计算） [13][14] - Apache Hive、Impala、Presto（现Trino）、Spark等项目提供了更友好、更快的查询和计算能力 [14] - 引入了**数据湖**概念，采用“读取时模式”，允许先以原始形式存储数据，再决定如何使用 [14] - 局限性在于查询延迟高（需数分钟至数小时），不支持事务或更新，且运维复杂度极高 [14][15] 云数据仓库时代（2010年代） - Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshift等云原生数据仓库实现了**计算与存储的完全分离** [17] - 数据存储在廉价、持久的对象存储中，计算集群按需启动和伸缩，用户只需为运行查询支付计算费用，存储成本低廉 [17] - **Snowflake** 提出了“多集群共享数据”的弹性架构；**BigQuery** 采用无服务器模型，自动分配资源 [18] - 优势包括：按需付费的云经济学、几秒内实现弹性伸缩、零硬件管理负担、以及轻松的数据共享能力 [19][20][21][22] - 凭借列式格式、高级压缩和智能查询优化，这些系统能在几秒钟内扫描TB级数据 [23] - Snowflake在2020年IPO时估值超过700亿美元，成为标志性事件 [24] 开放表格式与湖仓一体时代（2010年代末至2020年代） - 云数据仓库的专有格式可能导致**供应商锁定**，而传统数据湖缺乏ACID事务、高效更新等功能 [26][27] - **开放表格式** 为数据湖带来了类似数据库的功能： - **Apache Iceberg** 提供ACID事务、模式演化、隐藏分区和时间旅行 [27] - **Delta Lake** 与Spark生态系统紧密集成，支持流式写入和批量读取 [27] - **Apache Hudi** 专用于高效的增量数据处理和upsert操作 [27] - 这些格式以Parquet等标准列式格式存储数据，并维护丰富的元数据 [28] - 新一代查询引擎如 **Trino**、**Dremio**、**DuckDB** 以及托管服务如 **AWS Athena**，能够在这些开放格式上提供高速SQL查询 [29][30][31] - **开放元数据目录**（如AWS Glue、Unity Catalog）提供了集中的元数据管理和治理 [32] - 这些技术融合催生了 **Lakehouse架构**，结合了数据湖的灵活开放性与数据仓库的性能和功能 [32] AI驱动的分析时代（2020年代至今） - AI原生分析平台正在模糊数据仓库、机器学习和商业智能之间的界限 [35] - 主要趋势包括： - **语义层和AI驱动的指标** 抽象了SQL复杂性，允许用户定义业务指标而非编写复杂查询 [35] - **由大型语言模型驱动的自然语言界面** 允许业务用户用简单语言提问，系统自动生成并执行SQL [35] - **向量搜索和嵌入技术** 使得能够结合传统SQL分析对非结构化数据进行语义搜索 [35] - 统一分析平台涌现，例如： - **Databricks** 整合了湖仓存储、协作笔记本、ML管道和交互式仪表板，并通过收购MosaicML集成LLM训练 [35] - **Snowflake Cortex** 将AI功能直接嵌入SQL [36] - **Dremio Reflections** 利用AI自动优化查询聚合 [36] - **MotherDuck** 将DuckDB高性能带入云端 [36] - **流式OLAP** 兴起，系统如Apache Pinot、ClickHouse能基于最新数据以亚秒级延迟运行分析查询，模糊了OLTP与OLAP的界限 [36] - 愿景是实现**自助式分析**，让领域专家无需依赖数据团队即可探索数据 [36] 技术演进时间线总结 - **1970s-1980s OLTP时代**：关键技术为关系型数据库，架构为单体、行式存储，用例是交易处理，局限性是分析性能差且仅支持垂直扩展 [41] - **1990s OLAP革命**：关键技术为数据立方体，架构为预聚合多维数组，用例是快速商业智能和报告，局限性是缺乏灵活性、预处理量大且规模有限 [41][42] - **1990s末-2000s初 数据仓库时代**：关键技术为企业数据仓库，架构采用ETL、列式存储、MPP集群，用例是集中式分析存储库，局限性是成本高、方案僵化、硬件扩展受限 [42] - **2000s末-2010s 大数据时代**：关键技术为Hadoop生态系统，架构基于通用硬件的分布式存储计算，用例是大规模数据湖和批量处理，局限性是延迟高、操作复杂、无事务支持 [42] - **2010s 云仓库时代**：关键技术为云原生数据仓库，架构实现计算存储分离、弹性无服务器，用例是可扩展、经济高效的分析即服务，局限性是专有格式可能导致供应商锁定 [42] - **2010s末-2020s 湖仓一体时代**：关键技术为开放表格式与现代查询引擎，架构是基于开放数据湖的ACID事务与通用目录，用例是开放、灵活的高性能分析，局限性是仍需SQL专业知识 [42] - **2020s至今 AI原生分析**：关键技术为具备语义层和LLM接口的AI驱动平台，架构统一数据、ML和BI并嵌入智能，用例是自助分析、自然语言查询和实时机器学习 [42] 未来展望 - 数据系统正从工具演变为能理解意图并适应需求的平台 [43] - 新兴领域包括：**自主优化**（系统自动学习并优化）、**实时智能**（运营与分析系统界限消失）、**联邦学习和隐私保护分析**，以及**自然语言作为主要交互界面** [44][45] - 未来成功的公司和系统将拥抱开放、优先考虑智能嵌入，并致力于让组织中的每个人都能做出数据驱动的决策 [45]