农业银行信用卡分布式核心系统建设实践

银行业作为关乎国计民生的重要行业,其核心系统是业务稳健发展和产品创新迭代的基础支撑。传统的信用卡集中式系统架构因缺乏快速有效的横向扩容能力、单体规模过于庞大,难以有效应对互联网类业务的瞬时高并发、大数据量、快速迭代等发展需要;同时,信用卡业务呈现渠道线上化、产品多元化的趋势,原有的系统架构底层设计难以满足场景额度、灵活计价等方面的新需求。

数智运维构筑金融科技发展新基石

随着金融科技的迅猛发展和数字化转型的深入推进,银行业面临着前所未有的机遇与挑战。农业银行作为国有大型商业银行,肩负着服务实体经济、支持国家发展战略的重要使命,在全面推进集团数字化转型的过程中,遵循“平稳、高效、安全,精准、敏捷、简单”的工作总方针,以数智为驱动,努力开拓运维数字化转型之路,为构筑金融科技发展新基石开展了积极的探索和实践。

无监督机器学习异常检测技术在智能监控领域的应用展望

本文针对智能运维(AIOps)中的应用关键性能监控指标异常检测任务,基于孤立森林和深度神经网络两种常用的异常检测无监督机器学习方法进行了离线算法工程实践,以验证异常检测特征提取方法、机器学习离线算法模型,并结合农业银行正在建设的智能运维平台流处理智能告警系统展望了应用前景,以期为研发人员日后开展智能运维平台建设提供可行的借鉴和参考。

基于NLP技术在运维自动化领域构建智能问答模型的探索与实践

本文主要阐述了农业银行针对运维自动化领域内的运营质量提升场景开展的基于NLP技术的工程实践,一是结合该领域现有经验与知识构建FAQ知识库并实现检索型自动问答模型,通过问答系统评价指标验证该模型的可用性及可扩展性;二是基于NLP技术探索构建"运维+运营"的智能知识库闭环,通过深入挖掘当前应用运维自动化运营的推广痛点,进一步了解用户的普遍运维需求和产品改进方向。