科创中国

行业领域

新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

大数据及人工智能时代，外部数据在服务信托金融业务数字化转型中的重要性愈加凸显。然而，在外部数据实际落地运用时会遇到各种各样的问题。比如，多部门各自引入，管理标准的不统一带来了数据安全得不到保障、使用成本高、数据难于整合共享等问题。目前，各个政府机构、事业单位之间的业务数据是相互独立的，受理业务的机构也无法直接在别的机构的数据库中查看原始数据进行核对，只能凭借材料上的盖章等证明物来对材料的真实性进行判断。

需解决的主要技术难题

1.网络技术的高速发展，目前的材料造假技术也越来越高级；

2.即使对材料进行了造假或者篡改，受理机构的工作人员也难以进行甄别；

3.由于不同部门的需要保护的数据不同，但是一般为了方便会直接使用相同系统对数据进行真伪鉴别以及对数据进行保护，但是，其针对性较低，进而使得辨别结果或者是安全保护达不到预期效果。

期望实现的主要技术目标

1.基于大数据平台，获取不同目标单位的原始数据，并对所述原始数据进行融合存储以及分类存储，并基于融合存储结果构建第一鉴别模型以及分类存储结果构建第二鉴别模型集合；

2. 基于所述原始数据的合法来源信息、使用合规信息、安全传输信息、安全审计信息，构建第三鉴别模型；

3.同步采集不同目标单位的业务数据，并对所述业务数据进行预处理，分别基于所述第一鉴别模型、第三鉴别模型，对预处理结果进行第一鉴别，从第二鉴别模型集合中调取相匹配的第二鉴别模型对对应的预处理结果进行第二鉴别； 

需求解析

解析单位：四川省成都市 解析时间：2022-10-27

朱玉玲

智慧云律（成都）网络服务有限公司

顾问

综合评价

通过提取待融合的原始数据中的特征值，并对特征值进行特征关系标识处理后进行数据结构化处理，且计算结构化数据处理后数据的相似度，根据相似度将数据进行融合，确保将有关联的数据融合，避免不同类数据在融合时发生不兼容的情况，最终根据融合数据确定相应的存储模式，并根据存储模式中的权限对数据进行清洗操作，并转换为约定格式进行存储，节省存储空间，可以确保存储的数据无误。

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