《面向銀行的智能化服務(wù)規(guī)范》

ICS

CCS

T/

團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)

T/XXXXXXX—XXXX

面向銀行的智能化服務(wù)規(guī)范

（征求意見(jiàn)稿）

XXXX-XX-XX發(fā)布XXXX-XX-XX實(shí)施

XXXX??發(fā)布

T/XXXXXXX—XXXX

面向銀行的智能化服務(wù)規(guī)范

1范圍

本文件規(guī)定了面向銀行的智能化服務(wù)指標(biāo)，包括應(yīng)用層、技術(shù)層、基礎(chǔ)層。

本文件適用于銀行自助設(shè)備提供的智能化服務(wù)。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過(guò)文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

DB14/T2164-2020生物特征識(shí)別技術(shù)應(yīng)用指南公共安全領(lǐng)域

GB40560-2021人民幣現(xiàn)金機(jī)具鑒別能力技術(shù)規(guī)范

GB/T20979-2019信息安全技術(shù)虹膜識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求

GB/T35783-2017信息技術(shù)虹膜識(shí)別設(shè)備通用規(guī)范

GB/T37742-2019信息技術(shù)生物特征識(shí)別指紋識(shí)別設(shè)備通用規(guī)范

GB/T37076-2018信息安全技術(shù)指紋識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求

GB/T31488-2015安全防范視頻監(jiān)控人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求

JR/T0164-2018移動(dòng)金融基于聲紋識(shí)別的安全應(yīng)用技術(shù)規(guī)范

GB/T33135-2016信息技術(shù)指靜脈識(shí)別系統(tǒng)指靜脈采集設(shè)備通用規(guī)范

T/CBA220-2021遠(yuǎn)程銀行人工智能客服評(píng)價(jià)指標(biāo)規(guī)范

GB/T36464.3-2018信息技術(shù)智能語(yǔ)音交互系統(tǒng)第3部分：智能客服

JR/T0263—2022機(jī)器學(xué)習(xí)金融應(yīng)用技術(shù)指南

GB/T18789.1-2013信息技術(shù)自動(dòng)柜員機(jī)通用規(guī)范第1部分：設(shè)備

GA745-2017銀行自助設(shè)備、自助銀行安全防范要求

GB/T35678-2017公共安全人臉識(shí)別應(yīng)用圖像技術(shù)要求

JR/T0171-2020個(gè)人金融信息保護(hù)技術(shù)規(guī)范

3術(shù)語(yǔ)和定義

GB40560-2021、GB/T31488-2015、GB/T20979-2019、GB/T37076-2018、GB/T36464.3-2018和

GB/T18789.1-2013界定的術(shù)語(yǔ)和定義適用于本文件。

4應(yīng)用層

4.1智能識(shí)別

4.1.1身份識(shí)別

4.1.1.1個(gè)體識(shí)別

1

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應(yīng)支持以下至少一種識(shí)別比對(duì)方式：

a)能驗(yàn)證用戶的真實(shí)身份是否與其聲稱的身份一致；

b)能辨識(shí)已注冊(cè)用戶的身份，并能拒絕未注冊(cè)用戶。

4.1.1.2識(shí)別時(shí)間

識(shí)別時(shí)間應(yīng)不大于5秒。

4.1.1.3呈現(xiàn)攻擊檢測(cè)

應(yīng)具有偵測(cè)或防止靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)視頻、假體、異物等呈現(xiàn)攻擊的能力。

4.1.1.4警告與報(bào)警

進(jìn)行生物特征驗(yàn)證時(shí)，如果用戶的樣本特征與所比對(duì)的已登記特征不符，或在進(jìn)行生物特征辨識(shí)時(shí)，

如果在特征數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索不到與樣本特征相符的候選者，應(yīng)給出警告信息；

檢測(cè)出偽造識(shí)別圖像、識(shí)別數(shù)據(jù)，或復(fù)制圖像、識(shí)別數(shù)據(jù)，或非授權(quán)數(shù)據(jù)庫(kù)操作，或其他異常攻擊

時(shí)，應(yīng)給出報(bào)警信息。

4.1.2鈔票識(shí)別

對(duì)于GB40560-2021《人民幣現(xiàn)金機(jī)具鑒別能力技術(shù)規(guī)范》中規(guī)定的自助批量紙幣鑒別機(jī)具，漏識(shí)

率應(yīng)為0%，誤識(shí)率不高于0.1%，冠字號(hào)碼字符誤讀率不高于0.03%，拒鈔率不高于1%。

4.1.3證件識(shí)別

宜采用光學(xué)識(shí)別、射頻識(shí)別、芯片識(shí)別等技術(shù)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別證件的信息。

應(yīng)支持多種證件類型的識(shí)別，包括但不限于身份證、護(hù)照、駕駛證、港澳通行證等。

應(yīng)具備多語(yǔ)言支持能力，能夠識(shí)別不同語(yǔ)言的證件信息。

應(yīng)能夠自動(dòng)識(shí)別證件的信息，包括但不限于姓名、性別、出生日期、證件號(hào)碼、地址等信息。

應(yīng)能夠根據(jù)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行智能驗(yàn)證，驗(yàn)證證件的真?zhèn)魏陀行浴?/p>

4.1.4單據(jù)識(shí)別

應(yīng)支持多種票據(jù)類型的識(shí)別，包括但不限于支票、匯票、本票等；

應(yīng)支持多種紙張形式票據(jù)的識(shí)別，包括但不限于A4、A5、B5、B6等；

具備多語(yǔ)言支持能力，能夠識(shí)別不同語(yǔ)言的銀行票據(jù)信息;

應(yīng)能夠自動(dòng)識(shí)別銀行票據(jù)的信息，包括但不限于出票人名稱、票據(jù)號(hào)碼、出票日期、金額等信息。

應(yīng)能夠根據(jù)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行智能驗(yàn)證，包括但不限于驗(yàn)證碼、防偽碼、防偽標(biāo)簽、統(tǒng)一票號(hào)等識(shí)別手

段，驗(yàn)證票據(jù)的真?zhèn)魏陀行浴?/p>

4.2智能客服

4.2.1.1技術(shù)要求

具備自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成等技術(shù)能力，能夠理解和回答客戶的問(wèn)題，支持語(yǔ)音、觸

屏、文字或動(dòng)作等多模態(tài)交互方式。

應(yīng)支持多種渠道的接入，包括網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)應(yīng)用、微信、電話等。

應(yīng)具備多語(yǔ)言支持能力，能夠滿足不同語(yǔ)言環(huán)境下的客戶需求。

2

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4.2.1.2功能要求

應(yīng)能夠自動(dòng)回答客戶的問(wèn)題，包括業(yè)務(wù)咨詢、交易查詢、賬戶管理等方面的問(wèn)答；

應(yīng)能夠根據(jù)客戶的對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行智能推薦，提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)。

能夠進(jìn)行語(yǔ)音對(duì)話記錄，保存相關(guān)的對(duì)話記錄和文本分析結(jié)果，宜從用戶的聊天記錄中抽取相關(guān)的

信息，自動(dòng)存儲(chǔ)為用戶畫(huà)像，以備后續(xù)查詢和分析。

4.2.1.3性能要求

響應(yīng)時(shí)間應(yīng)不大于3s，確?？蛻舻淖稍兒头?wù)請(qǐng)求能夠及時(shí)得到響應(yīng)。

問(wèn)題識(shí)別率不低于90%,問(wèn)題解決率不低于70%。

4.2.1.4安全性要求

智能客服系統(tǒng)應(yīng)遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私保護(hù)法律法規(guī)，確?？蛻粜畔⒌暮戏ㄊ褂煤捅Ｗo(hù)。應(yīng)建

立完善的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私保護(hù)機(jī)制,對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)滿足JR/T0171-2020《個(gè)人金融信息保護(hù)技術(shù)規(guī)范》相

關(guān)要求。

4.3智能風(fēng)控

應(yīng)能對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別、預(yù)警。

應(yīng)能對(duì)交易進(jìn)行欺詐風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)可能的欺詐交易進(jìn)行攔截。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等技術(shù)，構(gòu)建客戶風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像，可結(jié)合投資者特定的需求及風(fēng)險(xiǎn)承受程度，

提供投資組合建議。

5技術(shù)層

5.1生物特征識(shí)別

5.1.1人臉識(shí)別

應(yīng)支持多種圖像來(lái)源，包括但不限于攝像頭、照片、視頻等；

應(yīng)支持多種圖像格式的識(shí)別，包括但不限于jpeg、bmp、tif等；

應(yīng)具備實(shí)時(shí)處理能力，能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別人臉特征并進(jìn)行身份驗(yàn)證。

應(yīng)在人臉比對(duì)步驟之前，利用紅外圖像、可見(jiàn)光圖像、三維圖像等技術(shù)進(jìn)行采集源的活體判斷，進(jìn)

一步提升人臉識(shí)別的可靠性。

5.1.2虹膜識(shí)別

在總比對(duì)次數(shù)不小于500萬(wàn)次、樣本來(lái)源不少于3000只眼睛，當(dāng)錯(cuò)誤接受率不大于0.0001%時(shí)，錯(cuò)誤

拒絕率應(yīng)不大于3%。

5.1.3指紋識(shí)別

對(duì)于指紋驗(yàn)證，在總比對(duì)次數(shù)不小于1000萬(wàn)次、樣本來(lái)源不少于5000枚指紋，當(dāng)錯(cuò)誤接受率為0.01%

時(shí)，錯(cuò)誤拒絕率應(yīng)不大于3%。

對(duì)于指紋辨識(shí)，系統(tǒng)指紋庫(kù)規(guī)模應(yīng)不低于10000枚指紋，錯(cuò)誤接受辨識(shí)率為0.2%時(shí)，辨識(shí)率宜不小

于98%。

3

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1：N（N小于等于10000）對(duì)比識(shí)別速度應(yīng)不大于1秒。

指紋傳感器類型宜采用電容面式指紋傳感器。

成像技術(shù)宜采用電容反射式感應(yīng)成像。

5.1.4指靜脈識(shí)別

圖像采集質(zhì)量要求分辨率不低于300PPI，畸變率不高于5%，灰度等級(jí)256，算法應(yīng)能夠進(jìn)行圖像增

強(qiáng)、去噪和分割等操作，提高圖像質(zhì)量，應(yīng)能夠準(zhǔn)確提取手指靜脈的特征信息，應(yīng)能夠處理各種手指狀

態(tài)和尺寸的圖像。

應(yīng)能夠進(jìn)行1:1身份驗(yàn)證，即根據(jù)輸入的指靜脈特征與預(yù)先存儲(chǔ)的指靜脈特征進(jìn)行比對(duì)，判斷是否

匹配。

應(yīng)能夠進(jìn)行1:N身份驗(yàn)證，即根據(jù)輸入的指靜脈特征在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找最相似的指靜脈特征，并返回

最相似的結(jié)果。

1：N（N小于等于10000）對(duì)比識(shí)別速度應(yīng)不大于1秒。

指靜脈數(shù)據(jù)輸出應(yīng)可輸出指靜脈加密圖像。

接口通訊應(yīng)對(duì)人體輸入學(xué)設(shè)備免驅(qū)。

應(yīng)具有工作指示燈，顯示識(shí)別通過(guò)、失敗狀態(tài)。

5.1.5聲紋識(shí)別

錯(cuò)誤接受率(FAR)應(yīng)不大于0.5%。

錯(cuò)誤拒絕率(FRR)應(yīng)不大于3.0%。

5.2智能語(yǔ)音

語(yǔ)音交互平均響應(yīng)時(shí)間宜在2秒以內(nèi)。

在低噪環(huán)境（噪聲強(qiáng)度在50dB以下）中，關(guān)鍵詞語(yǔ)音識(shí)別的字正確率宜在90%以上；在高噪環(huán)境（噪

聲強(qiáng)度在60dB~65dB）中，關(guān)鍵詞語(yǔ)音識(shí)別的字正確率宜在85%以上。

在低噪環(huán)境（噪聲強(qiáng)度在50dB以下）中，連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別的字正確率宜在85%以上;在高噪環(huán)境(噪聲

強(qiáng)度在60dB~65dB)中,連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別的字正確率宜在80%以上。

語(yǔ)義理解能力客觀測(cè)試準(zhǔn)確率應(yīng)達(dá)到95%以上，主觀測(cè)試準(zhǔn)確率應(yīng)達(dá)到85%以上。主觀測(cè)試方法、客

觀測(cè)試方法見(jiàn)GB/T36464.3—2018第6章。

語(yǔ)音交互成功率應(yīng)在80%以上。

宜支持方言識(shí)別及服務(wù)功能。

宜支持語(yǔ)種識(shí)別功能、混合語(yǔ)言識(shí)別功能。

5.3機(jī)器學(xué)習(xí)

5.3.1訓(xùn)練模型

機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練模型需考慮的內(nèi)容如下：

a)宜根據(jù)金融應(yīng)用場(chǎng)景需求建立模型選擇策略,策略選擇依據(jù)包括但不限于模型復(fù)雜度和可解釋性、

原始數(shù)據(jù)及中間數(shù)據(jù)規(guī)模和維度、存儲(chǔ)與計(jì)算資源成本、金融業(yè)務(wù)訴求精度和準(zhǔn)確率、模型結(jié)果的時(shí)效

性以及潛在的外圍干擾項(xiàng)。

b)宜根據(jù)金融應(yīng)用場(chǎng)景需求定義約束條件和評(píng)價(jià)指標(biāo)，并將其轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)監(jiān)督學(xué)習(xí)或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的

性能指標(biāo)和評(píng)價(jià)函數(shù)，具體內(nèi)容如下。

4

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——監(jiān)督學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，例如混淆矩陣、查準(zhǔn)率、查全率、準(zhǔn)確率、置信度、誤差平方和、決定系

數(shù)、對(duì)數(shù)似然損失函數(shù)、受試者工作特征曲線(ROC)的曲線下面積(AUC)值等。

——無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，例如方差、還原誤差、置信度、困惑度、類間距離、類內(nèi)距離等。

c)當(dāng)數(shù)據(jù)量相對(duì)較少時(shí)，宜采用交叉驗(yàn)證，例如簡(jiǎn)單交叉驗(yàn)證、留一交叉驗(yàn)證等。

d)金融應(yīng)用系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)引擎的模型訓(xùn)練過(guò)程宜根據(jù)金融應(yīng)用場(chǎng)景需求選擇合適的訓(xùn)練方法，宜

使用特征工程方法提升模型效能，宜根據(jù)場(chǎng)景需要提升訓(xùn)練模型的穩(wěn)定性，宜根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)

化訓(xùn)練效果。

5.3.2特征管理

機(jī)器學(xué)習(xí)的特征管理需考慮的內(nèi)容如下：

a)宜保證特征的保密性，使特征在產(chǎn)生、傳輸、處理和存儲(chǔ)的各個(gè)環(huán)節(jié)中不被泄露給未授權(quán)的個(gè)人

和實(shí)體。

b)宜保證特征的完整性，即特征在傳輸過(guò)程中不被篡改、破壞和插入，不發(fā)生延遲、亂序和丟失的

情況，特別是采用分布式存儲(chǔ)方式時(shí)，確保內(nèi)容的一致性。

c)宜保證特征的可用性，使特征可被已授權(quán)的其他機(jī)器學(xué)習(xí)子系統(tǒng)或?qū)嶓w使用。

d)根據(jù)算法的需要，宜支持自動(dòng)及手動(dòng)選擇與構(gòu)建特征。

e)宜支持離散特征、連續(xù)特征、時(shí)序特征、組合特征的抽取。

f)宜支持顯式特征構(gòu)造方法，以增強(qiáng)特征的可解釋性。

g)宜保證離線特征與在線特征的一致性。

5.3.3算法管理

在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的金融系統(tǒng)核心業(yè)務(wù)中，例如核心交易系統(tǒng)、清結(jié)算系統(tǒng)、量化交易系統(tǒng)等，算法

設(shè)計(jì)者宜提高算法的魯棒性，增強(qiáng)安全性，需考慮的內(nèi)容如下：

a)當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中有惡意數(shù)據(jù)破壞原有訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布時(shí)，宜能區(qū)分和識(shí)別惡意數(shù)據(jù)，防止模型精度降

低。具體對(duì)策可包括增加算法參數(shù)、豐富特征庫(kù)、優(yōu)化權(quán)重比例等。

b)在算法設(shè)計(jì)過(guò)程中，宜綜合考慮安全性、泛化性能和算法開(kāi)銷，合理權(quán)衡算法的安全性、實(shí)用性

和性能，以更好地滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

c)宜采用集成學(xué)習(xí)、模型融合等提升手段集成不同的決策方法，以增強(qiáng)模型泛化能力，更好地適應(yīng)

未知數(shù)據(jù)分布情況。

5.3.4推理決策

推理決策宜滿足金融應(yīng)用場(chǎng)景需求，需考慮的內(nèi)容如下：

a)宜保證模型的可用性,對(duì)樣本數(shù)據(jù)有較好的容忍度,在極端情況下，保證模型可以正常返回結(jié)果，

供系統(tǒng)進(jìn)行決策處理。

b)宜保證輸入樣本數(shù)據(jù)及輸出返回結(jié)果的保密性，確保不被未授權(quán)用戶非法獲取。

c)宜保證輸入樣本數(shù)據(jù)及輸出返回結(jié)果的完整性，確保不被非法篡改。

d)宜保證關(guān)鍵性場(chǎng)景中模型的可解釋性,從業(yè)務(wù)建模、參數(shù)設(shè)置和樣本選擇等多方面提升模型可解

釋性。

e)宜使用模型壓縮或者剪裁提升推理速度，并對(duì)使用的壓縮、蒸餾、裁剪方法記錄備案。

f)從多方面提升推理決策服務(wù)的可用性和效率，主要內(nèi)容如下。

——具備任務(wù)按需調(diào)度能力，根據(jù)模型、業(yè)務(wù)特點(diǎn)確定計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。

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——統(tǒng)一管理中心集群與邊緣節(jié)點(diǎn)，使邊緣業(yè)務(wù)就近調(diào)度到邊緣設(shè)備執(zhí)行。

——具備任務(wù)跨集群調(diào)度與多級(jí)資源拉通共享能力，可將本地任務(wù)調(diào)度到另一個(gè)集群中計(jì)算。

6基礎(chǔ)層

6.1數(shù)據(jù)庫(kù)

6.1.1數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集過(guò)程需考慮的內(nèi)容如下：

a)對(duì)數(shù)據(jù)采集的來(lái)源和方式、數(shù)據(jù)范圍、數(shù)據(jù)形式、數(shù)據(jù)狀態(tài)等方面進(jìn)行說(shuō)明。

b)對(duì)數(shù)據(jù)采集的環(huán)境、工具、技術(shù)以及校驗(yàn)方法等采取必要的管控措施，保證所采集數(shù)據(jù)及其標(biāo)記

的完整性、真實(shí)性和一致性。.

c)數(shù)據(jù)采集后，宜對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行初步清洗，包括去除重復(fù)及錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、補(bǔ)充殘缺數(shù)據(jù)等。

d)宜記錄數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的活動(dòng)及其責(zé)任人，保證采集活動(dòng)的可追溯性和可審計(jì)性。

e)個(gè)人金融信息數(shù)據(jù)和金融業(yè)務(wù)敏感數(shù)據(jù)的采集過(guò)程宜符合JR/T0171-2020《個(gè)人金融信息保護(hù)

技術(shù)規(guī)范》相關(guān)要求。

6.1.2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程需考慮的內(nèi)容如下：

a)在必要時(shí)，宜對(duì)采集或應(yīng)用生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行持久化存儲(chǔ)，以便后續(xù)用于模型的訓(xùn)練及校驗(yàn)。

b)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)宜設(shè)置存儲(chǔ)時(shí)限,并滿足時(shí)間最小化原則，即為滿足機(jī)器學(xué)習(xí)目的所必需的最短時(shí)間。

c)在超出數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)限后，宜立即對(duì)所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理(例如刪除、銷毀、脫敏等)。

d)宜支持結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)方式(例如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù))和非結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)方式(例如鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等)。

e)個(gè)人金融信息數(shù)據(jù)和金融業(yè)務(wù)敏感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程宜符合JR/T0171-2020相關(guān)要求。

6.1.3數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理過(guò)程需考慮的內(nèi)容如下：

a)宜采用規(guī)范化的數(shù)據(jù)處理過(guò)程和數(shù)據(jù)校驗(yàn)機(jī)制，保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果的一致性和準(zhǔn)確性。

b)宜支持?jǐn)?shù)據(jù)聚合功能，即對(duì)分散的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合或拼接。

c)宜對(duì)數(shù)據(jù)處理過(guò)程進(jìn)行管理和記錄，保證數(shù)據(jù)處理活動(dòng)的可追溯性和可審計(jì)性。

d)個(gè)人金融信息數(shù)據(jù)和金融業(yè)務(wù)敏感數(shù)據(jù)的委托處理和加工處理過(guò)程宜符合JR/T0171-2020相關(guān)

要求。

6.1.4數(shù)據(jù)傳輸

采用機(jī)器學(xué)習(xí)的金融應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,對(duì)適用于JR/T0171-2020相關(guān)要求的個(gè)人隱私及

業(yè)務(wù)敏感數(shù)據(jù),宜建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸安全策略和規(guī)程并采用有效的技術(shù)手段和控制措施，確保數(shù)據(jù)在

傳輸過(guò)程中的保密性、完整性和可用性。

6.1.5數(shù)據(jù)調(diào)度管理

數(shù)據(jù)調(diào)度管理過(guò)程需考慮的內(nèi)容如下：

a)宜支持?jǐn)?shù)據(jù)宿主選擇，即選擇數(shù)據(jù)服務(wù)過(guò)程中承接數(shù)據(jù)或驅(qū)動(dòng)調(diào)度的節(jié)點(diǎn)。

6

T/XXXXXXX—XXXX

b)對(duì)于智能金融應(yīng)用場(chǎng)景中高頻次的實(shí)時(shí)推理決策需求(例如事中不當(dāng)操作檢查)，宜使用適當(dāng)擁塞

控制策略以確保整個(gè)系統(tǒng)處理鏈條的健康狀態(tài)。

c)宜提供彈性擴(kuò)展功能以增強(qiáng)系統(tǒng)整體吞吐量并分?jǐn)倲?shù)據(jù)服務(wù)壓力。

d)宜支持執(zhí)行算子抽象技術(shù)，將數(shù)據(jù)流控制算法、數(shù)據(jù)獲取算法等功能抽象為統(tǒng)一數(shù)據(jù)服