““边缘计算”让数据解决更安全高效 或成为推动花费信贷科技革新新引擎”

你可能不知道云计算这个词，但你听说过“边缘计算”吗？

全球最权威的it研究和咨询企业gartner去年将边缘计算列为2019年的10大战术技术之一，科技行业相关人士认为，边缘计算继云计算、ai之后

那么，“边缘计算”是什么呢？

顾名思义，边缘计算强调“边缘”，将数据解析、应用程序运行、甚至一些功能服务的实现从中央服务器放到互联网边缘的节点上。 如果云计算是一种集中的大数据解决方案，那么边缘计算可以理解为基于边缘的大数据解决方案。 数据可以在边缘进行处理，而无需传输到遥远的云。

“这样的数据解决有很多先天性的特征。 ”。 很快利用金融的最高数据决定了科学家的唐欣。 “首先，边缘计算减少了中间传输的过程，具有更实时、更快速的数据解决能力。 其次，由于与云服务器的数据交换少，边缘计算的互联网带宽诉求低。 ”。 除了效率之外，边缘计算还可以提高数据隐私保护的易用性。 数据收集和计算都基于本地，因此不需要发送到云中。 重要新闻，特别是敏感新闻，可以不通过互联网传输，有效应对客户隐私泄露和数据安全问题。

实际上，虽然有“边缘”的名字，但在应用方面，“边缘计算”并不是“边缘”，反而有非常广阔的前景。

例如在无人驾驶行业，无人驾驶汽车需要在高速移动的状态下迅速应对周围的环境。 在这种情况下，响应时间成为该技术极其重要的指标。 只有将延迟控制在10毫秒以内，才能成功无人驾驶。 为了达到这样的效率，必须利用边缘计算。

例如在农业行业，目前普遍采用无人机遥感监测技术跟踪农田病虫害的发展情况。 如果在无人机上配置内置检测模型和工作模型，可以进行边缘计算，植保工作的执行更加高效。

除了这些场景之外，边缘计算还可以应用于室内定位、视频优化、ar (增强现实)、远程信息处理、智能制造等多个行业，为科技创新提供了越来越多的可能性。

值得注意的是，目前的边缘计算市场还处于初期快速发展阶段，但有几家公司已经进入技术应用的实质性推进阶段。 例如，在金融领域，当云计算仍然是行业技术创新的重要法宝之一时，金融企业很快就将科技创新的触角伸向边缘计算行业。

董骏熙认为，客户、风控等做法论、模型和数据采集系统技术目前非常成熟，但逐渐呈现出问题:缺乏客户保护和隐私保护。 “我们利用深度学习和特征提取算法，通过边缘计算和顾客数据去敏技术，实现顾客隐私保护，准确控制营销和风险。 ”

经济日报记者在采访中获悉，很快就利用金融开发了边缘计算智能算法库。 该算法库包含先进、轻量的机器学习和深度学习算法，能够快速解决结构化数据和非结构化数据。 基于该算法库，公司开发了终端特征提取框架，用终端直接清洗、预解决、聚合、筛选数据，大大释放了服务端的计算压力，节约了客户带宽，是边缘计算在风控行业的重大创新和应用。

更重要的是，在数据安全越来越受到重视的今天，使用金融提高边缘计算的开发能力，不再需要将终端提取数据传输到云端加工，降低了终端敏感数据隐私泄露的风险，在数据“浏览后，

业内专家表示，随着网络设备的增加和5g时代的渐近，边缘计算的快速发展势头也将越来越强，或成为未来推动信用科技创新的新引擎。