东华软件在政府数字金融领域已形成较为完整的业务矩阵，主要聚焦金融监管科技、农村金融基础设施、医保金融风控、金融信创国产化及数据要素应用等方面。以下分业务方向具体说明其布局与实践：
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### 一、金融监管科技平台
1. **智能化监管系统**
- **宁夏地方金融监管与服务智能化平台**：东华软件承建的这一平台，整合了地方金融监管、非法集资监测、企业融资服务三大功能，实现了对区域内小贷、担保、典当等各类金融机构的“全覆盖、穿透式”监管。平台运用大数据分析实时预警风险，支持跨部门协同处置，同时为中小微企业提供线上一体化融资服务，提升了金融风险防控和服务实体经济的能力。
- **密码安全应用**：该项目在密码测评中获宁夏信息化项目最高分，其安全方案被列为全区推广范例。
2. **非法金融活动监测**
平台通过AI算法对资金流、信息流进行动态分析，建立非法集资及金融诈骗的实时预警模型，并与公安、市场监管部门系统打通，实现风险线索的跨部门流转与联合执法。
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### 二、农村金融数字化基础设施
1. **农信社云数据中心建设**
- **河北农信社项目**：东华软件以2440万元中标同城云数据中心网络系统建设项目，负责核心交换区、金融互联网区、外联区等八大功能分区的搭建，涵盖路由器、网络安全设备、负载均衡等硬件集成与平台部署。项目要求90天内交付，突显其高效实施能力。
- **全国农信系统覆盖**：东华已服务全国数百家村镇银行及农信社，提供核心系统改造、分布式数据库（如阿里云PolarDB）适配及云端灾备方案，助力农村金融机构实现集约化运营。
2. **乡村振兴金融服务**
结合国家“一号文件”强化乡村振兴金融的要求，东华为农信机构定制“普惠金融云平台”，整合土地确权、农业保险、供应链信贷等数据，支撑“三农”信贷风控模型，推动金融服务下沉至县域和乡村。
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### 三、医保金融与风控系统
1. **国家级医保风控平台**
与阿里云合作构建医保风控数据分析系统，基于MaxCompute大数据平台处理医保基金使用数据，通过AI模型识别欺诈骗保、过度医疗等违规行为，已应用于多个省级医保平台。
2. **医疗-金融协同场景**
子公司东华医为的医疗数据与金融系统联动，例如在“互联网医院”场景中为患者提供在线诊疗后的信用支付、分期缴费等嵌入式金融服务。
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### 四、金融信创与国产化适配
1. **核心系统国产化替代**
- 与华为成立“金融信创联合实验室”，推动鲲鹏芯片、高斯数据库在银行核心系统中的部署。典型案例包括徽商银行分布式核心系统改造，底层采用华为PolarDB，上层由东华定制开发。
- 联合摩尔线程建设国产GPU服务器生产基地，为金融信创提供算力硬件支持。
2. **生态兼容认证**
完成与华为昇腾AI芯片、统信OS、龙蜥开源操作系统的适配，并通过金融行业信创验收测试，满足政府及国企对自主可控的要求。
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### 五、数据要素化与AI应用
1. **政府数据资源管理**
- 为三亚、儋州等城市搭建政务大数据中心，打破部门数据壁垒，支撑“一网通办”等场景。三亚项目实现公安、社保、税务等多部门数据互通，为金融信贷审批提供政务数据验证。
- 担任深圳、广州数据交易所服务商，探索政府数据在普惠金融中的合规开放与价值挖掘。
2. **AI+金融监管创新**
- 自研**HarryData大数据平台**集成AI视频分析、知识图谱技术，应用于反洗钱交易监测、企业关联担保识别等场景。
- 与腾讯云合作开发**金融大模型**，在智能投顾、信贷辅助决策等场景落地试点。
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### 核心优势总结
- **全栈技术能力**：覆盖基础设施（云数据中心）、中台（大数据平台）、应用层（监管/风控系统）的完整链条。
- **政策响应敏捷性**：紧密对接“数据要素×三年行动”“乡村振兴金融强化”等政策，快速转化需求为解决方案。
- **生态协同力**：与华为、阿里、腾讯深度绑定，形成“国产化技术+行业Know-How+政府资源”的三角支撑。
以下为东华软件政府数字金融业务的主要方向及典型案例对比：
**业务方向** | **典型案例** | **核心技术/功能** | **政策契合点**
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金融监管科技平台 | 宁夏地方金融监管平台 | 穿透式监管、非法金融活动监测、企业融资服务 | 区域金融风险防控
农信系统数字化 | 河北农信社云数据中心 | 八大功能区建设、网络系统集成 | 乡村振兴金融服务强化
医保金融风控 | 国家级医保风控数据分析系统 | 欺诈骗保识别、医疗-金融协同服务 | 医保支付改革
金融信创国产化 | 徽商银行核心系统改造 | 华为PolarDB数据库、分布式架构 | 信息技术应用创新产业推进
数据要素市场建设 | 广深数据交易所服务 | 政务数据开放、普惠金融数据支持 | 数据要素×三年行动计划
未来，随着“数据要素×金融”政策的深化，东华软件在政府数据开放与金融场景融合（如征信模型训练、产业基金监管）及垂直行业大模型迭代方面仍有较大潜力。