ZD至顶网网络频道 11月14日 综合消息:对于金融行业IT从业者来说,对网控器这个概念一定不会陌生。作为专用的金融交易传输系统的智能通信设备,网控器为POS终端与业务中心系统之间提供数据传输、通讯协议转换等功能,一般部署在银行/收单机构端,用于与POS机互联或者与其他网控器级联,实现POS机、各网络节点的交易数据的安全、稳定传输。
在当前POS支付全面普及的情况下,网控器在金融领域的重要性不言而喻。据统计,目前国内pos机总数近1000万台,每年交易总处理量达62亿笔,交易总金额达8.5万亿元。这些庞大的交易量,都离不开金融网控器的身影。
作为金融行业网络信息化建设的重要合作伙伴,新华三针对金融POS支付场景提供了定制化的网控器解决方案,为金融消费数据的安全可靠传输,提供了重要保障,成为金融行业稳步发展、迈步向前的忠实伙伴。
金融POS业务的“彩虹隧道”
作为承载金融支付交易系统的网络承载设备,网控器产品及解决方案是连接POS机和银行前置机之间的稳定隧道,承载着每一笔pos机现金交易业务的数据回传。其所处的关键位置,使得金融企业对网控器厂商的入门标准以及产品解决方案的测试、认证提出了非常高的标准。
而随着互联网交易量和交易种类的不断增加,这条“彩虹隧道“对设备和解决方案的安全性、可靠性提出了更高的要求。是否能够得到金融企业的认可,标志着设备厂商的整体实力水平。
新华三一直致力于金融网控器领域的发展和建设,是目前国内首家研发并销售网控器产品的厂商。新华三推出MSR系列金融网控器产品,至今已累计销售近万台,POS机接入次数达到100万次。
新华三金融网控器的用户也已经全面覆盖国有四大银行、股份制银行、城商行等,并连续四年入围国有四大行集采。所有这些,都显示出金融企业对新华三网控器产品及解决方案的充分认可,也体现了新华三在同行中的领先优势。
金融POS应用发展的强大助力
近年来随着互联网金融风水水起,互联网金融交易大量普及,逐渐涌现出了类型更为多样化的POS刷卡业务,POS机的种类也由最普通的电话pos逐渐演进到IPPOS,再过渡到无线POS、4GPOS,接下来微信支付,支付宝支付等POS结算也逐渐开始流行。
新华三十分迅速地意识到了当前POS交易种类的多样化趋势,并有针对性地推出了相应的MSR金融网控器方案。产品覆盖E1POS、IPPOS等多种不同接入模式,从早期的通过pstn电话网络,到中期利用SDH线路,再到如今常见的Wi-Fi网络、LTE网络,MSR金融网控器已经成功覆盖了pos交易领域的全场景。
同时,在网控器产品性能方面,新华三也不断完善提升。目前,MSR金融网控器单设备并发IPPOS接入量已达到了4096路,足以承载商场、餐饮等高密度并发场景。在可靠性方面,MSR金融网控器采用了分布式处理架构,通过控制模块和转发模块分离的方式,充分保证POS交易流量的稳定传输。同时,双主控、双电源的设置,为设备本身的安全可靠提供了更高的标准。在安全方面,MSR金融网控器可以在TCP层上叠加HTTPS应用加密,进一步保证金融交易数据安全传输。
正是因为新华三持续不懈的努力,让MSR金融网控器成为了金融行业POS应用发展的强有力支撑,也为金融企业应对行业变革增添了信心。
随着社会生活水平的不断提高,互联网、物联网技术的不断发展,我们可以想象,未来POS交易方式还将继续“变化无穷”,网控器解决方案的发展也会更加丰富多样。
新华三将全身心致力于配合金融行业发展变革,推出更多优秀的MSR网控器设备,积极推动金融信息化发展的热潮。
好文章,需要你的鼓励
PDF协会在欧洲会议上宣布,将在PDF规范中添加对JPEG XL图像格式的支持。尽管Chromium团队此前将该格式标记为过时,但此次纳入可能为JXL带来主流应用机会。PDF协会CTO表示,选择JPEG XL作为支持HDR内容的首选解决方案。该格式具备广色域、超高分辨率和多通道支持等优势,但目前仍缺乏广泛的浏览器支持。
华东理工大学团队开发了3DEditFormer系统和3DEditVerse数据集,首次实现了无需手工3D遮罩的高质量3D模型编辑。该技术通过双重引导注意力和时间自适应门控机制,让3D编辑变得像2D修图一样简单直观,在游戏开发、影视制作、AR/VR等领域具有广阔应用前景,标志着3D编辑技术向普及化迈出重要一步。
Ironclad OS项目正在开发一个新的类Unix操作系统内核,面向小型嵌入式系统,计划支持实时功能。该项目的独特之处在于采用Ada编程语言及其可形式化验证的SPARK子集进行开发,而非常见的C、C++或Rust语言。项目还包含运行在Ironclad内核上的完整操作系统Gloire,使用GNU工具构建以提供传统Unix兼容性。
上海AI实验室联合多所高校突破多模态AI训练难题,提出NaViL原生训练方法。通过预训练语言模型起点、混合专家架构和视觉-语言能力最佳平衡三大创新,在有限资源下实现与拼装式模型相当性能。该研究证明原生训练的可行性,为AI真正理解图文结合提供新思路,有望在教育、医疗等领域带来更自然的人机交互体验。