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金融领域智能体架构设计摘要： 本文探讨了MCP协议在复杂金融场景中的三种应用架构。基础的单用户架构（20-30个工具）适合小团队，但面对金融领域成百上千的API端点时，需采用"智能体联邦"模式：每个领域智能体维护独立MCP Server（保持20-30个工具规模），通过增加智能体数量而非工具数量来扩展能力。企业级架构中，行情、基本面、期权等专业智能体组成联邦，由编排智能体协调调
《StockPilotX：生产级AI金融分析系统开发指南》专栏介绍了一个基于大语言模型的智能金融分析平台。该系统通过8个专业Agent协作（包括量化分析、风险管理、宏观研究等），提供多维股票分析和投资建议。技术架构采用混合决策模式（规则引擎+LLM推理），集成实时行情、财务数据等多源信息，支持RAG检索增强。工程实践涵盖流式响应、中间件防护、全链路监控等生产级特性。技术栈包括Python/Fast
当你打开银行APP收到“定制化理财推荐”时，当风控系统在0.1秒内拦截一笔欺诈交易时，当智能客服用人类般的语气解答你的贷款疑问时——AI已经渗透进金融科技的每一个毛细血管。数据孤岛导致模型“巧妇难为无米之炊”；大模型的“幻觉”会输出错误金融信息；监管要求模型“既要准，还要能解释”；传统系统无法应对实时、复杂的金融场景。本文将从架构设计、技术落地、合规实践三个维度，拆解金融科技与AI结合的核心逻辑，
本文介绍了在OpenHarmony应用开发中如何通过cryptography库实现现代密码学加密方案。该库支持AES-GCM、SHA-256、Ed25519等国际标准算法，并提供异步运算和分块处理功能，适合鸿蒙设备的大文件加密需求。文章详细解析了对称加密、摘要算法和数字签名的核心API使用方法，并给出鸿蒙平台的适配建议和性能优化技巧，最后通过一个私密记事本加密引擎的完整示例，展示了如何在OpenH
摘要 📝 本文探讨了大语言模型（LLM）在金融财报分析中的工程化实践。财报作为高密度、异构化的专业文本，其解析面临语义复杂性、结构多样性及隐性信息交织等挑战。文章系统性地介绍了从数据获取、预处理到模型应用的完整流程： 数据获取：通过SEC EDGAR、巨潮资讯等公开渠道或商业API获取原始财报（PDF/HTML/XBRL格式） 文本清洗：使用pdfplumber等工具提取文本，处理页眉、表格等噪
某银行日均交易数据量达10TB，包含客户账户、交易流水、风控标签等多类数据；某证券公司的实时行情系统需要处理每秒10万条数据，延迟要求低于1秒；某保险公司的AI理赔模型需要分析1亿条客户历史数据，训练时间要求缩短至2天内。这些需求对架构的扩展性、实时性、成本效率提出了极高要求。而存算分离，正是为解决这些问题而生的架构革命。存算分离（Compute-Storage Separation）是一种将数据
元宇宙金融（Metaverse Finance）正成为未来金融体系的“平行宇宙”——虚拟资产交易、DeFi（去中心化金融）、NFT抵押借贷、虚拟银行等应用层出不穷，而AI则是这个宇宙的“神经中枢”：它驱动智能合约自动执行、预测市场风险、实现个性化金融服务。但当AI的“智能”与元宇宙的“去中心化”碰撞时，合规性问题成为了阻碍其规模化发展的“隐形壁垒”：数据隐私泄露、算法黑箱、虚拟资产定性模糊、跨域监
2017年具有革命性的Transformer架构开始，解决了早期模型（诸如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM））在处理长距离依赖和顺序处理时存在的困难性，通过自注意力机制重新定义了自然语言处理（NLP）。
他指出，BTC通常在减半后的第二年经历深度调整，而真正的反弹往往发生在市场情绪极度悲观之后。SYNBO的AI模型不仅关注价格走势，还分析链上长期持有者行为、矿工投降信号、流动性收缩幅度等数据，以识别情绪与资金拐点。嘉宾的共识是：2026年将是积累与布局的一年，而非情绪化进攻的一年。多元化配置、控制风险、关注基本面，是穿越周期的关键。在不确定周期中，提升自身对市场结构的理解，参与更透明、更高效的融资
AI金融行业正迎来变革性发展，大模型和智能体技术推动金融业从外围辅助向核心业务渗透。银行业成为主要应用领域，占比43%。技术架构围绕"大模型+智能体"快速演进，RAG等技术提升准确性。应用场景涵盖投顾、风控、运营等，如汇添富基金、工行等案例显示效率显著提升。但行业仍面临"幻觉"风险、数据合规等挑战。未来趋势包括规模扩展、RaaS商业模式等。建议金融机构构建全
零点财经了解到，部分持牌消费金融公司通过与字节跳动、百度等头部互联网大厂建立战略合作，或背靠互联网大厂股东的技术实力，依托互联网大厂的技术积淀与算法优势，打造。技术正在重塑风险管理的底层逻辑，多家消金公司通过构建覆盖贷前、贷中、贷后全流程的智能防御体系，提升反欺诈能力与风险预警精度，筑牢资产质量防线。能力与业务场景深度融合，在合规前提下实现技术价值与商业价值的统一，最终为用户提供更普惠、更便捷、更
大语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）融合前沿领域的核心路线图。
摘要： 本文介绍了在 Flutter for OpenHarmony 开发中使用 Decimal 库解决金融计算精度丢失问题的方法。由于二进制浮点数（如 double）会导致 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 等错误，金融级应用需采用 Decimal 进行高精度计算。文章详细讲解了 Decimal 的优势、环境配置、核心功能（算术运算、金额比较、舍入策略）及 OpenHarmony 适配技巧（数据持
从依赖人工到智能闭环，Agent如何成为保险产品开发的AI超级助手
宇信科技在AI领域的进阶，揭示了一条清晰路径：以二十六年深度参与中国银行业数字化进程所积累的、无可替代的行业Know-How为基石，将AI从“外挂工具”深度内化为重塑业务流程、释放数据价值、并驱动业务范式跃迁的“核心引擎”。
2026年6月PMP第七版考试是最后一次沿用现行考纲的考试机会，备考性价比高。本文提供高效备考攻略：1.明确考试重点为人员(42%)和过程领域(50%)，避免盲目啃书；2.建议分三阶段备考：1-2周搭建知识框架，3-6周强化高频考点，最后1-2周全真模拟；3.掌握情景题5步解题法等应试技巧；4.推荐精简备考资料。特别提醒：新版考纲将增加AI等新考点，建议抓住最后窗口期，按计划稳步备考即可顺利通关。
摘要： 2026年，生成式AI在软件开发、客户服务等领域的广泛应用带来了效率提升，但也暴露出偏见放大、安全漏洞和伦理失控等阴暗面，对软件测试提出全新挑战。测试员需重构方法论，聚焦三大核心维度：通过偏见检测框架（如FairTest）识别数据偏差；采用对抗性测试（如Fuzz测试）增强模型鲁棒性；设计伦理测试用例（如医疗AI可解释性验证）。未来测试将向持续监控转型，测试员需掌握AI原生工具（如Testi
比起“AI能否理解”，大家更关注的或许是“AI能否被信任”——我们能否真的将判断权交给它？
构建统一、高效、智能的AI中台，将孤立工具升级为全行共享的核心AI能力，已成为商业银行构建差异化竞争壁垒、实现降本增效与风险防控的战略选择。
金融市场受到众多因素的影响，其中新闻资讯所传达的情感倾向对投资者的决策和市场走势有着重要的影响。AI驱动的金融新闻情感分析系统的目的在于通过先进的人工智能技术，对海量的金融新闻进行自动化的情感分析，提取出新闻中积极、消极或中性的情感信息。该系统的范围涵盖了各类金融新闻媒体、财经网站等来源的文本数据，旨在为金融机构、投资者、研究人员等提供准确、及时的情感分析结果，辅助他们做出更明智的决策。本文将按照
2026年科技行业薪资趋势分析显示，基因测试员与量子工程师的薪资差异显著。基因检测行业因技术成熟、人才供给充足，薪资稳定在6,000-10,000元区间；而量子工程领域凭借技术稀缺性和巨头竞争，量子架构师年薪预测达95万元以上。这一差异揭示了技术溢价与市场供需的关系，为软件测试从业者提供启示：通过纵向技能升级（如转向AI测试）、横向领域拓展和优化谈判策略，可避免陷入"低增长陷阱"
import os"""金融文本分类任务示例：1. 使用 FewShot 方式向模型展示文本分类任务的示例2. 对4段金融文本进行分类3. 分类类别：['新闻报道','公司公告','财务公告','分析师报告']"""# 1. 加载环境变量raise ValueError("未在环境变量或 .env 中找到 API_KEY，请先配置后再运行。")# 2. 初始化客户端# 3. 构建 FewShot
想象你参加了一个大型金融行业会议，会场中有各种各样的人：银行家、投资人、企业家、分析师等。每个人都是一个"节点"，人与人之间的握手、交谈、交换名片等互动就是"边"。整个会场的人际网络就是一个"图"。用户与账户之间的关联（一个用户可以有多个账户）账户与交易之间的关联（一个账户可以有多笔交易）用户与设备之间的关联（一个用户可能在多台设备上登录）交易与商户之间的关联（一笔交易对应一个商户）就像社交网络能
下一代金融AI风险预警架构，是“大模型+多模态”的双引擎驱动，也是“技术与业务”的深度融合。作为AI应用架构师，你需要像“知识金字塔的构建者”一样，从基础层到整合层，层层递进，最终构建出“智能、全面、可解释”的风险预警系统。让我们一起，用技术让金融风险“看得见、防得住”！
import os"""信息抽取任务 - Few-Shot 学习示例：1. 使用 Few-Shot 方式让模型理解信息抽取任务2. 从金融文本中提取：日期、股票名称、开盘价、收盘价、成交量3. 按照 JSON 格式输出，缺失信息用 '原文未提及' 表示"""# 1. 加载环境变量raise ValueError("未在环境变量或 .env 中找到 API_KEY，请先配置后再运行。")# 2. 初
《AI可解释性认证测试：从黑箱到透明决策的关键突破》 摘要：随着AI在金融风控和医疗诊断等关键领域的应用，决策透明度成为影响用户信任和合规性的核心要素。研究显示，78%的模型缺陷源于特征关联性误判，而传统手动验证耗时巨大。通过决策路径可视化和逻辑链追踪等可解释性技术，模型缺陷修复效率提升300%。2026年主流工具评测显示，DeepSeek-XAI等工具在决策树生成速度和合规性方面表现突出，成功将
稳健的财务基本面：连续多年ROE超过10%，现金流充裕强大的网络资源：全球最大的4G/5G基站规模，覆盖全国99%人口明确的战略方向：从传统运营商向“数智化服务商”转型政策支持：数字中国、东数西算等国家战略直接利好尽管当前股价略高于内在价值，但考虑到其在AI时代的独特定位和长期成长潜力，仍具有显著的投资价值。建议投资者以“长期持有+动态调整”的策略参与，重点关注AI业务突破节点，适时调整仓位，实现
摘要：本文探讨了太空农业系统中的创新测试方法。从金融系统转向光合作用传感器测试，传统方法面临根本性挑战，需构建概率云模型和混沌系统容错验证。持续集成系统被重构为生命维持优先级的测试队列，将生化反应速率作为构建标准。针对地月通信延迟，开发了生命体征可观测矩阵和多模态告警机制。测试流程从缺陷管理演变为全链路生物技术验证，要求测试人员掌握跨学科技能。在微重力环境下，引入流体力学仿真和自适应重力补偿测试框
对投保的AI系统进行算法审计， 评估其在公平性、可解释性、鲁棒性、安全性等方面的风险， 并结合其部署场景（如自动驾驶、医疗诊断）进行风险定价。将向客户推送的信息内容、时机、渠道作为智能体的动作， 以客户的正面响应（如点击、购买）为奖励进行学习， 实现沟通策略的动态优化。将董事会层面的风险偏好（如目标偿付能力充足率、在险价值、最大可承受损失）量化为各业务单元、风险类型、产品线的风险限额和约束条件。量
大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、专业适配等核心挑战，更推动行业从效率革新迈向业务重构。本文将解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，为读者提供前沿趋势的全局视角与产业升级的实践指引。
在金融行业的数据验证环节，平衡安全性与实时性是一项系统工程，需要从技术架构、算法选型、测试方法等维度综合设计。以下从具体指标、技术方案、测试验证三个层面展开说明：实时层（<50ms）：轻量级规则引擎：基于Drools的硬编码规则（如金额阈值校验）动态脱敏：字段级实时掩码（如信用卡号保留后四位）异步层（<500ms）：AI深度分析：基于XGBoost/LSTM
连板天梯复盘系统是一款专为短线交易者设计的智能股票分析平台，集成了多数据源和AI分析引擎。该系统采用PyQt5框架开发，包含18个功能模块，覆盖连板分析、AI智能诊断、市场情绪量化等功能。核心技术包括：1）三层架构设计（UI层、业务逻辑层、数据层）；2）多AI服务商集成（腾讯、豆包、DeepSeek）；3）智能缓存策略；4）异步加载机制。系统支持实时数据更新、盘中监控和风险预警，通过连板天梯算法自
摘要：大模型AI正深度赋能金融行业，在智能风控、投资分析、客户服务等五大场景展现显著价值。通过图神经网络等技术，某银行反欺诈效果提升20%，证券公司投研报告成本降低40%。大模型整合多源数据实现实时分析，每秒处理万级交易，同时面临数据隐私、解释性等挑战。未来将通过跨行业数据共享、持续学习等技术持续优化，为金融业提供更智能高效的解决方案。
摘要：Clawdbot（现Moltbot）是一款开源自托管AI助手，通过创新的双层记忆系统解决传统AI"遗忘"问题。系统采用"文件即记忆"设计，将记忆存储为本地Markdown文件：每日日志记录短期信息，长期记忆存储核心知识。技术特点包括混合检索策略（70%向量+30%关键词）、自动索引构建、压缩前刷新机制等，实现高效记忆管理。相比云端方案，具有数据主权、完
在当今金融行业，数据的产生速度和规模呈指数级增长。从交易记录、客户信息到市场行情，海量的数据蕴含着巨大的价值。然而，传统的集中式数据处理方式在处理如此大规模的数据时面临性能瓶颈和扩展性问题。分布式计算技术的出现为解决这些问题提供了新的途径。本文的目的在于深入探讨分布式计算在金融数据分析中的应用，包括核心概念、算法原理、实际应用场景等方面。范围涵盖了常见的分布式计算框架和金融数据分析方法，旨在为金融
FinGPT是一个开源的金融语言模型（LLMs），由FinNLP项目提供。这个项目让对金融领域的自然语言处理（NLP）感兴趣的人们有了一个可以自由尝试的平台，并提供了一个与专有模型相比更容易获取的金融数据。FinGPT使用RLHF方法进行个性化的金融语言建模，这与BloombergGPT的方法不同。它采用了一种轻量级的低秩适应技术，使得微调模型变得更简单和经济。FinGPT项目为金融领域的自然语言
2026年1月底，挪威主权财富基金（约2万亿美元规模）发布最新压力测试结果，重点评估气候变化冲击与人工智能（AI）相关市场风险对投资组合的潜在影响。
通过本文的部署，你获得的不仅仅是一个工具，而是一个能够持续学习、进化的智能伙伴。随着使用时间的积累，它会越来越懂你的投资风格和研究偏好。立即行动的四步：评估设备：确认闲置Mac Mini可用选择套餐：基础版或金融增强版安排时间：预留2-3小时完整部署窗口开始部署：按照本文流程图逐步操作这个周末，给自己一个特别的投资：用技术武装自己，让AI成为你在金融市场中的“第二大脑”。当别人还在手动收集信息时，
在金融科技快速发展的今天，传统贷款申请流程的低效和客户体验不佳已成为制约金融机构发展的瓶颈。本文将从架构师视角，深入探讨如何利用AI技术构建智能化的贷款申请自动化系统。我们将从业务痛点分析入手，逐步解析系统架构设计、关键技术选型、核心模块实现，以及部署和优化策略。通过本文，您将了解到如何将自然语言处理、机器学习、流程自动化等AI技术有机结合，打造一个高效、安全且用户体验卓越的金融AI客服系统。无论
今天这篇文章来自一个AI产品经理的分享，介绍了他在做AI智能体产品中碰到的门槛，以及8点常见问题。
简单说，一个管安全规则，一个管身份凭证，组合起来为Web应用打造可靠防护。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提
摘要： 本文介绍了量化交易中数据驱动决策的重要性，并详细讲解如何通过Python接入StockTV实时行情API。量化交易依赖高质量、低延迟的数据，而个人开发者常面临数据延迟、质量差和系统稳定性等问题。StockTV提供REST API和WebSocket API两种接口，支持实时行情获取与订阅。文章提供了完整的代码示例，包括获取实时报价和建立WebSocket连接的实现方法。最后强调工具本身不产
本文对比了2026年越南HOSE市场（VN30指数）三大主流API服务商：iTick API（适合个人开发者，免费套餐友好）、RPDS DATA（适合专业团队）和Bloomberg API（机构专用）。重点演示了使用Python对接iTick API获取实时行情、历史K线和盘口数据的完整流程，包括代码示例。文章指出选择API时需考虑数据覆盖、延迟、成本等因素，并提醒注意免费套餐限制和API密钥安全
2026年，全球股市实时行情API需求激增，以iTick、Polygon.io、Finnhub等为代表，iTick免费覆盖亚洲市场广、延迟低；Polygon.io延迟最优但成本高；Finnhub技术指标丰富但亚洲覆盖一般。用户需根据市场重点、预算和技术需求选型。提供REST和WebSocket接口，免费版适合个人开发者，示例代码展示实时报价、历史K线查询和WebSocket订阅，适合量化策略开发。
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