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在数字经济与人工智能深度融合的2026年，AI已成为政务金融领域数字化转型的核心驱动力，尤其在获客场景中，AI技术能够实现精准触达、高效转化，大幅降低传统获客模式的人力与时间成本。但政务金融领域的特殊性的决定了其AI应用不能单纯追求效率，合规与安全始终是不可逾越的红线。当前，政务金融机构在AI获客过程中普遍面临“合规与效率两难”的困境：一方面，《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的严格实施，对政
摘要： 金融业正面临AI变革，但核心问题仍是数据孤岛与协作不足。attas提出通过多智能体协作网络重构金融工作流，让数据供应商、分析师、交易员等通过专属agent贡献能力，实现动态连接与个性化输出。该系统强调成本透明、经济激励机制，推动金融智能从割裂工具转向协作网络，最终实现可解释、可复用且经济合理的AI应用。attas旨在成为金融业智能协作的基础设施，而非单一功能叠加。
随着中央数字经济政策推进金融业数字化建设，数字金融已初见成效，但尚存在信息安全缺乏保障、转型覆盖不全面等问题。为实现金融行业全面数字化转型升级，作为数据库领域国家队，人大金仓紧跟国家战略，自主研发的系列数据库产品和行业解决方案已服务银行、证券、保险、泛金融机构等各细分领域，打造了一系列标杆案例，持续助力用户构建安全可控、便捷高效、普惠利民的数字金融服务体系。上下滑动揭晓案例1\ 银行业/满足业..
存储技术、产品与方案创新，成为金融行业数字化转型的发力点
基于上述“新架构”，中电金信完成了银行业务、应用和技术架构的对齐，以咨询为引领、以业务建模为基础，以敏捷为目标的架构方法，以及项目落地和应用中的创新实施工艺帮助各类金融机构实现应用重构。我们知道，金融行业数字基础设施面向大型行业复杂场景，对关键技术能力、性能和体验有极高要求，代表着行业类应用和社会化应用的制高点，而中国金融行业的业务体量和服务场景的复杂度，均处于世界前列，因此具有更多技术难点、堵点
凯盛科技在近期的组织调研活动中表明，UTG（超薄柔性玻璃）一期项目有小批量出货，二期项目厂房已建成，部分设备正在收购，公司将根据商场状况和工艺进步状况，匹配项目建设进展，且公司正在与终端以及面板企业客户进行全面对接。此外，还有深天马A、大富科技、ST星星、长盈精细的2022年成绩均为扭亏。半导体设备是整个半导体产业链的基石，当下时点库存周期拐点将至、AIGC引领算力芯片新需求、半导体产业链国产化浪
金融大模型应用实践：从探索到业务驱动 容联云副总裁孔淼分享了金融行业大模型应用的跨越路径。文章指出大模型正从技术驱动转向需求驱动，但面临算力、模型幻觉等挑战。实现业务引擎跨越需三步：选择高价值场景（业务价值×数据可用性×流程嵌入度）、构建领域知识库等技术架构、制定组织协同等落地策略。实践案例显示，大模型在智能客服、需求洞察、语音交互等方面显著提升效率。本文对金融科技从业者和数字化转型负责人具有重要
通过“AI开发、AI服务、AI资产、AI运营到业务赋能”的“4+1”策略加持，将AI中台打造成一个功能全面、灵活敏捷的技术能力输出中心，助力金融行业构建统一、安全、高效、互通的AI能力体系，才能为快速变化的业务需求提供支撑，全面赋能金融行业AI能力的建设。”这一问题，周晓凌指出，生成大模型需要各种要素的分工协作，包括算力、基础软件和数据，在金融行业的赋能过程中，银行业的数据会成为模型差异化的主要力
经过初选、复选、决赛三轮评审，导师们从创新性、社会价值、项目团队、发展现状等多个维度对项目进行全方位综合评估，冲量在线凭借“隐私增强AI算力基础设施系统”项目，在近500个项目中脱颖而出，获得首届“创领浦东”创新创业大赛三等奖，包括奖金奖励及其他政府支持政策。此次获奖，是对冲量在线团队过往努力的高度肯定。
《GenAI如何改变金融研究：系统性综述（中）》聚焦生成式AI在金融经济学四大领域的应用进展。在公司金融方面，AI通过促进创新和提升运营效率影响企业绩效，研究显示AI专利存在9%的价值溢价，且AI人才储备显著提升企业估值。在资产定价领域，机器学习增强了收益预测能力和因子发现。家庭金融方面，AI推动了普惠信贷和智能投顾发展，但也带来数据隐私问题。劳动力市场则呈现AI的自动化与增强效应双重影响，可能加
2023 年 3 月 29 日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的首届企业上云暨算云融合产业大会在北京正式召开，这是国内首个围绕算力云服务举办的大型会议。会上，阿里云加入由中国信通院云大所牵头发起的“一云多芯”应用创新计划，并首批获得中国信通院“金融专有云能力综合水平评估”检验证书，携手行业推动算力时代下云服务的创新发展。
今年以来，电建铁路公司正积极践行新时代新征程央企新使命，落实党中央决策部署，坚持战新产业和传统产业同步发展，此次签约是公司向战新产业迈出的重要一步，意义重大。华章宣化算力枢纽产业基地项目，位于张家口市宣化区，建设内容包含2栋机楼、园区配套设施以及各系统中所需的所有设备货物的采购、制作、包装、运输、送检、安装、调试和试运行，总建筑面积约60000平方米，机架数约4000个，总投资约24亿元。张家口市
中国社科院国家金融与发展实验室副主任杨涛指出，AI大模型的发展面临全新机遇，包括金融业数字化升级的“技术焦虑”，技术、监管、客户需求三要素日益成熟，数据、算法、算力持续完善，众多服务商推出的智能服务，金融行业优秀案例形成示范效应等，推动金融机构、技术企业、科研机构等多方主体构建的创新合作生态持续完善。奇富科技表示，公司将扎根上海，持续加大在人工智能技术上的研发与投入，推动中国金融智能化迭代升级，同
本文探讨了元宇宙中的3D渲染算力需求，揭示了这一需求如何成为虚拟世界构建的核心动力，并分析了技术发展对元宇宙实现的巨大影响。
为应对这些需求,金融壹账通近期推出了全新的“大模型一体机”解决方案。该方案集算力、模型、工具链和应用场景于一体,不仅具备小投入、低门槛和私有化部署的优势,还支持开箱即用,助力金融机构快速实现大模型应用落地,进一步推动数智化转型进程。据介绍,金融壹账通的大模型一体机具备多元化智算融合能力,兼容主流AI算力,支持按需扩容及统一管理,可满足不同规模金融机构的需求。未来,金融壹账通将继续与合作伙伴携手,推
在证券行业，证券交易所的服务器需要高效处理海量的市场数据，为投资者提供实时、准确的交易信息。面对金融行业数字化转型升级的需求，多年以来，Gooxi致力于携手证券行业客户共同推进在数据基础设施、云计算和人工智能等技术领域的应用落地，并坚持自主创新，依托十余年的深耕服务器行业的产品研发实力，推出了通用服务器、AI服务器、存储型服务器、边缘服务器、高性能计算服务器、多节点服务器、高频交易服务器等多种类型
从周线级别看，大盘回调至箱体整理区间底部区域，同时60周线支撑，指数向好趋势并未改变，可谨慎看多。美联储加息预期下外围市场回调叠加A股短期反弹有调整的需要，沪指表现相对稳健，随着国务院召开围绕目前经济问题的政策讨论会议，可以期待下半年将出台更有利的政策，市场将构成下有底上可期的结构，后市继续关注汽车产业链板块中具有国资背景，具备核心竞争力的优质个股，把握大盘止跌企稳下优质标的走强机会。农业板块强势
清华大学苏州研究院数字工业中心秉承研究院“引力行业创新，服务行业创新”的理念，发力“数字汽车产品”和“数字汽车服务”两大方向，重点研发并成果转化了“自动驾驶整车在环仿真测试系统”，并有着自动驾驶数据定义加工等能力和测试数据的大量需求。根据协议，双方将在清华大学苏州汽车研究院与易华录长期战略合作关系的基础上，会同清华大学苏州研究院数字工业中心，聚焦智能驾驶细分领域，围绕智能驾驶产业存储和算力等基础服
算力上，异构算力管理复杂，调度缺乏灵活性；2025年，大模型推动金融行业迈入全新智能时代，算法从“被动处理任务”转向“主动进化策略”，OpenAI GP-5、Google Gemini、百度文心4.5等国内外大模型，凭借长文本处理、多模态交互等能力，破解金融“长文本、高实时、强专业”痛点。为破局，金融行业大模型应用呈现通用场景向专精场景演进趋势，需进行AI原生能力重构，从基础设施、数据平台、模型平
当前，全社会数字化进程加速，金融行业已全面进入数字化和智能化时代，金融算力多元化和算力需求增长所带来的数据中心能耗的急剧增加与我国“碳达峰、碳中和”的双碳目标之间形成了矛盾。如何给数据中心“降温”、突破节能降耗的瓶颈迫在眉睫，绿色数据中心建设成为关乎金融科技发展的重要课题。
当前半导体国产替代加速，叠加AI算力需求爆发，行业景气度攀升，其联接基金近12个月波动达35.52%，弹性十足，适合追求高收益、能承受波动的投资者，实现“周期+科技”搭配。当前中证500估值处于历史低位，其联接基金近12个月波动达31.48%，业绩稳健有弹性，可作为组合“压舱石”，适配长期稳健配置需求。综上，这5只ETF覆盖农业、科技、能源、宽基等多元赛道，各具优势且与化工ETF形成互补，既能规避
计算每个隐藏状态 ht与候选物品A的注意力得分 at，然后用 at来影响GRU的更新门，得到最终的兴趣状态序列 [i1,i2,...,iT]。线上预测延迟较高，需要更强大的推理算力（GPU）支持。：需要存储共享用户向量（1亿+5000万-重叠）、域特定用户向量（1亿+5000万）、共享物品向量（2000万-重叠）、域特定物品向量（2000万）。状态 st是用户当前状态（如历史行为），
但是注意，SOLO Coder的上下文理解能力偏弱，更适合帮代码debug或结构代码上下文，如果一定要用SOLO Coder，建议先输入/spec，然后输入你的想法，这个更像Kiro的spec coding，会逐步生成需求、计划和执行步骤，待你确认后再生成相关代码，同上面SOLO Builder的用法，最后要加一句“先只写 spec，不要写实现”，这样就能对生成的结果更有把握。最重要的一点是，它的
问财SkillHub是同花顺打造的金融投资AI技能生态，将专业金融知识封装为可复用、可组合的标准化技能模块。该平台包含官方技能（金融数据基础设施）和社区技能（投资方法论），覆盖选股、基金、衍生品等场景，支持主流Agent平台调用。其创新在于：1）通过标准化接口降低开发门槛；2）将专家经验转化为可执行指令；3）构建"基础设施+应用"的分层生态。这一实践验证了垂直领域AI应用的发展
摘要：本文探讨了智能投顾如何重塑传统理财顾问的工作模式。传统理财顾问面临高成本、低覆盖和非标准化的"不可能三角"困境，而智能投顾通过自动化流程（用户画像、资产配置、交易执行等）实现了效率革命。文章从四个维度分析变革：顾问角色转型、服务规模化、情绪管理优化和合规自动化，并提供了Python代码示例展示简易资产配置模型。智能投顾通过数据驱动决策和可视化工具，将财富管理从"
GreatSQL 是国内开源数据库生态中的一颗明珠。价值说明高可用不再是痛点MGR 深度优化 + greatdb_ha VIP 自动漂移，搭建企业级高可用集群门槛大幅降低HTAP 一体化Rapid + Turbo 双引擎，让同一套数据库同时支撑交易和分析，无需额外维护 OLAP 系统Oracle 迁移利器广泛的 Oracle 语法兼容，让存量 Oracle 应用向开源迁移有了可行路径安全合规开箱即
FinRobot** 是一个超越 FinGPT 范畴的 AI 代理平台，代表了一个为金融应用精心设计的综合解决方案。它整合了多种 AI 技术，不仅限于语言模型。这个广阔的愿景突显了该平台的多样性和适应性，旨在满足金融行业的多元化需求。
摘要：本文综述了生成式人工智能(GenAI)在金融经济学研究中的应用与影响。随着AI技术快速发展，特别是大语言模型(LLM)的出现，金融研究范式正在发生深刻变革。文章系统梳理了GenAI作为分析工具(用于预测、信息提取、任务自动化和数据生成)、外部冲击和经济主体的三重角色，并展示了相关研究的爆发式增长趋势。上篇重点探讨了AI作为通用目的技术对金融系统的重塑作用，以及GenAI在金融文本分析等领域的
金融科技的提示工程，本质是**“regulated AI”（受监管的AI）——其实施计划不能只关注“如何让模型输出更精准”，而要将合规与安全要求拆解为可执行的技术节点与管理流程**，嵌入从“需求定义”到“部署运营”的全生命周期。如何在提示设计中主动对齐金融监管规则（如反洗钱、消费者保护、数据隐私）？如何在数据处理中避免敏感信息泄露？如何防止提示工程中的prompt注入、输出违规等安全风险？如何让提
技术趋势：AI驱动的自主仿真、量子-经典混合计算、数字孪生、多尺度深度融合跨学科融合：仿真与数据科学、实验科学、制造、生命科学的深度融合新兴应用：可持续工程、空间探索、脑科学、社会系统挑战与解决方案：计算效率、模型可信度、人才培养、伦理问题100个主题的学习之旅即将结束，但这只是仿真科学探索的开始。仿真技术正在深刻改变我们理解世界、设计产品和解决问题的方式。从微观粒子到宏观宇宙，从简单系统到复杂网
在人工智能从生成式预训练模型向自主代理转型的技术节点上，计算基础设施的正当性正在被重新定义。传统的云原生架构主要设计用于处理可预测的微服务逻辑，而AI Agent的核心特征在于其能够基于大语言模型的推理结果，自主生成并执行任意代码。这种从"文本输出"到"动作执行"的跨越，使得AI Agent成为了具备操作系统级访问潜力的实体。然而，LLM生成的代码本质上是不可信的，它可能源于模型的幻觉，也可能由于
OpenClaw金融智能助手为金融行业提供全面的智能解决方案，涵盖智能客服、风险评估等核心功能。智能客服系统支持账户查询、交易历史、贷款申请等多种服务，可根据客户类型提供个性化响应。风险评估模块则能识别信用、市场等多种风险类型，并评估风险等级。该系统采用模块化设计，可灵活应对金融行业复杂需求，提高服务效率并降低风险，为金融机构数字化转型提供有力支持。
系列文章：《blockcell 开源项目深度解析》第 10/14 篇。
SYNBO Protocol举办AMA探讨比特币重返10万美元的驱动力。专家共识认为，下一轮牛市不再依赖散户情绪，而是取决于一级市场的结构性力量，包括链上流动性组织、资本协调和执行纪律。讨论聚焦四大视角：AI提升资本配置效率、RWA资产代币化吸引机构资金、社区分发机制作为行情燃料，以及链上数据驱动的治理改革。SYNBO Protocol的双代币设计和自托管机制被视为承载这一路径的重要结构。核心结论
同花顺推出专为AIAgent设计的快查Skill，将企业数据查询能力封装为标准化接口。该产品具备五大优势：一键安装、百项数据能力集成、持续热更新、覆盖3.7亿+市场主体数据、多平台适配。支持六大核心场景，包括企业追踪、产业分析、信贷客户挖掘等，通过自然语言交互获取结构化数据。目前提供1000次免费调用额度，支持iFinD用户直接开通或通过开放平台注册获取。安装过程需配置Node.js环境并完成密钥
我仔细地看了代码，发现只有中文注释变乱码，代码绝大部分（应该）都还在，看代码是ai的专长，于是我让阿财试试用代码倒推出注释的方法看能否还原出中文（它开发和修改也是要看注释的，所以这个注释对于它来说也很重要）界面就真是一言难尽）。果然，还是如此，只要是它说要起的新版本，它说要起的“干净版本”，就是没办法继承前版本的所有功能和细节，这次就更是大部分都没继承下来。几分钟后（就几分钟，速度一流），写好了，
最近 AI Agent 的风越吹越猛，后台好多朋友问：想搭一个能 “自己干活” 的 Agent，完整流程到底是啥样的？今天直接上干货 —— 这张白板图，把 Agent 从 “接用户需求” 到 “交出结果” 的全流程扒得明明白白，新手也能秒懂！
为大语言模型和AI Agent提供实时和历史股票市场数据访问。通过MCP协议，可以无缝获取金融市场数据。
本文详细解析了Anthropic对AI Agent的理解和实现，重点介绍了Claude Code作为最佳Multi-Agent系统的设计理念与技术细节。内容涵盖上下文检索技术、Agent构建方法、评估系统SWE-Bench、思考工具Think Tool、多代理研究系统架构以及为Agent编写工具的最佳实践。文章强调了将Agent视为用户、设计符合人体工程学的工具接口的重要性，以及通过多代理协作突破
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