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图像内容自动生成文字向来是文档编辑智能化的重要场景，ONLYOFFICE能够实现开发一个可识别图像并生成标题、说明或替代文本的自定义AI功能。
当前AI+金融领域面临六大核心问题：技术成熟度不足导致决策可靠性存疑（如模型幻觉、算法黑箱），数据治理与安全风险突出（数据孤岛、隐私泄露），监管框架滞后引发合规挑战（算法透明度低、跨境监管困难），应用场景深度不足（仅12%机构应用智能投研），基础设施与复合型人才缺口（算力利用率低、人才缺口超43万），以及伦理普惠矛盾（算法偏见、农村服务覆盖率低）。分布式数据湖：建立跨机构的数据沙箱（如央行主导的消
而在Web4时代，我们所说的“股”，指的将不再是传统意义上的股份或股权，而是对价值网络主导权的占有。第三，Web4时代的“股”是算力与连接力，而不是仓位与价格。Web4的“股”不是凭钱买来的 是靠你是否参与了生态建设 是否成为某一智能体的启动者 是否建立了连接网络的节点。总结来说 Web4时代的“股”不是你买了多少股份 而是你是否站在核心协议的早期 是否拥有数据与算力的控制权 是否建立了通用身份背
金融大模型在2025年迎来规模化落地，成为金融机构核心竞争力。本文详述金融大模型从技术探索到规模应用的发展路径，解析业务需求驱动的评估体系构建，展示其在投顾、投研场景的实际应用价值，并展望从"功能可用"到"效果可证"再到"生态共生"的未来蓝图，为金融机构提供大模型应用全景指南。
AI技术正在深刻改变金融行业的风控模式。从传统的规则驱动到如今的数据驱动，AI不仅提升了风控的精准度和效率，也为金融机构创造了更大的价值。通过构建智能化的风险管理体系，我们能够更好地平衡风险与收益，为经济的健康发展保驾护航。随着技术的不断进步，我们可以期待一个更加智能、高效、安全的金融未来。这不仅是技术的胜利，更是人类智慧与科技力量相结合的结晶。让我们共同见证这场金融行业的AI革命！🧠💼📈。
未来区块链金融的核心价值，不在于 “去中心化” 的技术形式，而在于 “信任重构” 的本质 —— 通过算法信任降低金融交易的信任成本，通过可编程性提升金融服务的效率与精准性，通过资产数字化实现金融资源的普惠分配。金融机构需把握三大战略方向：① 加大技术投入，构建跨链互操作能力；② 积极参与全球监管规则制定，抢占合规创新制高点；③ 探索 CeDeFi 融合模式，打造 “高效、安全、合规” 的差异化竞争
摘要： 金融数字化转型中，微服务架构对系统稳定性、性能和安全性要求极高。Nacos作为阿里巴巴开源的服务发现与配置管理平台，凭借高可用、高性能和安全性，已在蚂蚁金服、建设银行等金融机构广泛应用。本文探讨Nacos在金融级场景的高可用架构设计（集群部署、数据持久化、容灾演练）、高并发优化策略（架构隔离、参数调优、缓存机制）及实战解决方案（节点通信、连接池耗尽等），并结合头部机构案例，为金融微服务治理
摘要：金融行业大模型落地面临幻觉、不可控等通用模型固有难题，需构建与通用技术正交的垂域技术体系。本文提出以"企业上下文"管理为核心的金融垂域解决方案，通过"应用实体地图"结构化组织业务知识资产，实现可控大模型与有界智能体。该体系包含领域资源基础设施、标准MCP模型等核心组件，可支撑Agentic应用开发平台建设，推动金融业务从系统主体向智能联接主体转型，最终
金融反欺诈AI模型实战解析：从规则到智能的进化之路 摘要： 本文深入探讨AI技术在金融反欺诈领域的应用，揭示传统规则系统的局限性（高误报率、滞后性）与现代欺诈行为的复杂性（团伙作案、跨平台洗钱）。重点解析了机器学习（随机森林/XGBoost）、深度学习（LSTM/图神经网络）等核心技术如何通过特征工程和实时评分机制识别隐蔽欺诈。文章包含Java代码示例演示简易欺诈检测模型构建流程，并强调联邦学习在
在当今金融市场日益复杂多变的背景下，传统的金融研究方法论往往难以满足快速变化的市场需求和复杂的数据分析要求。开发基于大模型的金融研究方法论创新生成系统的目的在于利用大模型强大的语言理解和生成能力，为金融研究人员提供创新的研究思路和方法。该系统的范围涵盖了金融市场的多个领域，包括但不限于股票市场、债券市场、期货市场等。它可以处理各种金融数据，如市场行情数据、公司财务数据、宏观经济数据等，并基于这些数
Henon推出全球首个Zero-Error RAG系统，专为金融工作流设计，通过"零误差验证层"的四重保障机制，将AI幻觉率从传统RAG系统的8-15%降至接近零。该系统采用"生成中约束"架构，在智能解析、事实核查、交叉验证、溯源追踪和一致性检测方面实现突破，满足金融行业对AI"零容忍"的可靠性要求。虽然处理速度降低30%，但整体效率仍远超人工，为金融机构从"能用"到"敢用"AI提供了可靠路径。
本文探讨了知识库RAG系统中问题泛化的重要作用。作为用户提问与系统响应间的"翻译官"，问题泛化能将个性化问题转化为标准化表述，提高检索召回率和匹配精度。通过保留关键实体、剥离冗余细节、口语转标准术语等方法，让系统更精准理解用户意图，是决定RAG系统用户体验的关键环节，能让大模型更聪明可靠。
文章详细介绍了构建企业级检索增强生成(RAG)系统的六大核心技术环节：查询构建、查询转换、智能路由、索引优化、精准检索与排序以及生成与闭环。通过模块化设计，从自然语言理解到最终生成的完整流程，解决了大模型"幻觉"和知识滞后问题，帮助开发者搭建高精度、高可用的AI应用系统。
中国首条金融商用量子加密专线已在四川正式开通，为高价值交易筑起“绝对安全”屏障。AI风控、智能投顾、算法交易，正成为量子安全的最大受益者——谁先布局，谁就将在2026金融大洗牌中赚翻天！
在华尔街的交易大厅里，高频交易引擎以微秒级速度吞吐着全球订单；在深圳的科技园区内，AI算法正从历史数据中挖掘隐秘的交易规律。当传统金融与人工智能深度碰撞，一场静默的革命正在重塑资本市场的底层逻辑。本文将带您穿透技术迷雾，从CTA策略的算法基因解码，到交易所API对接的工程化实践，揭示AI量化交易系统开发的全链路奥秘。这场融合了数学智慧、工程艺术与金融哲学的探索，或许正在叩响未来金融的新纪元。
当前，千问、deepseek等AI平台极大地帮助用户快速获取所需信息，同理，财税企服平台深耕财税行业，AI分析大模型集成了业内专家智库的经验和数据并行、算法能力，一定程度上是汇聚了专家与AI大数据的双重智慧。正在上演：一边是深耕行业数十年的资深会计师凭借经验形成的审慎思维，另一边是以“分钟级响应”为标志的数字化工具带来的效率革命。它解放了会计师的时间，聚焦了专业智慧，最终为企业提供更深入、更前瞻的
在当前短视频和直播主导的时代，虚拟主播正迅速成为大众视野中的焦点，并被视为内容创作领域的新趋势。各大热门平台上充斥着虚拟主播的身影，他们通过多样化的内容形式吸引观众，包括知识分享、产品推荐等，内容覆盖范围广泛。数据显示，过去一年里，虚拟主播视频的发布量增长了58%，播放量激增了77%。这一显著的增长趋势促使众多创作者和商家加入其中，以把握数字时代的机遇。许多品牌开始采用虚拟主播作为代言人，通过口播
这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能
看了一篇关于用LLM agent 建立交易和风控系统的文章，这篇文章是今年NIPS上的一篇文章：其实文章的亮点在于risk management component里面，怎么针对manager agent 作出的决策计算P&L 或者 CVaR 来对决策好坏进行策略调整。
本文将深入剖析一个基于多智能体LLM的金融交易决策框架，揭示其如何通过分层辩论架构模拟真实交易公司的决策流程，以及如何利用LangGraph实现复杂的工作流编排。文章包含完整架构图、核心代码解读和二次开发指南。
🎯 核心亮点•：深度融合基本面与技术面指标，全方位解析股票价值•：将复杂数据转化为清晰易懂的专业级投资报告• 实时市场数据流接入 | 动态可视化分析 | 一键生成Markdown格式报告▌项目核心架构项目采用了一个由两个专业AI智能体组成的系统：1. 股票分析智能体：负责收集和分析股票数据2. 报告撰写智能体：将分析转化为专业报告两个智能体通过 CrewAI 框架进行协作，按顺序执行任务，形成一
文本到文本应用程序通常属于自然语言处理 (NLP) 的范畴，采用 Transformer 模型或 BERT（Transformers 的双向编码器表示）等复杂算法。在文本摘要的背景下，Rouge Score 或 BLEU（双语评估研究）指标等技术可以评估生成的摘要的质量。对于企业来说，这对于自动总结冗长的报告、从而更快地做出决策来说非常宝贵。文本翻译服务通常采用在并行语料库上接受过培训的领域LLM
这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。一、 大模型在金融领域的 5 个典型应用场景当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金
Ollama现在开始支持结构化输出，能够将模型的输出限定为JSON模式所定义的特定格式。Ollama的Python和JavaScript库已更新，以支持结构化输出。12月6日Ollama发布了新的0.5版本，开始支持模型结果的结构化输出，能够将模型的输出限定为JSON模式所定义的特定格式。Ollama的Python和JavaScript库已更新，以支持结构化输出。Ollama的结构化输出需要更新到
在应用场景上，银行着重聚集复杂业务应用，从工具辅助向业务分析场景渗透，尤其在非标材料解析、决策辅助以及流程重构等核心环节，重构流程质效，DeepSeek正担当着“智能引擎”的角色；风控场景：将DeepSeek嵌入风控审核系统，覆盖贷前、贷后全周期，显著提升信贷审批效率与反欺诈监测准确率，降低人工审核成本，强化风险预警能力，助力信贷风险防范。企业知识库场景：构建企业知识库，嵌入数字员工助手应用，赋能
在AI大模型席卷全球的浪潮中，一个关键趋势日益凸显：AI应用开发正从算法研究主导转向工程实践驱动。据2025年行业报告显示，企业大模型落地项目中，70%的瓶颈已不再是模型效果本身，而是工程化实施问题——这正是后端工程师转型的黄金机遇。
FinRobot 提供市场预测、文档分析和交易策略等多种金融专业 AI 代理。：基于大型语言模型（LLMs）和金融思维链（CoT）提示技术，增强复杂分析和决策能力。：广泛应用于金融领域的市场预测、年度报告分析和交易策略优化。
去年，OpenAI创始人奥特曼在OpenAI首届开发者大会上预测，未来各行各业，每一个人都可以拥有一个AI Agent。比尔·盖茨也为AI Agent撰写千字博文，称AI Agent将彻底改变人机交互方式，并颠覆整个软件行业。继大模型密集爆发之后，AI Agent风潮又席卷而来。
高价值：支撑核心业务（如客户、产品）高共享：被多个系统/部门使用（CRM、ERP、BI 等）相对稳定：不频繁变化（相比交易数据）结构化：有明确属性（如客户ID、名称、地址）fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;选域定目标建模型定标准搭平台做整合洗数据出黄金记录建流程保治理推应用显价值终极目标当业务说“客户张三”，全公司都知道是哪个唯一实体，且所有系统数
从认识高质量数据出发，到搭建业务数据知识体系，贯通从业务知识到数据资产的转化路径；四大工作坊分别对应复杂金融业务体系的拆解与重构能力、提示词优化迭代与场景适配能力、领域知识数据构建与方法论总结能力、模型效果系统评估与调优能力等关键能力的提升。未来，他们将深度参与金融行业的AI数据标准研讨、模型效果评估与前沿应用探索等工作中，实现从个人能力赋能到行业知识反哺的闭环。未来，百度将持续基于文心大模型，与
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