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【摘要】2025年，大模型与智能体已非辅助工具，而是重塑金融风控、投研及服务的核心基础设施，驱动行业从被动响应向主动预判的范式转移。
随着今年双十一的帷幕落下，你是不是也在某个深夜“忍不住下单”了？ 每年的双十一狂欢购物节，既是消费狂欢的巅峰，也是电商体系最严峻的“压力测试”。数据显示，在短短几十个小时里，用户的搜索、浏览、加购与支付行为，被推至全年峰值；直播间的成交速度、活动流量的涌入程度，也远超日常任何一个节点。 回望 2025 年前三季度，国内电商行业依旧保持强劲韧性。无论是用户规模、交易规模，还是内容生态的活跃度，都呈现
最近几年，行业里越来越关注风控这个领域，也有人说，以后的金融领域，得风控者得天下，这句话有一定得夸大成分，但也蕴含一定得道理。先说传统得金融行业，风控至关重要，没有合理得风控，这里得风控我仅指交易风控，还不算操作风控之类得，想走的长久，根本不可能，爆个仓是分分钟的事情。互金和信用贷款领域呢，许多科技公司利用各个企业的风控痛点，提出了智能风控平台这个概念，以前，可能给你建个评分卡、决策引擎，可能..
2008年，维克托·迈尔-舍恩伯格编写的《大数据时代》开启了科学技术的一个新的篇章，让“大数据”一词变得家喻户晓，人人都在谈论大数据，各科技公司也纷纷引入大数据技术。那么，到底什么是大数据？大数据（big data），是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新的处理模式才能获得更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在《大数据时..
本文介绍了电商智能风控功能架构的设计理念和实现路径，包括系统概述、功能模块设计等方面。该架构旨在实时监测和预警电商平台上的异常交易行为，以降低欺诈风险和经济损失。架构设计具有全面性、实时性、灵活性、安全性、准确性、智能性、合规性、可监控性和可维护性等特点。功能模块包括数据采集、数据预处理、风险模型训练、实时监控、决策支持、案件管理、用户教育与沟通、合规性与报告、系统安全等。通过这些模块的设计和实现
在银行实际信贷业务中，数据是分布在不同的数据库里，风控系统想要高效的利用数据，首先需要在数据层上，融合全量业务的数据，再在融合数据的基础上做抽取、清洗、预处理。这一层最关键是基于数据库的技术架构和数据架构，并结合风控体系业务功能需求，建立数据治理体系，实现数据采集、数据校验、数据清洗、数据存储、标准输出、数据监控闭环管理，支持多种不同类型任务和临时查询，保证数据规范存储和顺畅流转，满足SQL查询、
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