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代理范式:人工智能驱动的非法网络赌博管控框架

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IAN李车
发布2026-01-09 20:38:52
发布2026-01-09 20:38:52
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概述
对非法赌博网站管控现有方法的渐进式改进是远远不够的。我们亟需一场范式转变,即从被动的、逐个网站的执法模式,转向主动的、由人工智能驱动的、网络级的情报与打击框架。
文章被收录于专栏:金融安全金融安全

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 执行摘要
  • 一、不断演变的威胁格局与监管挑战
    • 1. 现代非法赌博运营的剖析
    • 2. 传统执法的局限性
    • 3. 监管与司法管辖的困境
  • 二、 LLM代理解决方案:一个主动、自主的框架
    • 1. 架构概览:协作式代理集群
    • 2. 代理的角色与职责
  • 三、分阶段技术实施路线图
    • 第一阶段:基础数据与模型准备
    • 第二阶段:核心代理与工具开发
    • 第三阶段:系统集成与"人在回路"工作流
    • 第四阶段:扩展、优化与持续学习
  • 四、战略价值与投资回报分析
    • 1. 运营效率提升
    • 2. 增强执法效能
    • 3. 经济影响与ROI框架
  • 五、关键风险因素与缓解策略
    • 1. 技术风险:可靠性挑战
    • 2. 对抗性威胁:AI军备竞赛
    • 3. 法律与道德考量
  • 六、战略建议与未来展望
    • 1. 对监管机构的建议
    • 2. 对技术开发者的建议
    • 3. 未来趋势:自主执法的地平线
  • 七、结语
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