临时工访谈经常有一些人说，你看看你，都访谈了什么人，被裁员的DBA，被裁员的程序员，努力向上的数据库销售，你你能访问一个高大上的，和人家那些访谈一样的，西装革履，走进直播间那种的。
在当今数字化时代，网络安全和用户数据保护成为企业日益关注的焦点。IP应用场景API作为一种强大的工具，不仅能够在线调用接口获取IP场景属性，而且具备识别IP真人度的能力，为企业提供了卓越的风险控制和反欺诈业务能力。本文将深度解析IP应用场景API，揭示其在提升安全性和业务可靠性方面的重要作用。
那么，经过一年多的探索，AIGC 在金融行业落地情况如何了？哪些场景刚开始探索，哪些场景已经取得初步成果？在 8 月 16 日 -17 日即将于上海举办的 FCon 全球金融科技大会上，InfoQ 搜罗了 10+ 来自银行、保险、证券和金融科技等不同行业的 AIGC+ 金融场景的绝佳案例，覆盖风控、营销、运营、研发等领域，希望为金融数智化实践提供更多参考。以下为部分议题介绍，更多重磅议题仍在实时更新中，欢迎前往大会官网进一步了解：https://fcon.infoq.cn/2024/shanghai/
近日，Gartner发布新兴技术研究报告《Emerging Tech: 5 Elements to Prevent Digital Commerce Fraud》，重点分析了预防数字商务欺诈的五大重要技术趋势。其中，在缓解业务逻辑滥用的技术分析中，腾讯云是国内唯一被推荐的厂商，依托完善的风控产品矩阵为企业在用户注册、营销、交易、信贷等关键业务场景提供完备的风控能力支持，护航企业业务健康发展。
11月30日，IEEE金融风控大模型标准启动会在深圳召开。该标准由腾讯主导发起，是全球范围内首个金融风险控制领域的大模型国际标准，旨在为金融机构风控建模环节中应用AI大模型技术提供参考和指引，使金融机构能够在日益复杂和数据驱动的金融环境中高效预测、衡量和管理业务风险。
大家好，今天我们将深入探讨人工智能如何彻底改变我们的生活方式，领略未来的无限可能性。
3月21日，在中国产业互联网发展联盟指导下，腾讯研究院、中国信息安全、南方日报、腾讯安全联合推出《2023 产业互联网安全十大趋势》（以下简称报告）。
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出【安全】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！发现和反馈的文档问题价值越高，奖品越丰厚。
这个系列算是科普文吧，尤其这第一篇可能会比较长，因为我这 8 年里一直在 AI 领域里做测试，涉及到的场景有些多， 我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下，算是给大家科普一下我们这些在 AI 领域内做测试的人，每天都在做什么事情。 当然 AI 领域很庞杂，我涉及到的可能也仅仅是一小部分，这篇帖子算是抛砖引玉，欢迎大家一起来讨论。
本实战案例介绍如何通过无监督的聚类算法对银行客户进行分群。所谓物以类聚，人以群分，有相似属性、行为特征等的客户就可以聚合为一类人群。在信贷风控中，聚类分群多应用于没有Y标签的场景，如反欺诈、客户画像等。
但金融业的性质非常特殊：合规要求高，技术应用得有严格标准；涉及到钱，数据安全也是头等大事。
根据之前学习到的内容，我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成，回归，二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢，比如我们常见的广告推荐或者内容推荐，这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容，以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。
人工智能（AI）作为一项前沿技术，已经在各个领域深刻地影响着我们的生活。以下是对人工智能对我们生活影响的一些方面的浅谈：
随着互联网技术的飞速发展，网络安全和性能优化已成为各行各业关注的焦点。EdgeOne，作为一种先进的技术解决方案，正在游戏、视频、电商零售、金融等多个领域发挥着重要作用。本文将深入探讨EdgeOne在这些领域的应用场景，并分析其在解决安全问题、完成防护等方面的实践效果。
最近，全球AI行业关注焦点OpenAI又“闷声”做了一件大事——收购搜索和数据分析初创公司Rockset。在这起金额数亿美元的收购背后，不少分析师认为，作为初创公司的Rockset将助力OpenAI在金融科技、数字营销等领域实现更进一步的AI技术变革，换言之，全球巨头OpenAI在大众熟知的toC领域之外，正加速toB领域的应用落地。
今天看邮箱，发现有封邮件，在垃圾箱，看了一眼挺真诚的不是骗子，应该是应用者进行宣传什么的，也挺不容易的。
在金融、社交媒体、安全监控等多个领域，图像内容的审核和风险控制变得日益重要。视觉风控技术，作为人工智能领域的一项重要应用，正在帮助企业和组织提高其风险管理的效率和准确性。本文将探讨视觉风控技术能做哪些工作，以及这些工作如何用于风控。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
AIGC技术基于大数据分析和深度学习算法，能够自动地生成文本、图像、音频、视频等多种形式的内容。与传统的内容生产方式相比，AIGC技术具有以下几个显著特点：
我们经常见到各类H5海报，比如，产品展示、活动促销、招聘启示、乃至小游戏等。H5不仅能够无缝的嵌入App、小程序，还可以作为一个拥有独立链接地址的页面，直接在PC端打开，可以说良好跨平台适配。
在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮。它通过模拟人类大脑的神经网络结构，让机器具备了强大的学习和推理能力。随着计算资源的不断提升和算法的不断优化，深度学习已经在许多领域取得了令人瞩目的成就，为人类生活带来了极大的便利。
时至今日，大模型的狂欢盛宴仍在持续，而金融行业得益于数据密集且有强劲的数字化基础，从一众场景中脱颖而出。
作为一名专注于大数据与实时计算技术的博主，我深知Apache Storm作为一款强大的实时流处理框架，在现代数据栈中所扮演的重要角色。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Storm的核心原理与典型应用场景，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中得心应手地应对与Storm相关的技术考察。
实时流计算服务（Cloud Stream Service，简称CS），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。
在刚刚过去的 6 月，由 TapData 联合爱分析举办的“秒级传输和处理，实时数据技术支撑企业关键型应用”主题网络研讨会上，TapData 创始人兼 CEO 唐建法（TJ）与在场嘉宾及观众共同探讨了实时数据平台的建设与应用。以下为本次分享的核心内容（>>>完整视频回放，指路 TapData 视频号观看） 数据孤岛一直是企业数字化历程的瓶颈，面临信息缺漏、业务流程难以优化、业务创新备受阻碍几大难题，传统数据平台无法支撑企业数据的按需按时使用，导致多交互场景完全无法支持。本文从实时数据技术与实际案例展开说明，探究为企业关键业务提供实时数据支撑的高效技术。
人工智能（AI）技术作为当今科技创新的前沿领域，为创业者提供了广阔的机会和挑战。随着AI技术的快速发展和应用领域的不断拓展，未来AI技术方面会有哪些创业机会呢？
远程银行、视频尽调、全媒体客服、路演直播……近年来，音视频技术支撑下的非接触式金融服务，成为了金融机构数字化转型和探索服务创新的重要方向。
Apache Spark 是一种开源的大数据处理框架，它在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并在2010年贡献给了Apache软件基金会。Spark以其高性能、易用性和广泛的应用场景而在大数据处理领域获得了极高的评价，它可以高效地处理大规模数据集，并支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种计算范式。
近日，美国网络安全服务提供商CrowdStrike Holdings Inc.(CRWD.US)公布了截至1月31日的2024财年Q4（对应自然年2023年Q4）业绩，高达8.453亿美元，同比增长33%。在过去的四个季度中，CrowdStrike的每股收益都超过了Zacks的预期，平均较预期超出16.6%。在营业利润方面，CrowdStrike实现了从2023财年第四季度的营业亏损6150万美元到2024财年第四季度的营业利润2970万美元的转变。
由于行业特殊性，金融机构在业务创新和技术应用过程中受到政策监管、数据隐私保护等诸多外部因素的限制。进入 AI 时代，如何在约束条件下，加速大模型等技术在 ToC 业务场景的落地和应用，并且在技术上不做牺牲处理是一个极具挑战的工作。在 2024 年 6 月 14-15 日深圳 ArchSummit 全球架构师峰会上，我们邀请到了平安壹钱包用户研发部技术负责人王良老师进行分享，他将基于平安集团旗下互联网金融支付公司壹钱包已落地的业务场景，介绍 RAG 向量检索 + 知识库 + 标注平台等技术的实战经验，以及应用立项审批、合规监管审批、业务线选择等技术之外的经验。
导语:在快速发展的数字时代，数据已经成为各个行业中不可或缺的重要资产。为了从中获取真正有用的信息和简介，企业往往需要对数据进行适当的处理。而这样的数据处理技术正经历着显著的演变。两大主要潮流——流式处理和批处理——在企业的数据管理策略中占据了重要地位。
图数据库有Neo4j和OrientDB，本文入门Neo4j，当前使用版本社区版本（neo4j-community-4.1.1）。
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。
印度欺诈检测初创企业TrustCheckr获天使轮融资
各行各业都在采用图分析来加强反欺诈能力，在本文中，将介绍如何借助图分析打击以下三种欺诈行为：
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历
网络信息技术的进一步发展，推动了数字广告的高速增长，与此同时，广告黑灰产也已经形成上下游分工、配合密切的产业链，逐步蚕食着广告主的钱包以及其对数字广告的信心。
本文介绍了如何利用机器学习技术在车险理赔领域构建反欺诈风控模型，以解决车险理赔中欺诈和风险问题。首先分析了车险欺诈的现状和常见类型，然后详细阐述了基于机器学习的风控模型构建方法，包括模型的构建、实施流程、建模的流程以及机器学习的应用。最后，总结了本文的主要贡献和未来的研究方向。
随着移动广告的高速发展，广告主一方面期望深度拥抱这一最前沿的广告形式，将品牌与产品与新时代的消费者紧密连接，而另一方面又对市场上存在的移动广告欺诈行为深恶痛绝，如何防止黑灰产的欺诈行为、找到干净的移动广告流量成为了广告主们关心的头等大事。 针对这一情况，腾讯防水墙、腾讯安全天御和InMobi联合发布《2020中国移动广告反欺诈白皮书》（以下简称《白皮书》）。在深度揭秘当前移动广告欺诈常见场景、作弊手段的基础上，通过对移动广告反欺诈三种主流模式的分析，提出API和SDK这样从流量源头预防的移动广告反欺诈模
---- 新智元报道 编辑：时光 【新智元导读】因为一滴血撒下弥天大谎，「女版乔布斯」伊丽莎白·霍姆斯跌落神坛，今年1月，她被指犯有4项共谋罪和1项网络欺诈罪，而就在上周五，霍姆斯的律师提交法庭文件称，因指控存在证据不足，请求推翻定罪。 最近，伊丽莎白·霍姆斯请求法官推翻对她的定罪，理由是「证据不足」。 Elizabeth Holmes，伊丽莎白·霍姆斯，19岁从大学辍学，创办了Theranos，公司巅峰时期获得90亿美元估值。 号称几滴血就能完成200多种检测，然而，这终究被证明是一场大骗局。
金融科技&大数据产品推荐：众安科技X-model反欺诈
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含年龄、职业、收入、学历、工
多份研究报告指出，全球每年欺诈损失总额大概超过500亿美元。仅在去年一年，全球信用卡、借记卡、预付卡和私有品牌支付卡的损失就高达163.1亿美元。面对网络欺诈，业内如何用最先进的技术与之斗争？
Arkose Labs 成立于2015年，公司位于旧金山，主要为全球大型机构提供网络防欺诈服务，客户行业包括电商、旅游、金融、社交媒体与网络游戏等。该公司通过极具创新性的全球遥感技术、用户行为风险评估技术和专利保护服务，帮助用户解决网络欺诈难题，规避每年上百万的经济损失。Arkose Labs号称能够在不影响用户体验和业务开展的情况下，可事先阻断欺诈和滥用行为。
图数据库是一种用于存储和查询图结构数据的数据库管理系统，它可以有效地处理复杂的关系网络。在识别最终受益人方面，图数据库可以发挥重要作用。下面是其应用原理的描述：
“机器学习”是一门计算机科学学科，指的是机器利用数据进行学习并完成通常需要人类智能的任务的能力。这项技术正在迅速发展:根据Gartner的数据和分析服务，到2022年，超过一半的数据和分析服务将由机器而非人类来完成，比现在多了10%。 机器学习能够减少诈骗，事实上，超过60%的人越来越觉得，等待某件事的发生会立即影响他们对潜在品牌的认知——尤其是当涉及到身份或财务欺诈时。 实时决策需要机器学习和人工智能 机器学习和人工智能（AI）正在颠覆企业、品牌甚至整个行业。他们有能力大幅降低劳动力成本，产生新的和意想不
只有机器敏锐地捕捉到了这一切，只见每个订单的风险分都在上升，系统亮起鲜红色的警示，当机立断拦截了这一地址下的订单，冻结「用户」的消费金额，一次别有预谋的黑产行动被粉碎。
数据猿导读 2003年以来我国经济的快速增长，国内信用消费环境的日趋成熟，我国信用卡市场近几年得到了爆炸性的大发展。根据中国银行业协会统计，信用卡欺诈损失排名前三类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。 本
今天，机器学习在金融生态系统的许多阶段扮演着不可或缺的角色。 从审批贷款到管理资产，评估风险。 然而，只有少数技术娴熟的专业人员能准确了解ML如何进入日常金融生活。 现在，由于机器学习，欺诈检测变得容易。 最近的技术进步使金融机构能够探索机器学习技术在客户服务，个人理财和财富管理以及欺诈和风险管理等领域的应用。
DT君继续要说说金融领域的大数据应用。来自TalkingData的首席金融分析师鲍忠铁老说自己是“首席布道师”，DT君觉得名副其实，因为他一上来说话就是金句：大数据不是为了锦上添花，而是为了雪中送炭。
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