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。
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/
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。
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：
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。
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。
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）。
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。
［导读］为了让清华大学大数据能力提升项目的学生在基础学习和科研的基础之上，更好地了解大数据技术行业领域中的应用，清华-青岛数据科学研究院支持开设了金融大数据方向《量化金融信用与风控分析》课程（课号：80470193）。 本课程由清华大学交叉信息研究院助理院长、清华大数据能力提升项目教育指导委员会委员徐葳老师开设，并且聘任加州大学伯克利分校计算机博士黄铃和美国卡内基·梅隆大学高性能计算研究教学中心创始人、联席总监种骥科博士联袂任教。 在讨论课上，同学们会深度接触互联网金融行业中建立信用和风控模型的理论和实
智能时代如何构建金融反欺诈体系？
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈，如何借助人工智能、大数据技术，在新型模式下，高效、准确地应对金融行业中从线下到线上，从单点到海量并发，从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级，提高整体反欺诈能力，对于
数据猿导读 在目前的互联网金融市场上，有60%的损失来自于欺诈，这60%里面又有80%—90%属于集团欺诈。因此，风险控制就成为互联网金融发展的必要基础。而在实施风控过程中，其核心在于如何通过大数据以
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。
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第
机器学习引领智慧金融，变革万亿规模实时支付风控模式
作者: Divakar Mysore等 来源: DeveloperWorks 摘要：本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度，就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查
医保智能监控正在成为打击欺诈骗保战役中的有力“武器”。 1AI 大数据风控：打击欺诈骗保战役的“利剑” 3 月 7 日，全国政协委员，济南市副市长王桂英在其一份名为“关于推进‘互联网 +’医保服务提升慢性病管理效能的建议”的提案中建议，加快推动国家医保信息平台建设，同时强化政策指导，完善医保支付模式。此外还要强化监管效能，构建智能监控体系。加快完善统一的智能监控系统，通过生物认证、大数据风控、进销存监管等手段，实现事前提醒、事中预警、事后审核全链条监管，有效规范互联网慢病服务医疗行为，维护医保基金安全。 据
大数据的兴起 - 以及关于如何充分利用它的讨论的演变 - 一直很快，并且没有显示出放缓的迹象。在过去的几年里，全世界的专家和IT供应商为分析推动的未来奠定了基础，我们将不断从我们收集的大量有价值的信息中发现新的见解，让我们做出更明智的决策更快速。
数据将是未来银行的核心竞争力之一,这已成为银行业界的共识。在大数据时代，银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻，互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和大数据处理经
大数据已经成为这几年中大部分行业的追捧热点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的概念热点正在转向实际使用中的真正价值。
科技对产业的变革将会越来越明显，越来越深刻，国务院在“十三五”国家信息化规划中也提到了云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术对产业变革的重要性。保险这一古老的行业能否借助科技的浪潮实现豹变呢?显然是
【案例】国美金控：让消费金融可视更可靠
01真实故事场景 J 先生是一家互联网金融公司的风控负责人，年底了，互联网金融平台的需求比以往多了些， J 先生公司的一款互联网金融产品正在做新一轮的推广。活动上线不久，不同于产品团队表现出来的喜悦，J先生带领的团队却陷入深深的忧虑：“每分钟有很多大大超出常规额度请求的客户涌入，到底该不该同意他们的请求呢？ ” 团队的担心并不是杞人忧天。早在推广之前的宣传期，网络上关于该产品的“口子”信息已铺天盖地。J 先生团队在网络上值守多日，试图从网络上收集攻击情报，却收获寥寥。他们意识到，必须有强有力的数据和算法系统
<数据猿导读> 本周，大数据领域共发生10起投融资事件，涉及领域包括医疗、摄影、科技，保险欺诈等多个领域，融资金额百万元到数亿元不等。以下为您奉上本周投融资事件 一、平安旗下“平安好医生”获5亿美元融
数据猿导读 在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下，互联网金融领域的跨界融合正在成为一种趋势。但在互联网金融与普惠金融业务中存在的风险不可小觑，需要借助大数据手段进行智能营销和风控。 本篇
随着大数据、人工智能等新一代信息技术在金融科技领域逐步进入深化应用阶段，智能金融开始成为推动金融行业数字化转型进程的动力。9月5日，2020中国国际服务贸易交易会（以下简称“服贸会”）在北京国家会议中心正式对公众开放，今年服贸会设立了以“新金融、新开放、新发展”为主题的金融服务专题展，集中展示新技术在金融领域的应用实例和落地场景。
虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示，75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。
大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。 虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示，75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。 一般来说，大多数公司都希望有几个大数据项目，公司的主要目标是增强客户体验，但其他目标包括降低成本，更有针对性地进行营销，并使现有流程更有
机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点， 随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。 虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示，75％以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。 一般来说，大多数公司都希望有几个大数据项目，公司的主要目标是增强客户体验，但其他目标包括降低
数据猿导读 近年来，随着互联网金融行业野蛮生长，各种跑路、欺诈案件层出不穷。因此，越来越多的P2P信贷平台开始重视风险控制，急需第三方征信平台为其提供征信服务，从而有效管控客户信用风险。 记者 | 春
金融科技&大数据产品推荐： 数美金融风控—构建立体的全业务流程风控体系
数据猿导读 苹果“后院起火”，22名中国员工涉嫌非法贩卖用户数据被捕；高考机器人首战告负，AI+教育还有很长一条路要走；DT平台及服务提供商数梦工场获7.5亿元A轮融资……以下为您奉上更多大数据热点事
数据猿导读 今年年内，国内外数家反欺诈服务提供商获得了数百万至数千万美元融资，反欺诈已经成为大数据领域一个新的热门话题。 编译 | 大文 据ChicagaoInno消息，美国反欺诈公司Precogni
<数据猿导读> 本周，大数据领域共发生11起投融资事件，涉及领域包括通信、数据分析、商业智能wifi，信息安全等多个领域。其中，通鼎互联拟近15亿元收购两家互联网大数据公司，成为本周最大规模交易。以下
数据猿导读 2014年2月，京东金融推出消费金融产品-京东白条，其主要目标人群以年轻人群为主，用户购物时通过“白条”的方式实现分期支付，且无需任何抵押物，授信额度最高为1.5w元，分期时间从3-24个
在大数据时代，金融科技公司通常借助消费数据来综合评估用户的信用和还款能力。这个过程中，某些中介机构会搜集大量的号并进行“养号”工作，即在一年周期里让这些号形成正常的消费、通讯记录，目的是将这些号“培养”得非常健康，然后卖给有欺诈意向的用户。这类用户通过网上信息提交审核，骗到贷款后就“销声匿迹”了。
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
大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。 大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户，识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。 一、银行信用风险控制的原理 金融行业中，银行是对信用风险依赖最强的一个主体，银行本质
海量信息技术有限公司授权转载，如需转载请与版权方联系 回复“海量”，可得全版PPT。 海量大数据研习社是海量信息技术有限公司发起的大数据公益沙龙。12月26日下午，在研习社第六次聚会上，谢国忠特别分享
在《福布斯》杂志亿万富翁榜单上首次出现的新面孔中，越来越多人通过大数据赚取到巨额财富。这些大数据富翁都在各自领域中占据巅峰位置，他们以前所未有的方式收集、分析以及使用数据，并借此建立起自己的商业帝国。 多数大数据富豪在主流消费市场中打拼，他们重点关注日常生活中看似普通的事物，比如打车、选择电影去观看等，他们的模式已被证明取得巨大成功。其他人则聚焦于专业市场，通过提供此前从未有过的见解进行反恐、打击金融欺诈等。在此，我们简单介绍下6位大数据富翁如何利用大数据改变世界，并从中获取利益的。 1.打车应用
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。
数据猿导读 大数据综合解决方案提供商“数美科技”完成1000万美元融资；中国联通与德国电信就物联网大数据达成战略合作；中昌数据拟10亿元收购云克投资，旨在提升数字营销服务能力……以下为您奉上更多大数据
2000年，彼得·莱曼(Peter Lyman)和哈尔·瓦里安(HalR. Varian)开展了一项史无前例的研究。用计算机存储术语来说，他们的目标是弄清楚全球每年产生多少原始数据。他们发现，在1999年，全球产生了大约1.5EB(相当于15亿GB)的非重复原始数据。 18年后的今天，我们正身处于数据爆炸的时代。现在，仅仅一天产生的数据量就可以轻松超过那个数字。据IBM表示，现在每天产生的数据量为25亿GB，而且这种增长趋势没有表现出放缓的迹象。 组织机构正在以越来越具有创造力的方式应对这股数据洪流。美国宇
一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。当时呢第一是觉得不合适，第二也是觉得场景比较局限没什么分享的必要性。
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