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。
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。
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。
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。
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）。
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：
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。
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。
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！
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。
Kount发布了有关数字创新和新兴欺诈的最新研究报告，报告发现：最具创新性的业务同时也是面临最大欺诈威胁的业务。
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。
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。
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。
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。
今天之前或许你总有个疑问： 网络安全除了抵御攻击和查“漏”补缺之外 还能做什么？ 别问，问就是全能 看完下面这五个行业的小故事 你会发现，安全的力量超乎你的想象 零售行业营销风控 150万从业者、1.3亿张运营商黑卡、1000亿人民币的规模，黑灰产业链的不断扩大和掠夺渗透的持续深入，已经切实地影响了零售行业的利益。在当下，热门营销活动大部分都会受到黑灰产恶意刷单的影响，其所带来的企业营销决策误判，以及营销资金浪费已成为零售数字化营销的核心痛点，极大地阻碍了营销效果的有效转化。 2018 年，蒙牛成为F
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。
始于一行代码，却不止于停留虚拟世界 网络安全除了抵御攻击和查“漏”补缺之外 还可以做的更多—— 一起来看看下面这五个行业的小故事 带你感受安全的力量 零售行业营销风控 150万从业者、1.3亿张运营商黑卡、1000亿人民币的规模，黑灰产业链的不断扩大和掠夺渗透的持续深入，已经切实地影响了零售行业的利益。在当下，热门营销活动大部分都会受到黑灰产恶意刷单的影响，其所带来的企业营销决策误判，以及营销资金浪费已成为零售数字化营销的核心痛点，极大地阻碍了营销效果的有效转化。 2018 年，蒙牛成为FIFA
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？
近日，想必不少网上冲浪选手已经发现，各大社交网络平台开始展现用户的IP属地，国内显示到省份/地区，国外显示到国家。一些“XX在美国”“XX在日本”的网红大V纷纷“现形”，IP属地竟在国内。
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。
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：
上个月, 尼泊尔最大的私营商业银行之一遭受了黑客攻击, 导致攻击者通过SWIFT银行间信息服务机构发出欺诈性资金转账。 黑客攻击SWIFT系统 导致58万美元被转移 据报道，位于加德满都的 NIC 亚洲银行表示, 攻击者在六其他国家 (包括美国、英国、日本和新加坡) 发起了440万美元的欺诈性资金转帐。 但在发现可疑交易后, NIC 亚洲银行立即通知尼泊尔中央银行、尼泊尔国家银行, 但最终只收回了390万美元, 有58万美元已经被海外银行账户持有。无论是 NIC 亚洲银行还是 NRB, 都没有立即
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。
* 本文原创作者：木之千 一、引言 前面三章我们从宏观层面介绍内部威胁现状出发，引入了全面的内部威胁行为模型；之后根据内部威胁动机与破坏目标的不同将当前威胁分成系统破坏、信息窃取与电子欺诈三类基本威胁。 接下来两章我们开始从局部深入分析每种基本威胁类型的特征与行为模式，从系统破坏与信息窃取威胁的分析中，我们获知两类威胁的动机通常是出于不满而实施报复，因此应当从内部人行为与技术特征两方面监测可以表征其心理不满与实际破坏的重要指示器，针对信息窃取威胁还应区分个体威胁与团体威胁两类，后者着重分析检测其行动计划阶段
我们总是听到机器人或机器将代替人类工作，我们的工作场所将发生巨大变化的言论。事实上，未来确实会如此，我们可以计划何时开始，但是，就像其他事情一样，我们不清楚何时是引爆点。 人工智能是当今时代最热门的
如今，由强大的软硬件驱动的信息系统和应用系统是银行和金融行业的核心，一次宕机就有可能造成百万级，甚至数千万美元的损失！
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。
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。
0x00 写在前面 2013年2月份美国白宫发布了一份总统备忘录，专门就当前面临的内部威胁（Insider Threats）进行了分析，并且督促行政部门紧急出台一份应对内部威胁的解决方案。无独有偶，DARPA也在2012年出台了ADAMS项目，该项目专门用于美国国内敏感部门、企业的内部威胁检测。 2013年，美国国际科学应用国际公司SAIC联合CMU、OSU、GTRI以及UMASS四家高校联合开发了PRODIGAL系统（PROactive Detection of Insider Threats with
DAMA认证的教材，没报考也没报班，但是买了书。一些知识“知道”和成体系往往是两码事，证不证的不重要，含金量如何也不重要，重要的是读书本身就是有收获的。
如果把AI算法用来做个性化推荐，那么算法和被推荐对象会是一种 “相互取悦” 的关系，被推荐者一定希望推荐给他的是他需要的（在隐私保护做的好的前提下），算法也努力试图去计算出被推荐者真正需要的东西，二者是同向而行，或者至少，被推荐对象不会躲着AI走（推荐给我不需要的东西，什么心态？）。 但是算法用来做安全对抗就完全不一样了，算法努力计算出攻击者画像、预测出攻击者的行为，而攻击者则努力规避算法的计算，试图通过各种方式绕开AI的猜测，于是变成了一场对抗。 这是AI算法应用在信息安全的客观情况，包括网络入侵、帐号
金融科技&大数据产品推荐：百融信贷决策审批系统
根据不完全统计，2016年8月大数据行业共计发生33起投融资事件，相比上个月环比增长57%，其中已披露具体金额的有29起，涉及金额13.9亿人民币。 图表 1：2015年7月-2016年8月 大数据
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
天创信用总经理李文贤：金融科技加速金融变革
据魔蝎科技官网（现已无法打开）介绍，魔蝎科技成立于2016年，是国内领先的大数据智能风控服务供应商，其将人工智能、大数据、区块链、云计算等前沿技术，深度应用于反欺诈、智能决策、信用分析等多个金融风险管理服务领域，对外提供风险分析、反欺诈、多维度用户画像、授信评分等多维度风险管理服务。曾为上千家金融机构、网贷平台等提供大数据风控服务，曾系金融科技行业头部企业。
2022年4月4日至4月8日共收录全球网络安全热点8项，涉及Hydra、PGN、Nordex等。
网络攻击是一种针对我们日常使用的计算机或信息系统的行为，其目的是篡改、破坏我们的数据，甚至直接窃取，或者利用我们的网络进行不法行为。你可能已经注意到，随着我们生活中越来越多的业务进行数字化，网络攻击的事件也在不断增加。
2020年，阿里巴巴实时计算团队提出“流批一体”的理念，期望依托Flink框架解决企业数据分析的3个核心问题，理念中包含三个着力点，分别是一套班子、一套系统、一个逻辑。
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。
2022年6月17日，蒙商银行股份有限公司发布《蒙商银行新一代业务系统建设项目》招标公告。 本项目概算金额：首期建设费用 4.92 亿元；第一年到第四年运营费用 2.8 亿元/年，第五年运营费用 2.28 亿元/年。 招标规模：招标人目前需采购一套成熟、可快速落地的信息科技系统，包括业务套装应用系统、金融专有云、开发测试环境等，以及上述系统的后续运营（详细内容见招标文件第五章技术需求书）。 业务套装应用系统：指一次性引入投标人投标时能提供的适用于银行业务开展的全部应用系统，并且完成上述系统的开发建设、投产工
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）。
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。
胜兵先胜而后求战，败兵先战而后求胜 《孙子兵法·形篇》说到 “是故胜兵先胜而后求战，败兵先战而后求胜。”意谓胜利的军队总是先有了胜利的把握才寻求同敌人交战，失败的军队总是先同敌人交战而后企求侥幸取胜。指要充分做好战争准备，等有胜利的把握再打。如同行军打仗一般，企业信息化建设也是如此，如果没有做好未来的规划，那么最多只能得到局部的提升。 我们来看个例子： W公司这几年总共花了3千多万元在IT方面（构建了很多IT系统，比如ERP，订单管理，OA等等），初步感觉好像效果还不错。从表面看来，这样的企业大概可以算作信
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