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本次活动由上海金融科技产业联盟、上海市证券同业公会联合指导，联盟智能运维专委会、同业公会信息技术专委会共同主办，国泰海通证券、蚂蚁科技集团、博睿数据联合承办，聚焦大模型与AI智能体在金融运维领域的创新应用，汇聚行业专家，共同探讨金融运维从“人工响应”向“智能自治”的转型之道，为金融科技高质量发展注入新动能。当前运维产品功能繁杂，故障时易现“信息风暴”，而大模型可化身“超级数据分析师”，结合根因分析、模式识别技术实现故障定位、生成处置建议乃至自动执行，重塑运维交互模式；”这类业务强相关的可操作指令。

本文详细介绍了基于HarmonyOS6.0开发金融支付应用的全过程。重点剖析了增强型隐私安全框架和一次开发多端部署两大核心特性的落地实践，包括安全窗口设置、自适应UI开发等关键技术实现。通过实际案例展示了如何应对金融场景中的安全挑战和跨端适配问题，并总结了开发过程中的常见"坑点"及优化方案。文章验证了HarmonyOS6.0在高安全要求和多设备协同场景下的优势，为开发者提供了有价值的实践经验参考。

商务部、中国人民银行、金融监管总局三部门联合发布通知，要求积极探索金融支持“人工智能+消费”等消费新业态新模式的有效举措，提供更具多样性、差异化的金融服务。，严格遵循应用声明的Secure标记，无法截取受保护界面内容，并邀请开发者自行测试验证。：芬兰研究团队受人类视觉启发，开发出一款高能效机器视觉系统，可使机器人、无人机等设备在震后救援等任务中独立运行，无需持续联网或笨重电池。：上海浦东新区在2025全球开发者先锋大会上发布措施，针对新注册的AI一人创业公司（OPC），提供。：加拿大滑铁卢大学研发的。

金融行业对软件测试的要求非常严格，因为系统的安全性、稳定性、准确性和合规性至关重要。：符合金融行业法规（如中国的《网络安全法》、GDPR、PCIDSS等）。工具选择：需支持金融协议（如ISO8583、SWIFT）的测试工具。：测试数据传输和存储的加密强度（如SSL/TLS、AES）。重点测试与外部系统（银联、央行支付系统、第三方支付）的接口。：测试跨系统交互（如银行核心系统、支付渠道、第三方接口）。挑战：老旧系统（如银行核心系统）难以适配现代测试工具。：生产数据用于测试时需脱敏（如手机号、身份证号）。

然而，随着业务规模扩大、生态参与者增多、交易模式多样化，传统基于强一致性构建的清结算系统逐渐暴露出性能瓶颈、可用性下降、架构僵化等问题。所有支付、充值、提现、分账、清分、结算等关键环节，都依赖清结算系统来确保资金。在传统架构越发无法承担未来金融业务规模与复杂性的大背景下，最终一致性架构不仅是技术演进选择，更是金融科技发展的必经之路。最终一致架构能将流程拆解为事件、状态、幂等、补偿、对账，形成可扩展的模块化体系。金融清结算的事件模型必须慎重设计，因为它将影响后续十年的系统可扩展性。

创新性融合自然语言处理（NLP）的情感分析结果与金融数值数据，基于生成对抗网络（GAN）构建时序预测模型，解决“文本与数值特征有效结合”及“稀疏/低相关金融数据学习”两大核心挑战。ST-GAN在所有预测时间维度（1天、15天、30天）的RMSE与NRMSE均显著低于对比模型，平均NRMSE较现有最优深度学习模型降低32.2%。图5：我们的GAN模型的LSTM生成器网络和CNN鉴别器网络的模型架构。

金融科技（FinTech）与数字化转型是金融行业及关联领域发展的核心驱动力，二者并非孤立存在，而是呈现技术赋能、需求牵引、生态共生的紧密关联。

在数字化转型的浪潮中，云原生已不仅是技术热词，而是企业构建敏捷、弹性和可靠IT架构的必然选择。对于项目管理软件而言，采用云原生部署方案，意味着能够充分利用云计算的弹性伸缩、高可用性和快速迭代等核心优势。本文将为您深入剖析2025年值得关注的10款支持云原生部署的项目管理软件，重点聚焦其部署方案的稳定性表现。禅道、ONES、伙伴云、Monday.com、ClickUp、Asana、云效（阿里云）、Jira、飞书、明道云。在云原生架构下，哪些因素真正决定了项目管理软件的“稳定性”？

随着金融科技的发展，小微企业融资面临信息不对称、风控难和审批效率低的问题。：企业财务、交易和供应链信息分布在多个系统，传统方法难以整合。AI深度嵌入风险识别与授信流程，使小微企业融资更智能、高效。自动生成授信额度、利率和定制化融资方案，提高审批效率。：优化金融产品数字触达和客户体验，实现技术和业务融合。：审批和风控高度依赖人工判断，效率低、标准不统一。：支持实时风险监控、动态授信策略和主动客户推荐。：AI降低融资门槛，让更多小微企业获得资金支持。：研发高精度风控、授信算法和智能决策模型。

1]邱金龙,崔梦妹,潘爱玲.供应链金融与企业可持续发展——来自ESG表现的经验证据[J/OL].南开管理评论,1-32[2025-11-20].本文参照《南开管理评论》邱金龙等（2025）的做法，对《供应链金融与企业可持续发展——来自ESG表现的经验证据》一文中的基准回归部分进行复刻。➤供应链金融：设置企业供应链金融活动虚拟变量，如果该上市公司作为供应链上的核心企业，并开展了供应链金融业务，将该变量取1，否则为0。数据名称：供应链金融与企业可持续发展——来自ESG表现的经验证据。

他利用此策略，从业20年获得30%的年回报率。2025年三季度，中材科技营业总收入为217.01亿元，去年同期为168.11亿元，同比增长29.09%，净利润为17.41亿元，去年同期为7.60亿元，同比大幅增长129.02%。在2025年11月21日，中材科技的PE-TTM是29.55，而玻纤制造行业的PE-TTM是29.50，中材科技高于玻纤制造行业的PE-TTM。截止到2025年9月24日，中材科技近十二个月的滚动营收为240亿元，在玻纤行业中，中材科技的全球营收规模排名为3名，全国排名为1名。

数据中心业务快速崛起，2025年上半年硅光CW光源出货量占全球市场约15%，相关营收同比激增1034%，综合排名位居国内前三。他利用此策略，从业20年获得30%的年回报率。2025年三季度，源杰科技营业总收入为3.83亿元，去年同期为1.78亿元，同比大幅增长115.09%，净利润为1.06亿元，去年同期为-55.01万元，扭亏为盈。在2025年11月21日，源杰科技的PE-TTM是461.71，而分立器件行业的PE-TTM是58.22，源杰科技的PE-TTM远高于分立器件行业的PE-TTM。

在金融领域，“量化”(Quantitative)指的是利用数学模型、统计学方法和计算机程序来分析市场数据，从而做出投资决策或风险管理的过程。简单来说，传统的投资往往依赖人的经验和主观判断（比如“我觉得这家公司很有前途”），而量化投资则依赖数据和逻辑（比如“历史数据显示，当指标A和指标B同时出现时，上涨概率为80%”）。

在企业信贷（ToBFinance）领域，传统的“爬虫式”获客（如跑APP、粗放式电销）正面临信噪比极低的技术瓶颈。，构建一套高精准度的企业贷获客系统。以快启智慧云的技术实践为例，解析如何通过“数据清洗—特征提取—信号驱动”的Pipeline，解决获客难、风控前置难的行业痛点。它通过NLP和知识图谱技术，将企业贷获客从“碰运气”的概率学，进化为“算力驱动”的精准工程。本质上，企业贷获客不是一个“搜索”问题，而是一个**“基于多维特征的推荐系统（RecommendationSystem）”

金融行业数字化转型中，数据库架构选型成为关键决策。本文对比分析集中式与分布式数据库的核心差异，结合金仓数据库（KES）实践案例，为金融机构提供选型建议。集中式数据库在强一致性、稳定运维方面表现优异，而分布式数据库则更适合高并发、弹性扩展场景。金仓数据库创新性地采用"集中分布一体化架构"，支持两种部署模式，既保障核心系统的稳定性，又能满足新兴业务的扩展需求。文章建议金融机构根据业务特征选择架构，并指出未来数据库将向融合演进方向发展，强调选型需立足业务实际，兼顾长期发展。

针对某职场新人购房后装修场景，风控系统依托用户过去一段时间交易信息，判断其存在装修需求，同时借助大模型知识库，通过监督学习、组内对比学习等技术手段，推断用户装修消费金额和潜在风险，最终授予6个月临时额度，确保资金运用于装修场景。以新入职外卖员为例，在他购买电动车和配套设备的交易过程中，产生大量有价值新数据，经大模型推理、大模型蒸馏、多模态异构网络、动态时序网络等技术处理，场景风控系统准确洞察用户需求，实时评估用户风险，进而提供一笔临时额度支持设备采购。来源|贝多商业&贝多财经。

作为专业的爬虫工程师，我将带领您完成第一个Python金融数据爬虫的实现。本文档将从零开始，详细介绍金融爬虫的开发流程、技术要点和最佳实践。第一个Python金融爬虫的实现涵盖了爬虫开发的核心流程：从环境准备、目标分析、代码实现到数据存储。基本的HTTP请求发送HTML页面解析技术数据提取和清洗方法文件存储操作异常处理和程序健壮性设计记住，爬虫开发不仅要关注技术实现，更要重视合规性和数据质量。在实际项目中，请务必遵守相关法律法规和网站的使用条款。

在AI金融与DePIN领域，BHYRA甚至能为算力或模型产出提供收益验证通道，让“算力即收益、收益即信任”的新型经济形态得以落地。它希望通过一个新的共识逻辑，让每一笔收益都能在链上被确权，让金融信任的起点不再是机构，而是收益本身。传统金融需要外部背书，DeFi依赖通胀激励，而BHYRA通过收益验证共识，让系统的可信度随着真实收益而增长。在BHYRA的世界里，收益不再只是金融活动的结果，而是信任的起点；算法生产收益，收益生成信任，信任推动治理，这样的循环让金融第一次具备了自我演化的能力。

稳定币是一种旨在维持与特定资产（通常为法定货币、大宗商品或一篮子资产）稳定兑换比例的加密货币，其诞生源于传统加密货币（如比特币、以太坊）价格波动剧烈的痛点。在加密货币市场早期，由于缺乏价值锚定，价格单日波动幅度常超过10%，难以满足日常交易、价值储存和跨境支付等金融场景的需求。稳定币通过“抵押机制”或“算法调节机制”实现价格稳定，例如法币抵押型稳定币每发行1单位稳定币，需对应储备1单位法定货币（如美元、港元），从而成为连接加密资产与传统金融体系的关键桥梁。

本文将揭秘如何利用Highstock/Boost模块，以及**数据分组（DataGrouping）**这一金融级方案，将你的时间序列图性能提升10倍以上！

金融级App加固实践：将静态扫描、源码混淆、IpaGuard成品混淆、kxsign重签、Frida动态验证与KMS映射表治理串为闭环，保障交易与鉴权安全，支持灰度回滚与审计合规。

十年前，Robinhood用“零佣金”让散户能进入股市；十年后，它正用“区块链”让散户能进入全球资本市场。这不是简单的业务延伸，而是一次金融基础设施层的重构。它让“资产主权”从机构回到个人，让“金融服务”从封闭平台走向开放网络。它证明了：区块链并不是只属于极客的世界；普通人也可以通过熟悉的金融应用进入Web3；真正的金融创新，不在于发明新代币，而在于让用户更容易掌控自己的资产。Robinhood的故事，或许正是传统金融与加密金融融合的序章。

金融数据仓库（FinancialDataWarehouse）是金融机构的核心数据基础设施，通过整合多源异构数据，构建统一的分析平台，支撑风险管理、客户洞察、监管合规等关键业务场景。数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。

未来，这些场馆将成为Web3经济的现实入口：Nine.fun计划通过积分与代币机制，对用户活跃度、消费贡献与社群影响力进行动态激励，并开放仅限会员的私享派对、品牌合作活动与全球巡回盛典。项目正在整合来自亚洲、欧洲与中东的高端俱乐部、奢华会所、派对空间与文化活动场地，打造可验证、可交互、可回溯的现实娱乐节点——让每一场派对、每一次聚会，都是一次链上事件。通过PAY9支付卡、$NINE代币、DApp与基金会治理系统，Nine.fun打通现实支付与加密金融的边界，让用户在真实生活中体验Web3的价值循环。