01-金融业大数据技术应用情况 02-大数据风险管控的机遇和挑战 03-大数据风险管控能力建设 04-智能风控体系建设
画像从互联网到安全 安全画像构建 画像的AVL insight实践 面向现场分析的画像实践 1、互联网画像是商务驱动画像生成，标准， 画像可以是自上而下，也可以是自下而上。 自上而下：“男人” 自下而上： “坏人”“有钱”“偷钥匙” “晚上”“惯犯”“瘦” 2、安全画像是发现查询驱动，结构化 他是作为一个线索来发现，需要做二次关联。 “坏人”-＞目的：偷东西-＞环境：“晚上” -＞手段：“用钥匙开门”-＞频率：之前很长时间持续
在大数据环境下， 敏感属性由 原来具体的、 明确的属性集， 成为散 落在海量数据中分散的、 模糊的信息 碎片 ----- 隐形隐私 由此带来了形式多样的隐私信 息挖掘推断技术
金融危机的发现机制 多个异构市场之间的关系 市场内/市场间关系 金融危机在跨市场指标上的异动反应 其它相关工作
？ 反欺诈 ？ 借款人是否是本人? ？ 如果借款人是本人,他提交的资料是否是真的? ？ 信用评估 ？ 还款能力 ？ 月收入是否足够覆盖还款? ？ 还款意愿 ？ 是否是老赖?是否有诚信?
数据下的数据安全 数据的那些年 大数据:新的生产要素 互联网+ 激活大数据 互联网+ 的动力之源 万物互联,边界在模糊 越来越复杂的数据安全 正面临的挑战:新技术风险+政策风险 数据与数据风险无处不在 阿里数据保护的两大重点 阿里数据保护的目标 阿里数据保护的应对 组织保障 三分管理,七分治理 技术框架 结论
通过互联网的漏洞进行牟利已经成为一种趋势 困扰互联网企业的典型业务安全问题 挑战一 – 黑产产业链化 挑战二 – 黑产组织专业化 挑战三 – 新型手段层出不穷,隐蔽性增强 依赖大数据应对挑战 应对方式1 – 依赖数据打造风险控制产品闭环 应对方式3 – 联防联控、行业联盟
政企安全 政企云化是大趋势 政企的安全顾虑及现状 政企云的云安全建设 政企安全大数据化 政企安全移动化
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
数据来源链：空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构，所涉及到的金额均为2023年自然年收入， 均为不含税销售收入。
感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情，但自从生成 式人工智能（AI）革命全面展开，也仅仅过去了三年。从 那时起，无数新平台和用例如雨后春笋般涌现，品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。
智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品，被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪，父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战（赫斯和梅辛格，2025；拉德斯基，2025；苏金德，2025）。与此同时，该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出，部分智能玩具收集儿童敏感数据，比如儿童的声音和对话， 在测试中，这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容（穆雷等人，2025）。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ，也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。
2024年11月，自然资源部正式发文，明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地，优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地，为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。
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