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对话RockFlow创始人Vakee：杀死一切App，从股神少女到AI赌徒 ｜100 AI Creators

01开发Bobby前，Vakee炒股已经超过20年。她从9岁开始炒股（比巴菲特晚3年），可以凭直觉做各种交易。帝国理工毕业后，Vakee先是去了一家量化基金，用机器学习交易期货和期货衍生品。20多岁她就通过做空某支美股赚到了自己第一个1000万。账户数字像游戏积分一样膨胀。对Vakee来说，赚钱太容易，反而有点无聊。她对任何不费力的享受都缺乏兴趣，比如买包、旅游、囤积奢侈品之类。通常她都在拼多

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AI银行进化论 | 从效率革命到生态重构，打响对公业务数智化升维战

2025年的全球金融业，正经历一场由AI驱动的“静默革命”。这场变革并非仅仅是技术上的迭代，更是一场关乎效率、客户体验和商业模式重塑的战略性跃迁。当华尔街的AI狂飙遇见中国式创新华尔街的金融巨头们早已嗅到AI的巨大潜力，正以前所未有的速度和规模布局这一前沿领域。摩根士丹利与OpenAI携手，将GPT-4等先进模型嵌入财富管理业务流程，旨在为财务顾问提供更快速的洞察、更明智的决策和更高效的客户

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人工智能：AI大模型构建银行Agent全景应用

2024年11月，人民银行联合7部委印发了《推动数字金融高质量发展行动方案》，旨在通过金融数字化、智能化转型提高金融服务的便利性和竞争力。在金融数字化、智能化转型的发展大势下，金融机构数字化转型是不可避免的，不存在转不转的问题，必须坚定不移推进，积极探索与自身特点相适应的转型路径，实现自身的可持续发展。构建于大模型之上的 Agent，不仅具备强大的语言理解和生成能力，还能够通过规划、记忆、工具

行业案例库 4周前 0 点赞 0 评论 149 浏览

剑有双锋—浅谈 LLM 在金融领域应用之风险与安全

导读 随着大模型技术的不断发展，自 2022 年起，这一技术逐步从研究阶段迈入工业化，并进入公众视野，成为一个备受瞩目的发展趋势。未来，尤其是面向 2029 年 AGI 和强人工智能的发展，大模型将对“硅基”和“碳基”生物之间的关系产生深远影响。然而，大模型虽具有广泛的应用潜力，但也不可避免地带来了风险，尤其在安全可控的情况下，它的应用能够为日常生活中的问题提供解决方案。特别是在金融领域，大模

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共绘“AI+保险”蓝图，释放AI价值

2025年伊始，生成式AI再次引爆全球和中国，成为春节期间大家茶余饭后的热门话题。All in （生成式）AI已经成为诸多行业重要发展战略，保险行业也不例外。然而，险企在面对这一时代浪潮时，除了兴奋与信心，也应当冷静思考：生成式AI对于行业发展和业务开展来说，到底意味着什么？如何应用生成式AI，推动这一技术从概念验证进入价值验证？在技术落地过程中，会遇到什么挑战，又如何应对？未来将是一个“AI

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金融行业落地DeepSeek应用难点和解决思路（多位同行分享）

◉ 金融企业落地DeepSeek应用过程中会遇到哪些难点？如何解决？DeepSeek引发新一轮的热潮，推动大模型从辅助角色成为各个业务的“刚需”，成为热门话题。然而，在应用过程中也面临着数据安全、模型准确性、人才短缺和系统集成等挑战。以下分享均来自社区同行实践中的观察和经验，希望能为大家提供解决思路参考。@faiy0000 中信建投证券 信息分析/架构师：1、其实对于落地DeepSeek本身没

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如何利用DeepSeek帮我做金融理财?

概述AI 大模型火了几年了，不知不觉中，已经普及到千家万户中，常见的应用场景有：内容创作：比如通过你的名字给你作一首诗。比如给你生成吸引人的广告文案。聊天机器人：比如客服答疑，比如英语口语陪练。逻辑推理：比如辅助医生分析病例、生成诊断建议。比如帮你做一道数学题目。大部分的交互方式，都是通过自然语言和大模型进行对话，由人主动发起，如下：也有许多的业务场景，不是由人主动发起的，通过定时任务在后台不

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金融行业AI原生转型经典案例—某商业银行

60% 提升模型复用率90%实现安全审计覆盖率案例标题金融行业某商业银行客户通过CSGHub构建跨网隔离、全流程安全可控的大模型资产管理体系，赋能AI原生转型。执行摘要作为金融行业的重要代表，某银行积极推进AI原生化与智能化转型，但在模型跨网流转、安全合规、集中治理、研发协作等方面，面临资产分散、流程繁琐、隔离壁垒和复用效率低下等挑战。通过引入开放传神（OpenCSG）的CSGHub平台，构建

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不仅提效，更要“贴心”：AI 与数据分析让金融服务更懂你

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行业案例库 3周前 0 点赞 0 评论 86 浏览

大模型与Agent技术在金融级智能运维的创新应用

分享概要一、智能运维需求分析二、大模型与Agent技术三、Agent智能运维体应用一、智能运维需求分析1、IT运维需求分析上图展示了完整的运维流程链，涵盖事前预防与事后处理的应急管理全过程。结合大模型技术的强大能力，我们可以在运维流程的各个环节逐步提升应急能力。例如，在故障预防阶段，利用大模型技术实现故障的提前发现与预警，从而增强故障预防能力。运维领域涉及数据中心的全方位管理，包括系统、主机、

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