人工智能技术进步让大模型更复杂、更有效，需要大量数据和不断更新。企业要根据业务、技术和计划选择数据管理方式，通常集中式管理有效。管理时要考虑策略、组织、数据标准、质量、安全和数据生命周期。...(more)

本文阐述了一个银行卡风险监控系统的设计和实施。该系统基于Lambda架构，具备实时监控与分析能力，增强了交易风险管理。功能涵盖实时分析、警报、用户行为学习、规则定制、数据共享和交换。技术框架基于SSM，包括多种服务器类型。系统运行后，有效提升了交易安全性，实现了风险识...(more)

本文介绍了RNN模型中的两种结构：BRNN和NTM，以及对LSTM结构的搜索和变种的探索。实验发现，学习率是影响模型效果最大的超参数，不同数据集的最优学习率不同；隐藏层大小越大，模型效果越好，但训练时间也相应增加；输入门、输出门和输入激活函数对于有监督的连续实数数据上的模型来说至...(more)

大数据平台容器化助力数字化转型，提高资源利用率和运维效率。选择技术需匹配系统需求。改造要考虑架构、安全和迁移，确保稳定性需自动化和监控。混合部署需优化资源分配和负载均衡。容器化带来成本效益、灵活性和快速部署，但安全性和数据存储需重视。容器化是大数据平台的未...(more)

数据清洗在长尾场景下需注意数据原始性、质量标准、验证、转换、填充、异常值处理、特征选择、平滑、标注、微调、隐私保护、去重等，高质量数据集对机器学习模型训练至关重要，企业数字化和数据治理水平也很重要。...(more)

大语言模型在银行风控领域具有广泛应用前景，可应用于文本分析、情感分析、风险评估、异常检测等场景，具有强大的自然语言处理能力和深度学习技术。需考虑数据隐私、安全和合规等问题。...(more)

介绍常见日志模块组件和架构选型建议，包括EFK/ELK和Elasticsearch+Filebeat+Zookeeper+Kafka+Kibana等，考虑资源量、多租户、容灾备份等，设置热、温、冷数据周期，超过三年的数据归档处理。

文章介绍了基于Apriori算法的告警关联分析模型，实现告警自动压缩和根因分析，未来需要完善特征构建和关键词过滤等方面。