在处理大规模金融数据时，减少数据泄露和滥用的风险至关重要。以下是一些最佳实践和技术措施：1.       数据分类和标记：对数据进行分类和标记，明确哪些数据是敏感的、需要受到特殊保护。对不同类别的数据采取不同的安全措施，例如对个人身份信息（PII）进行加密或匿名化处理。...

在长尾场景下，数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点：异常值处理：长尾数据中常见异常值，可利用统计学方法处理异常值，确保数据准确性。缺失值处理：长尾数据可能存在较多缺失值，需采用适当方法填充或处理，如均值填充、插值法等，以保证数据完整性。特征选择...

       本人在国内一家股份制行从事信贷风险管理研究和实践，当时的一些思考和经验已经写入（https://mp.weixin.qq.com/s/EEck7VgVjVMj083Z0zdfCA)这篇文章。欢迎交流。       结合您的具体问题，我简单谈下个人看法。在银行的智能风控方面，大语言模型（LLMs）的应用...

大型模型选型评估框架应该包含以下评选维度：功能需求：评估模型是否满足业务需求和功能要求，包括数据处理、计算能力、模型集成等。可扩展性：评估模型在处理大规模数据和复杂计算时的性能和扩展能力，包括并行计算、分布式计算等。可用性：评估模型的易用性和操作性，包括模型的使用...

面对大模型给出极端错误答案的情况，首先应确保模型的训练数据、算法逻辑等基础组件无误。若确认是大模型的内部机制出现问题，可以采取以下措施：对模型进行重新训练，修正偏差。1、引入其他数据源或知识图谱进行矫正。2、升级模型架构，优化算法。结合领域专家知识，对模型进行人工...

三个场景都需要基于大量的数据进行分析和预测。通过行业大模型，可以挖掘出数据中的隐藏信息和模式，从而更好地理解和预测欺诈行为、客户行为和信用风险。 且需要随着数据的不断积累和业务的变化，策略也需要不断地更新和调整。 信用评估和欺诈检测的目标是识别和预防风险，而客...

客服系统首先是可以考虑的应用，其他日常工作流，合规审计类也可以考虑将其作为一个数字助手应用打造，其他业务待探索和挖掘如果不想处理和云平台的抢资源抢能耗问题，应当单独建设系统；大模型是个计算密集型应用，会消耗所有算力，没有和现有平台复用的价值。厂商的服务模式我知道有...

熟悉掌握技术