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1. 保險(xiǎn)風(fēng)控全周期建模 保前：基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)構(gòu)建客戶分群模型，融合多方數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)動態(tài)定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)篩選； 保中：通過車載傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)研發(fā)實(shí)時(shí)事故預(yù)測引擎，支持毫秒級風(fēng)險(xiǎn)干預(yù)； 保后：結(jié)合知識圖譜與多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建欺詐檢測網(wǎng)絡(luò)，挖掘團(tuán)伙作案關(guān)聯(lián)鏈。 2. 金融風(fēng)控模型共建 與銀行合作通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模供應(yīng)鏈關(guān)系，預(yù)測企業(yè)營收與違約概率； 構(gòu)建宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與微觀企業(yè)數(shù)據(jù)的時(shí)空關(guān)聯(lián)模型，預(yù)判區(qū)域性經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。 3. 安全培訓(xùn)智能推薦 基于駕駛員行為數(shù)據(jù)開發(fā)個(gè)性化推薦算法，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)動態(tài)優(yōu)化培訓(xùn)路徑； 通過A/B測試迭代模型，提升安全駕駛行為與安全培訓(xùn)轉(zhuǎn)化率。 4. 信用體系與大數(shù)據(jù)平臺 設(shè)計(jì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的信用評分卡模型，整合交易、消費(fèi)、履約等弱關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)； 搭建大數(shù)據(jù)平臺，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)特征計(jì)算與離線倉庫融合，支持向量數(shù)據(jù)庫（Milvus）加速相似風(fēng)險(xiǎn)檢索。