智能风控实战：金融AI体系构建全流程

智能风控的核心是解决业务问题风控类型：是信用风控（评估用户还款能力）还是欺诈风控（识别恶意欺骗行为）？业务场景：是贷款审批（事前风控）、交易监控（事中风控）还是逾期催收（事后风控）？关键指标：是降低坏账率（信用风控）、减少欺诈损失（欺诈风控）还是提高审批效率（流程优化）？示例：某支付机构的需求是“降低线上交易欺诈损失”，关键指标是“欺诈率下降30%”“误拒率不超过8%”。需求分析→数据体系→特征工

软件测试在AI时代的范式转移与技术路径

开发流程的瓶颈正在从“编码”快速转移至“验证”。* **面向生产环境的智能可观测性**：将质量保障右移，利用AI算法持续监控线上系统的日志、指标和调用链，自动检测性能异常和潜在缺陷，发现传统测试手段难以覆盖的复杂问题。* **智能化回归测试筛选**：通过AI分析每次代码提交的影响范围，从庞大的测试集中智能选取最相关的子集执行，将全量回归的耗时从小时级压缩至分钟级。* **UI自动化脚本的自愈能力*

提示工程101第一课：基础入门，提示工程入门到精通，收藏这篇就足够了！

本教程全面介绍了 AI 和 LLM（大语言模型）背景下的提示工程基础概念。旨在帮助学习者建立坚实的基础，掌握如何通过精心设计的提示与 LLM 高效交互，并充分利用其能力。