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📰 金融城小燃哥｜不是谁都能叫“征信”

近期多地监管部门对在业企业使用“征信”或“信用评级”字样行为进行集中整治，广东、四川、海南、上海、广西、重庆等地相继发布整改公告，明确未经许可或备案的金融相关业务不得从事。之所以全面收紧，源于“征信修复”骗局的猖獗：中介以“内部渠道”“银行关系”为噱头，声称可删除逾期、呆账，收取数千至上万元费用后人去楼空。公众对征信既敬畏又陌生，易被误导；其实征信异议与征信修复是两码事，正确做法是向金融机构或人民银行提出异议，正规渠道不收费。核心要点在于资质与备案制：个人征信实行许可制，企业征信和信用评级实行备案制，合规前提是取得资质。对涉案企业，建议尽快完成备案或改名；对普通人，应遵循不交钱、不提供敏感信息、保留证据并报警维权的原则。政府持续挤压灰色产业链，普通人需提高警惕，选择正规渠道处理征信相关事项。

🏷️ #征信 #备案制 #征信修复 #异议 #监管

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📰 迅策科技携手三大国产GPU！打造“算力+数据”一体化解决方案，驱动企业AI规模化落地

迅策科技宣布与沐曦股份、天数智芯及壁仞科技签订三份战略合作协议，标志其首次系统性地与国产算力供应链深度耦合，在“算力+数据”领域推动数据Token化和多芯片协同。通过与三家国产GPU厂商在芯片架构、软件生态与算力优化方面的协同，迅策将TokenOS操作系统嵌入到多芯片生态中，构建面向垂直行业的软硬一体化解决方案。合作聚焦智能制造、科技金融、城市管理等场景，推动硬件若干厂商的全栈式算力基础设施建设、场景化模型微调与应用验证，提升开箱即用的部署能力，解决算力依赖海外、软件适配不均和数据治理不足等痛点。未来将实现云—边—端协同的异构算力网络管理，推动具身智能、智能制造、智慧城市等领域的落地应用，并通过联合开发的国产智能算力集群与专用一体机，提升国产AI基础设施的竞争力与规模化应用潜力。

🏷️ #国产算力 #TokenOS #软硬一体 #异构算力 #垂直行业

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📰 甘肃省银行业“异常投诉识别”系统建设推进会成功召开，光大信托携手各方探索数据信托应用新场景

甘肃省银行业协会召开“异常投诉识别”系统建设推进会，聚焦提升金融消费者权益保护、打击黑灰产与建立跨机构数据协作机制。会议强调依托数字金融技术建立高效、合规、智能的异常投诉识别体系，成为落实人民性金融服务与数据战略的重要抓手。光大兴陇信托携手新网银行、银联数据等单位，围绕“数据信托”模式展开探索，通过整合数据、算法和存储资源，搭建以信托制度为运营底座的治理框架，旨在识别并防控黑灰产业化行为，维护金融市场秩序。该模式有望打破区域数据孤岛，支撑全国范围的金融黑灰产数据库建设，并为数字金融、普惠金融等领域的改革提供可操作的实践样本。未来随着更多省份和机构接入，数据信托与隐私计算的结合将成为金融治理现代化的重要引擎，推动金融生态更安全、透明、可信。

🏷️ #数据信托 #金融消费者 #异常投诉 #黑灰产 #跨机构协作

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📰 金融级 Al Coding 落地实践：从“氛围”编程到“严谨”开发｜QCon北京

本届 QCon 北京大会聚焦 Agentic AI 与多智能体协作在软件工程中的应用，呈现百余项落地案例与前沿洞察。文章重点介绍平安科技在 AI Coding 领域的实践路径：通过“设计+规范、知识+工具、模式+流程”三大驱动，实现 AI 模型与工具能力提升，以及对研发流程的双向优化。核心四大支柱包括规范驱动、知识工程、上下文工程与人机异步协作，支撑了大量代码由 AI 产出并通过严格的 CI/Lint 等机制进行质量控制，达到约60%的 AI 代码占比。知识银行与向量化存储帮助 AI 更好理解大型金融系统的私域知识，分场景上下文管理确保每次请求的任务上下文精准，睡后编程、异步开发等模式提升夜间与周末产出效率。展望阶段，演讲探讨了 AI 编码在架构演进中的挑战、不同开发范式对 AI Coding 的影响，以及在合规性高的行业场景中端到端落地的难点与改进方向，力求打造具备业务理解与技术能力的前线交付工程师，形成全面、高效的 agentic 工作流。大会还覆盖多达20多个专题，强调 AI 原生基础设施、算力优化、技术债治理等前沿议题。

🏷️ #AI #编码 #大模型 #上下文 #异步

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