搜索引擎 + AI 驱动的行业新闻【覆盖行业】信保 ｜出口 ｜金融 制造 ｜农业 ｜建筑 ｜地产 零售 ｜物流 ｜数智【访问入口】hangyexinwen.com【新闻分享】点击发布时间即可分享【联系我们】xinbaoren.com（微信内打开提交表单）https://shuzhi.hangyexinwen.comhttps://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/19865https://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/19865Thu, 18 Jun 2026 13:24:46 GMT⁣<br /><b><i><b>📰</b></i> 信安世纪亮相2026中国国际金融展 展示面向金融行业的新一代数字安全能力</b><br /><br />本次中国国际金融展聚焦金融强国与数智创新的融合，信安世纪以信创机密计算、数据安全协同运营等方案亮相，突出面向金融行业的数字安全能力。其核心在于实现“数据可用不可见”的硬件级安全，通过鲲鹏、海光TEE等技术底座，提升数据资产的安全可信运行，支撑金融信创安全根基。展出的DSecCOP数据安全协同运营平台以“协同共治”为内核，覆盖数据敏感度、流动行为、策略基线等多维监测，整合数据资产、风险、合规差距与安全态势展示，辅以工单与知识库，推动常态化数据安全治理。AI安全网关的展示进一步强化多终端接入与模型调度中的内生安全防护，满足金融机构在大模型落地过程中的痛点。公司在后量子密码领域的产品化落地与与金融机构的替换试点，显示出对量子安全威胁的提前布局。总体来看，金融数智化转型中，安全是核心基石，信安世纪将以自控的核心技术，为金融数字化转型保驾护航，并推动金融数智新征程安全、可信的发展。<br /><br /><i><b>🏷️</b></i> <a href="/search/%23%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%89%E5%85%A8">#数据安全</a> <a href="/search/%23%E9%87%91%E8%9E%8D%E4%BF%A1%E5%88%9B">#金融信创</a> <a href="/search/%23%E6%9C%BA%E5%AF%86%E8%AE%A1%E7%AE%97">#机密计算</a> <a href="/search/%23%E5%8D%8F%E5%90%8C%E6%B2%BB%E7%90%86">#协同治理</a> <a href="/search/%23%E5%90%8E%E9%87%8F%E5%AD%90">#后量子</a><br /><br /><i><b>🔗</b></i> <a href="https://finance.sina.com.cn/roll/2026-06-18/doc-inicvvzr2127484.shtml" target="_blank">原文链接</a>https://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/19547https://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/19547Sat, 13 Jun 2026 16:34:33 GMT⁣<br /><b><i><b>📰</b></i> 智启计量新篇 AI技术分享高能开讲</b><br /><br />包钢股份计量中心开展AI技术交流分享会，邀请各专业技术骨干结合项目落地成果与开发实操经验，全面展示人工智能在工业计量领域的应用价值，推动计量管理数字化升级。分享以理论与实操深度融合为特点，详实而干货密集，第一位技术骨干从AI基础理论出发，讲解自然语言处理、计算机视觉两大方向，梳理主流大模型的优势与适用场景，并以皮带跑偏智能监测项目为例，展示基于机器视觉的图像识别、实时偏移计算与超限预警的应用效果，同时分享Python环境搭建与依赖管理等实操要点，提供从方案选型到落地的全流程经验。另一位骨干聚焦计量现场智能化管控，介绍智能自动过磅与车辆仪表盘识别等成熟应用，通过AI机器视觉实现车牌识别、人员清点、安全带检测及毛重/净重核算，实时告警异常并能读取车速与里程，防止里程篡改等违规行为。现场还演示基于Ollama框架与C#实现大模型本地私有化部署的完整流程，给出分级模型选型、API调试与本地智能问答开发等要点，为企业低成本离线部署提供清晰路径。专家强调把AI作为工作辅助“实习生”，通过精准提问与多工具组合提升工作效率，同时对AI生成内容进行人工复核，避免信息失真。此次交流为中心技术人员搭建互学平台，明确AI赋能工业计量的可行路径，后续将扩大AI在地磅、设备巡检与数据统计等场景的应用，推动计量管理数字化转型，为公司高质量发展提供坚实支撑。<br /><br /><i><b>🏷️</b></i> <a href="/search/%23AI">#AI</a> <a href="/search/%23%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E8%AE%A1%E9%87%8F">#工业计量</a> <a href="/search/%23%E6%9C%BA%E5%99%A8%E8%A7%86%E8%A7%89">#机器视觉</a> <a href="/search/%23%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E9%83%A8%E7%BD%B2">#本地部署</a> <a href="/search/%23%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%8C%96%E8%BD%AC%E5%9E%8B">#数字化转型</a><br /><br /><i><b>🔗</b></i> <a href="http://stock.10jqka.com.cn/20260613/c677436763.shtml" target="_blank">原文链接</a>https://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/13150https://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/13150Sun, 01 Mar 2026 23:34:22 GMT⁣<br /><b><i><b>📰</b></i> 科学网-机器学习在金融科技中的作用：从欺诈检测到预测智能-李升伟的博文</b><br /><br />金融科技正处于数据密集型时代，机器学习成为支撑其核心的关键技术。通过对海量结构化与非结构化数据的学习，ML 能在支付网关、贷款、交易监控等场景实现自适应、实时分析与自动化决策，克服传统规则的局限，提升欺诈检测、信贷评估、风控与合规监控等能力。文章从七个方面系统阐释 ML 在金融科技的应用与挑战：从欺诈检测、信用风险建模到个性化金融服务、后台运营自动化，以及数据治理与安全合规的必要性。ML 能在高风险环境中持续学习、快速适应市场与行为变化，提供更高的准确性与体验，但需建立可解释性、留痕机制及严格的数据治理体系，确保安全、透明与合规。未来趋势显示，实时监控、行为化分析、健康评分、AI 助手等方向将进一步融合云计算与大数据，推动金融体系的智能化决策中枢化，提高运行效率与服务水平。总之，负责任地落地 ML 能帮助金融机构实现更高效、合规且具备可持续竞争力的运营。<br /><br /><i><b>🏷️</b></i> <a href="/search/%23%E9%87%91%E8%9E%8D%E7%A7%91%E6%8A%80">#金融科技</a> <a href="/search/%23%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0">#机器学习</a> <a href="/search/%23%E6%AC%BA%E8%AF%88%E6%A3%80%E6%B5%8B">#欺诈检测</a> <a href="/search/%23%E9%A3%8E%E6%8E%A7">#风控</a> <a href="/search/%23%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96%E6%9C%8D%E5%8A%A1">#个性化服务</a><br /><br /><i><b>🔗</b></i> <a href="https://wap.sciencenet.cn/blog-2636671-1523976.html?mobile=1" target="_blank">原文链接</a>