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1. 保險風控全周期建模 保前：基于聯邦學習構建客戶分群模型，融合多方數據實現動態定價與風險篩選； 保中：通過車載傳感器時序數據研發實時事故預測引擎，支持毫秒級風險干預； 保后：結合知識圖譜與多模態數據構建欺詐檢測網絡，挖掘團伙作案關聯鏈。 2. 金融風控模型共建 與銀行合作通過圖神經網絡建模供應鏈關系，預測企業營收與違約概率； 構建宏觀經濟指標與微觀企業數據的時空關聯模型，預判區域性經營風險。 3. 安全培訓智能推薦 基于駕駛員行為數據開發個性化推薦算法，采用強化學習動態優化培訓路徑； 通過A/B測試迭代模型，提升安全駕駛行為與安全培訓轉化率。 4. 信用體系與大數據平臺 設計多源異構數據融合的信用評分卡模型，整合交易、消費、履約等弱關聯數據； 搭建大數據平臺，實現實時特征計算與離線倉庫融合，支持向量數據庫（Milvus）加速相似風險檢索。