Mongo

实时数据清洗模块：自动抓取并清洗股票/期货市场数据。2.量化策略回测引擎：支持历史数据回测，验证策略有效性。3.智能信号预警：基于机器学习算法识别盘面异动，实时推送买卖信号，实现从监控到执行的自动化。

1.前端通过图片识别出持仓对用户基金进行提取。然后去相关公开信息爬取基金状况2.通过对基金历史走势，相关板块历史走势来预测基金的调仓情况，通过季报持仓和调仓预估情况对基金进行实时估值

农户的申请贷款业务,我们提供了小程序、H5、APP等来填报信息，银行农担有web管理界面来处理复杂的授信、拒绝、或者还款等业务逻辑，政府有专门的管理界面来监管促进中间的问题

从网络爬取数据作为Agent智能体问答的检索资料。使用Python爬取新浪财经网站数据，将数据保存到MongoDB，并把MongoDB保存的原数据展示在前端页面。将爬取的数据加入RAG，当使用问答功能时，作为Agent智能体回答问题的资料。

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整个平台架构采用微服务。平台包含了用户注册服务，数据统计服务，交易接口服务，支付页面服务、MobileSDK、WebSDK等等。已经支持的钱包有微信，支付宝，银联等各国家各种主流钱包。为了解决新旧平台过度的问题，设计了connector微服务，解决了老客户能够快速地接入新支付方式。

1.基础功能：小程序端贷款申请（身份证OCR识别）、人脸识别、进度查询；管理端审批流程管理。​2.数据平台核心功能：①风控数据模块：对接第三方征信（芝麻信用/百行征信）、企业工商数据，通过风控算法模型（含还款能力评分/违约风险预测）自动生成风控报告，评分≥70分自动进入快速审批通道；②业务分析模块：

主要功能以“计件工资核算与风控”为例，各功能的协同流程如下：数据采集：从MES系统自动采集员工计件数据，经“数据处理”清洗异常值；规则计算：“规则引擎”按预设的“岗位-产品”单价规则，自动计算计件小计；风险预警：“风险指标计算”实时监控“单人工件量波动”，超阈值触发预警；结算对账：月末将“工资表数据