金融/财务/证券系统

1、预约挂号：当日挂号、预约挂号，节省排队时间，可获取数千位专家名医号源2、智能支付：医保+自费混合支付、多处方合并支付、多种支付方式，自动核算医保报销金额，一键完成支付，支持为家人代付3、候诊与导引：实时候诊叫号、就医引导，手机实时查看排队进度，合理安排时间，避免过号4、报告查询：检查检验报告推送

定制类计算器简言之，这个计算器本质是“小额合伙生意的收益拆分工具”，核心解决“分工明确但怕算错账”的痛点，尤其适合毛坯类商品交易、小成本合伙项目等对财务核算要求不复杂，但需要快速、透明分账的场景。

一、在线智能客服1.微信渠道关注某银行的微信公众号后，发送文字、图片、语音等信息后，传输给智能机器人，机器人根据内容回复相应的文字、图片或语音。输入“人工”相关关键字后，转人工服务，由人工进行回复。2.手机银行渠道通过将H5页面嵌入到手机银行中，发送文字、图片、语音等信息，由机器人自动回复。输入“人

建立数据仓库，实现业务库到数据仓库的T+1实时更新建立展示系统，对不同业务系统、不同业务功能数据进行聚合展示兼容各个业务终端、各版本浏览器、监控室大屏幕、手机页面展示

欺诈风险库，用以查询现有以明确身份的风险人、车、机构，帮助用户识别直接风险；欺诈筛选引擎，通过业务规则，对需要查询的人、车、机构进行筛查，识别人、车、机构的潜在风险，并给出相应的提醒策略

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

参与者远程操作员：在监控中心通过远程控制掘进机。监控系统：实时采集掘进机工作状态与巷道轮廓图像数据。后台系统：接收报警与截图，进行记录与进一步处理。前置条件掘进机已经进入掘进作业状态。巷道轮廓模型/边界数据已导入监控系统。视频/激光扫描设备处于正常工作状态。触发条件掘进机开始执行远程截割作业。主要流

推荐商品则是本系统的亮点，当点击页面刷新时，“猜你喜欢”内容就会更新；当没有用户登录时，将不会进行个性化推荐，只进行随机推荐，当用户登录后，会获取用户的所有收藏信息、购物车信息、订单信息、评论信息、全部商品信息等，之后定义一个储存每个商品和每个用户关系的List，再定义一个存储最后返回到前端的商品的

本金融投资小程序提供一站式数字化服务，用户可在线完成资料上传与身份认证，快速提交定制化业务申请，并通过加密通道安全填写联系方式。集成多种支付方式，支持费用线上缴纳与还款登记，实时更新交易状态。消息中心智能推送流程通知与市场动态，确保用户实时掌握投资进展与账户变动，全面提升投资效率与资金管理便捷性，兼

畜牧业供应链金融数字大屏，集成了多维度实时数据可视化看板。它支持多个主题大屏一键切换，动态呈现全链路的实时交易流水、资金动向与资产状态。核心功能包括各类销售数据与商家综合排行、政府三民惠农政策的落地成效统计，以及不同畜禽品类的销售占比分析，致力于为金融机构、核心企业与政府部门提供一站式的决策支持和风

1）实现工商银行宁波分行代收非税资金的自动化对账，日均处理流水2万+笔。2）每日通过SFTP从总行下载支付宝、银联、柜面三部分流水文件，与财政系统Socket通信完成对账。3）使用Redis缓存高频查询数据（如缴费单状态），接口响应时间从500ms降至50ms。

项目已经开源在GitHub中https://github.com/BoliboliWJY/trendline-trading，可具体查看内容可以计算，过滤试试行情数据

BS:使用 VS2017,asp.net mvc 5开发公积金单位1个人网厅系统。 CS :网厅上审核后的数据,生产到 rabbitMQ,winform 消费不同业务的所对应队列,消费后的数据直接对接建设银行 TCP接, 口。这样,公民在办理公积金相关业务时,可以直接在网上办理,免去了跑腿的麻烦,也省去了银行工作人员的二次录入,提高了数据的准确性和办事效率。 技术难点以及解决方案:某些业务需要传输文件给建行内部系统,因没有底层 socket 协议文档,手头上只有甲方的技术人员提供 的 jar包;反编译 jar 包里的 class 文件,获得 java 文件,下载 Eclipse 搭建 Java 环境,依次调试每个方法,最终获得 byte 数组,结构,梳理逻辑,写成适用于C#的 socket 代码。 相关接口: 1.建行公积金G系统 TCP 接口,文件上传下载 TCP 接口。 2.科大讯飞网上政务服务平台 HTTP 接口。 3.科大讯飞服务总线统一服务请求平台 HTTP 接口。 4.科大讯飞互联网政务统一认证接入的 HTTP 接口。 相关技术: 1.数据库:SQLServer 2012,Oracle,MongoDB,Redis。 2.数据库访问:EF,dapper。 3.Excel 操作:EPPLUS。 4.报表打印:LODOP。 5.前端:bootstrap,Jquery,Vuejs。 6.加解密:OpenSSL,RSA,3DES,AES,HMAC-SHA256。 7.定时任务:Quartz。 8.实时消息提醒:SignalR+RabbitMQ

1、本系统面向如下需求：1）股票实时与历史数据获取 2）股票数据分析和选股 3）股票交易信号生成 4）股票实时监测与交易触发 2、系统特点：数据获取多数据源（Akshare Tushare Baostock 通达信），也可根据客户资源实现指定数据源获取；实时数据获取速度快；可根据客户需求灵活定制分析选股策略；其他灵活需求配合； 3、系统采用Python编写 4、如果需求方在广州或者附近，可根据需要线下讨论需求。

作者熟悉供应链金融行业常见业务场景、产品条线，支持不同产品线的原型设计，包含保理业务、资产管理、电子债权凭证、供应链票据、货押融资、信贷额度管理、风险管理、资金管理等系统，作者有十多年丰富的供应链金融、电子采购平台的产品工作经验，能够支持很多核心企业、资方、平台的不同视角的供应链金融产品咨询和原型服务，欢迎大佬咨询和派活

全市场投管人收益表数据获取方案简介 1. 方案目标与解决问题 本方案主要面向**保险股份有限公司，旨在解决其在获取外部网站数据时遇到的效率低下和数据处理困难等问题 。具体来说，该方案自动化了从多个外部网站获取“年金基金投资管理”相关数据并将其写入指定Excel表格“全市场投管人收益表”的过程 。这大大减少了人工操作的耗时，将原本可能需要人工耗时数月的工作，通过技术方案将时间控制在可管理的范围内。 2. 方案特点与优势 相比于市场上的常规方案，本方案的独特之处在于其采用RPA+Python的混合技术方案，并兼顾了效率、成本和技术可行性。 RPA+Python混合方案：传统的RPA方案（方案1）在识别合并单元格时会出现数据错乱的问题，而纯Python方案（方案3）则需要熟悉复杂的数据分析和网页获取技术，且未用到RPA和IDP 。本方案将RPA（机器人流程自动化）和Python语言相结合，利用RPA处理网页访问、标题链接打开等操作，然后由Python读取RPA处理后的数据进行复杂的表格数据获取和联表查询，最后再将Python代码作为插件导入RPA中进行整体流程的调试和测试 。 高效性与高投入产出比：该混合方案避免了纯RPA方案中因处理页面元素耗时过长导致效率低下的问题，也规避了纯Python方案的技术难度 。例如，在获取80个网站数据的情况下，纯RPA方案预计需要240天左右，而本方案在确保数据准确性的同时，预计总用时仅为110天，大幅提高了效率 。 自动化录屏：流程运行后，方案能够自动生成录屏文件，便于客户直观地了解和验证流程运行情况，并能将生成的数据文件直接发送给客户 。 3. 方案技术组成 该方案主要由以下技术组件构成： RPA：用于自动化网页操作，例如访问指定网站、打开符合规则的标题链接等. Python：用于处理复杂的数据操作，包括读取RPA处理的数据、访问链接、获取表格数据、联表查询，以及将处理后的数据写入Excel文件. 配置文件：用于存放需要打开的网站标题、链接和规则等信息，以便于管理和维护.

区块链期权套利系统 - 搭建高并发底层数据架构，接入交易所API采集数据并整理入库。 - 搭建 风险管理系统，构建 不同情况下的 Greeks 推演、Cash PnL 归因分析、VRP时序计算等。 - 设计 BS modol、PM 矩阵、Monte Carlo 三者相结合生成风险路径，并计算其依赖程度。 - 搭建 Outgoing robot 做风险预警，Grafana 做风险推演后的可视化报表。 - 构建 stochastic volatility 套利策略，以 SABR 模型为基础，搭配 LM 算法约束后拟合短期限的 3D 隐波曲面，识别其中潜 在的凸性套利机会进行交易。 - 构建 vrp 波动率套利策略，使用 静态对冲 做 厚尾增强 处理，并辅以 auto ddh 控制敞口。

本平台是自动发货寄售平台，前后端都是我个人一人完成。在线支付对接了支付宝、微信、银联等。用户在线注册为商家，经过后台认证后即可出售商品。平台收取交易佣金，每天佣金上万。后端采用PHP架构，运行四年以来，一直稳定。平台源码我这里都有，还一直在更新版本，如果有需要可以联系我绿泡泡xialei32541。

省委省政府推动建设的地方金融基础设施。平台依托现代互联网技术研发建设，有效整合政府扶持政策、金融机构融资产品等资源，面向全省中小微企业提供"一站式"综合金融服务"网购"市场。 搭建 MVP 代码架构、封装 Activity、Fragment 基类。 对接、理解产品需求并完成0-1开发 配合后台同事联调接口。

1.本方案主要面向对加密货币市场感兴趣的个人投资者、交易者及分析师。它旨在解决个人在市场中面临的核心痛点：信息过载、数据源分散和缺乏深度洞察。在传统方式下，用户需要耗费大量时间精力在新闻网站、链上浏览器、交易所和社交媒体之间切换，手动收集和分析信息。本系统通过自动化的方式，将这一繁琐过程整合，变原始数据为结构化的、可执行的AI情报，帮助用户在瞬息万变的市场中做出更高效、更明智的决策。 2.与常规的手动分析或订阅昂贵的专业数据平台相比，本方案具备以下显著特点： 多维度数据整合：系统自动聚合来自全球新闻(NewsAPI)、链上监控(Etherscan)、市场情绪（恐惧贪婪指数）、衍生品数据和社交热度(Google Trends)等多个维度的数据，提供了一个全面的市场宏观视图，避免了信息孤岛。 双层AI深度分析：独创的双层AI分析引擎是本方案的核心优势。第一层“创意分析师AI”模仿宏观专家，生成有深度的叙事性分析报告；第二层“结构化AI”则从报告中提炼出关键洞察、市场情绪、风险评估和操作建议，兼具深度与实用性。 高可用API架构：为确保情报的不间断生成，系统设计了智能API后备（Fallback）机制。它会优先通过成本效益更高的OpenRouter调用AI模型，当主要服务失败时，能自动无缝切换至Google官方Gemini API，极大地提升了系统的稳定性和可靠性。 全自动化与实时推送：整个流程从数据收集到分析报告的生成完全自动化，无需人工干预。最终的精炼情报会通过Telegram实时推送到用户手中，确保用户第一时间掌握市场动态。 低成本与高可定制性：作为一个私有化部署的解决方案，用户仅需承担API调用的成本，远低于专业平台的订阅费。同时，基于Python的开源架构赋予了系统极高的灵活性和可扩展性，用户可根据自身需求自由增删功能模块。 3.产品组成：本方案由四大核心模块构成： 3.1. 数据源模块：负责从多个外部API并行获取数据。 3.2. 数据处理模块：负责数据的清洗、聚合与格式化。 3.3. AI分析模块：核心大脑，执行双层AI分析并生成报告。 3.4. 通知模块：负责将最终情报通过Telegram发送。 技术选型 后端语言：Python 3 核心框架：利用`asyncio`进行高效率的异步I/O操作。 AI引擎：灵活的AI调用管理器，本例中以OpenRouter为主要网关，Google Gemini API为备用，模型使用`gemini-1.5-flash`，可切换更多大语言模型。 主要依赖库：`requests`, `python-telegram-bot`, `google-generativeai`, `python-dotenv`。