金融与价值
技术怎样服务真实金融问题,而不是为了新而新?
产品六维剖面、公开来源和一次 AI 判断修正。
为什么金融科技不等于某一种新技术;价值与信任怎样相互约束。
点击节点,不只看「学什么」,还要看核心问题、动手证据和课堂需要解释的边界。地图中的周次表示任务开始周。
点击节点进入课后自学任务页;该报告通常在下一周周二提交、周三评阅、周四课堂核验。W04 报告因 W05 国庆停课,顺延到 W06 核验。
面对任何金融科技产品,都可以沿着这条链追问。后一个问题依赖前一个问题的答案,不能只挑自己熟悉的技术。
技术怎样服务真实金融问题,而不是为了新而新?
产品六维剖面、公开来源和一次 AI 判断修正。
为什么金融科技不等于某一种新技术;价值与信任怎样相互约束。
一次点击怎样经过账户记录、清算与结算?
支付流程图、账本变化、JSON 字段和失败情景。
清算与结算的区别;API、JSON 与真实金融流程的关系。
脏数据怎样变成可解释、可追踪的可信数据?
问题标记、清洗规则、前后对比、汇总结果与血缘。
数据质量为什么取决于用途;仓库、湖与 BI 各自解决什么。
怎样依据需求和约束做技术取舍,而不是追求复杂?
需求—选择—代价矩阵、架构方案和风险说明。
单体与微服务的取舍;上云为什么不等于自动先进、安全或便宜。
阈值改变时,哪类错误增加,又由谁承担代价?
阈值对比、假阳性与假阴性、风险讨论和人工复核建议。
模型分数为什么不是最终答案;准确率、公平与业务代价怎样冲突。
记录难以篡改,是否就等于输入、规则和结果一定真实?
哈希链篡改前后结果,以及产品六视角审计。
哈希与加密的区别;链内一致性与链外真实性的边界。