企业实施数字化转型

前言

Hello，大家好，我是楼下小黑哥~

最近接了一个业务需求，需求倒是不难，三下五除二就整理出设计方案，然后就开始代码改造。

啪，很快，就完成代码改造，然后提测给测试小姐姐。

小姐姐前面测试好好的，测到这个工程的时候，突然跟我反馈，你看这个这个工程跑着跑着就不动了，日志什么也没了。

那时候正在忙，想着我就没改几行代码，也没涉及核心逻辑，那肯定没问题的。

于是回复小姐姐，业务逻辑执行的太慢了吧，再等个半小时再看看?

一小时后，小姐姐又来找我，我都等了一小时，这个工程还是没动啊，日志还是没有啊。

这下不能拖了，上去仔细一看，还真是，怎么就没了呢?

先简单说下这段代码，就是使用一个异步线程执行一段业务逻辑，示例代码如下：
 

无论是飞机、汽车、轮船、各种生产及运输都需要石油作为燃料。

因此，在过去世界上最珍贵的资源是石油，谁掌握了石油就决定世界的格局。

不过随着科技的发展，大数据将取代石油成为未来10-30年，最重要的资源。

说起数据的重要性，就要从出行的拥堵谈起。虽然现在石油可以作为原料，驱动汽车前进，但交通的拥堵石油无法解决。

现在不论在一二线城市，还是三四线城市，由于私家车数量太多，造成了严重的交通拥堵现象。

不过当我们拥有了大数据以后，拥堵的现象就可以逐渐解决。

百度创始人李彦宏在一次采访中就谈到：在2025年一线城市将不再限购，2030年就可以解决交通拥堵问题。

李彦宏之所以敢这么说，主要就是因为数据可以对整体交通效率进行提升。

比如可以通过数据的分析，智能调控红绿灯时间。这就如在过去需要人工指挥交通，而现在可以用红绿灯一样，随着科技的更新迭代，智慧交通时代离我们越来越近了。

其次随着车联网技术的成熟，未来无人汽车也可以通过大数据、实现智能化的出现，这同样可以减轻交通压力。

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我们的项目让监管机构可以轻松挖掘开源信息，更好地识别加密货币领域发生的风险事件。我们提供了一个分析文章并预测风险分数的语言模型，以及根据实体和来源信息汇总这些分数的方法。这些方法都被编织成一个可以端到端运行的自动化流水线。将该项目整合到Cylynx平台中，将对其现有功能进行补充，并为监管机构识别高风险加密货币实体提供巨大的帮助。
 

有趣的发现

在风险评分过程中，我们注意到，与规模较小的实体相比，规模较大的实体的风险评分往往有较大比例的假阳性记录。这是因为大型实体被谈论得更多，因此会有更多的负面帖子和虚假谣言，从而导致更高的不准确率。

另一个值得强调的有趣趋势是，围绕着黑客攻击通常有几个明显的高峰。这是由于不同数据源的反应时间不同。社交媒体网站Twitter和Reddit通常是第一个看到高风险事件发生时的高峰，因为用户会发帖提出他们观察到的异常情况，比如一个实体的网站在没有事先通知用户的情况下宕机。官方消息一般是在官方声明之后，稍后才会发布。

局限性

我们发现，我们的解决方案有两个潜在的局限性，首先是需要不断地维护收集器。网站设计可能会随着时间的推移而改变，这些网站的刮擦器需要更新，以确保相关信息仍能被检索到，从而达到风险评分的目的。

第二个限制是，验证一篇文章是否已被正确地标记为加密货币实体是具有挑战性的。例如，一篇报道Bancor可疑活动的文章可能也会因为一个不相关的事件提到Binance。我们的解决方案会错误地将新闻标记为两个实体，并将Binance标记为风险，即使它不是文本中的关键主题。然而，这并不是一个主要的限制，因为我们只使用新闻文章的标题和摘录来进行风险评分，这通常只包含文章的关键信息。

（编辑：潍坊站长网）

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