本研究构建了一个综合性的经济预测框架，集成了LSTM、XGBoost和动态因子模型三种先进预测方法。通过对比分析不同模型在GDP时间序列预测中的表现，实验结果表明多模型融合方法能够有效提高预测精度，为经济政策制定提供科学依据。
本文分享基于Neo4j图数据库构建的关联交易线索追踪系统实践。系统将分散的账户/交易/关系数据转化为可解释的关系网络，实现了路径查询、环形检测、账户/团伙融合三大核心能力。通过策略分层、规则前置与工程化优化，帮助风控、尽调等场景高效发现可疑资金链路。
本文结合企业实践，介绍一套“企业级AI治理与调度平台”方案：以统一AI中枢替代零散模型直连，实现多模型统一管理、智能调度与成本治理；同时通过Prompt模板中心、自研AI组件与传统ML服务的统一纳管，让智能能力在平台上持续沉淀与演进，形成可复用的组织级AI资产