AI 金融应用：风控/投研/客服全场景

交易发生
  → 规则引擎（<10ms）：阈值检查、黑名单匹配
  → ML模型（<50ms）：交易模式异常检测
  → 图网络（<100ms）：资金链路关联分析
  → LLM推理（<200ms）：复杂场景上下文判断
  → 决策输出：通过/拦截/人工审核
  → 总延迟 < 300ms（实时交易要求）

class FraudDetectionSystem:
    def __init__(self):
        # L1: 规则引擎
        self.rules = RuleEngine()
        
        # L2: 传统ML（低延迟）
        self.xgboost_model = XGBoostModel()  # 毫秒级
        
        # L3: 深度学习（复杂模式）
        self.gnn_model = FraudGNN()  # 图神经网络，资金链路
        
        # L4: LLM（复杂推理）
        self.llm = LLMRouter()  # 仅对可疑交易调用
    
    def evaluate(self, transaction):
        # L1: 规则初筛
        rule_result = self.rules.check(transaction)
        if rule_result.action == 'BLOCK':
            return Decision('BLOCK', reason=rule_result.reason)
        
        # L2: ML评分
        ml_score = self.xgboost_model.predict(transaction)
        
        # L3: 图网络关联
        graph_score = self.gnn_model.analyze(
            transaction,
            subgraph=self.get_transaction_graph(transaction.user_id, depth=3)
        )
        
        # 综合评分
        risk_score = 0.3 * ml_score + 0.4 * graph_score + 0.3 * rule_result.score
        
        # L4: 高风险交易用LLM深度分析
        if risk_score > 0.6:
            llm_analysis = self.llm.analyze(
                transaction=transaction,
                user_history=self.get_user_history(transaction.user_id),
                graph_context=self.get_graph_summary(transaction.user_id)
            )
            risk_score = max(risk_score, llm_analysis.score)
        
        if risk_score > 0.85:
            return Decision('BLOCK', reason='高风险欺诈')
        elif risk_score > 0.6:
            return Decision('REVIEW', reason='需人工审核')
        else:
            return Decision('PASS')

class CreditAssessmentAgent:
    def assess(self, applicant):
        # 1. 结构化数据分析
        structured_score = self.ml_model.predict(applicant.financial_data)
        
        # 2. 非结构化数据分析
        unstructured_analysis = self.llm.analyze("""
        分析以下申请人的信用风险：
        
        职业信息：自由职业摄影师，从业5年，年收入约20-30万
        银行流水：月均流入2.2万，流出1.9万，余额稳定增长
        消费习惯：月均信用卡消费1.2万，按时全额还款
        申请贷款：30万，期限3年，用途为购买设备
        
        请评估：
        1. 收入稳定性（自由职业风险）
        2. 还款能力（DTI比率）
        3. 还款意愿（历史行为）
        4. 综合信用评分（300-900分）
        5. 建议利率和额度
        """)
        
        # 3. 综合决策
        return CreditDecision(
            score=structured_score * 0.7 + unstructured_analysis.score * 0.3,
            rate=unstructured_analysis.suggested_rate,
            amount=unstructured_analysis.suggested_amount
        )

class EarningsAnalysisAgent:
    def analyze(self, earnings_report, market_context):
        # 1. 信息提取
        financials = self.extract_financials(earnings_report)
        
        # 2. LLM深度分析
        analysis = self.llm.analyze(f"""
        基于以下财报数据生成投资分析报告：
        
        公司：{earnings_report.company}
        季度：{earnings_report.quarter}
        
        财务数据：
        - 营收：{financials.revenue}（同比{financials.revenue_yoy}）
        - 净利润：{financials.net_income}（同比{financials.net_income_yoy}）
        - 毛利率：{financials.gross_margin}
        - 经营现金流：{financials.operating_cf}
        
        管理层指引：
        {earnings_report.guidance}
        
        分析师预期：
        {market_context.consensus_estimate}
        
        请生成：
        1. 业绩点评（超预期/符合/低于预期）
        2. 关键经营指标分析
        3. 行业对标分析
        4. 风险提示
        5. 12个月目标价预测
        """)
        
        return analysis

class AMLDetectionSystem:
    def __init__(self):
        self.graph_analyzer = GraphAnalyzer()  # 资金链路图分析
        self.behavior_model = BehaviorModel()   # 行为序列建模
        self.llm = LLMRouter()                  # 复杂场景推理
        
    def screen(self, transaction):
        # 1. 图网络分析：检测资金环路和层级转账
        graph_features = self.graph_analyzer.extract(
            transaction,
            depth=5,  # 5层资金链路
            lookback_days=90
        )
        
        # 2. 行为序列：检测交易模式异常
        behavior_score = self.behavior_model.predict(
            transaction,
            user_history=self.get_history(transaction.user_id, days=180)
        )
        
        # 3. LLM分析可疑模式
        if graph_features.suspicious or behavior_score > 0.5:
            llm_analysis = self.llm.analyze(f"""
            分析以下交易是否存在洗钱风险：
            
            交易信息：{transaction}
            资金链路：{graph_features.path_summary}
            行为特征：{behavior_score.patterns}
            
            常见洗钱模式：
            - 分层转账（layering）
            - 结构性拆分（smurfing）
            - 资金快进快出
            - 虚假贸易背景
            
            请评估洗钱风险并说明理由。
            """)
            
            return SuspiciousActivityReport(
                risk_level=llm_analysis.risk_level,
                typology=llm_analysis.typology,
                evidence=llm_analysis.evidence
            )
        
        return None  # 无风险