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而随着订单量增长的还有用户投诉数量。记者在新浪的黑猫投诉平台上看到，基于生鲜购买的投诉量在上升，类似“吃货助农”不发货、快递耽误生鲜运输、盒马三次送错货，送货员疑似态度恶劣等投诉屡见不鲜。多位业内人士在接受记者采访时表示，用户投诉数量上涨暴露了生鲜电商未能很好地重构人、货、场链接的问题。首先是无货，很多人都是在夜里12点守着盒马、每日优鲜等App上货下单，这直接导致消费者满意度下降；其次是无人，配送环节跟不上订单的激增。

特斯拉似乎在其在线销售渠道上投入巨资，愿意在很大程度上放弃其广泛的销售团队。不出所料，这令许多投资者和评论家感到担忧。马斯克试图平息这些担忧，声称仅在线策略不会导致销售损失：“去年，所有Model 3订单中有78%是在线订购，而不是在门店中，82%的客户在没有试驾的情况下购买了Model 3。”

事前处理，我们通常会把一些相关的条文进行学习，然后实时监测。事中处理，我们会进行3D验证，进行进一步核验。这是事后的处理。针对交易难题做了一个实时监控的系统，对系统层面的关注，更关注四个点，第一，我们有没有一套智能决策，第二，如果要让交易的用户做到零感知，并且一个很大的交易量，信用卡刷卡的情况下，高并发数据我们能不能应对。我们在多长的时间能够响应风控的挑战，让用户有零的感知，整体来讲是对我们整个系统处理高性能的一个要求。这是具体的案例，跟招商银行合作的，招商银行的信用卡，最早定位是面向零售为主的银行，它的信用卡通过任何一个收单渠道上来以后，会接入我们的反欺诈系统，它的反欺诈系统有接近500多个风控规则，你如果放行通过的话，才能够让交易继续进行，有一些情况会做一些3D的验证，验证是否是这个人。我们对于整个系统会提出一个叫高的性能要求，就是刚才提到的高性能、TPS，高并发。我们需要做到在500个风控情况下，应对1秒钟1万笔刷卡交易的情况下，我们给予我们风控检测的时候只能在50毫秒以内才能够做到客户的零感知，整个交易欺诈事件的降低率达到了50%。第二个场景是监管报送，第一，当前优问题的点在于实时性，我们目前监管报送基本上是T+1，甚至是M+1，今天把消费金融的借贷刚刚上报完，我明天去借笔款，在未来一个月的时间，这个数据是没有上报到银行的，其他的银行不知道的，这是一个数据的滞后。数据治理，如何共享多个监管机构数据，数据标准不统一，数据补偿方式。数据安全，数据传输依赖于人工的传输方式，怎么样做到一个数据安全加密通道的传输。数据分析能力，这一块目前来说还没有充分发挥我们的机器学习和大数据的一些能力，对于对可疑的交易进行自动的识别，我们会根据一些数据的特征，可以预测到某一些金融产品会存在未来违法的风险，这是我们可以做到的。

在零售端，公募基金等产品纳入个人商业养老账户投资范围日渐曙光。要知道，美国在401(k)推出之后，公募基金规模年化增长率超过20%，指数基金作为公募基金中风格稳定明晰、可预测性高的投资标的更是脱颖而出。此外，国内也正在经历着投顾行业的分化变革，越来越多能够触及大众的新兴互联网投顾平台开始从投资者角度出发进行组合推介，倾向于推荐费率低、易于成为配置工具的ETF。与机构端相比，零售端对ETF的配置呈现出由宽基类ETF向主题、行业、因子类ETF下沉等更为定制化的需求，这从今年以来若干爆款细分主题ETF的诞生可见一窥。

那么，在白宫里当段子手是种怎样的体验？根据职业指南网站Chron的介绍，想要成为政治家的段子手，需要满足以下条件：学士学位——这是进入政治圈的硬性条件。参与政治——从协助选举等志愿工作做起，努力成为某位特定政治家的员工。参与社交——加入一个政治非营利组织，与政治家们接触与合作。

与现有裂变反应堆不同，裂变反应堆将分裂钚和铀原子，不存在不受控制聚变链式反应的风险，也不会产生长期存在的放射性废料。普林斯顿等离子物理实验室研制的深度学习软件系统也被称为“递归神经网络融合系统（FRNN）”，它是由神经网络组成，用户可以通过神经网络训练计算机探测感兴趣的事件。