針對數(shù)據(jù)收集與分析環(huán)節(jié)，G的服務(wù)器處理定規(guī)模的數(shù)據(jù)流，進(jìn)行實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理。而G的云存儲則存放大量的歷史數(shù)據(jù)以及相關(guān)的中間結(jié)果，供后續(xù)分析使用。

在模型建立及用環(huán)節(jié)，G的服務(wù)器通過訓(xùn)練算法對大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，找出可能的風(fēng)險(xiǎn)因素，形成預(yù)測模型。這些模型在G的服務(wù)器上運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)對新數(shù)據(jù)的快速判斷和響。

再次，在風(fēng)險(xiǎn)評估與管理環(huán)節(jié)，G的服務(wù)器根據(jù)模型的結(jié)果，對各類風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評估，為決策提供依據(jù)。而G的云存儲則保存所有的風(fēng)險(xiǎn)評估記錄，于后續(xù)的審計(jì)和追蹤。

具體到保險(xiǎn)業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，他們在用金融科技反欺詐風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)時(shí)，可能會有些特殊的需求。

保險(xiǎn)業(yè)可能處理大量的投保申請和理賠請求，因此可能更高的計(jì)算能力和更大的存儲空間；養(yǎng)殖業(yè)可能考慮到環(huán)境變化、疾病爆發(fā)等因素的影響，因此可能更復(fù)雜的模型和更多的數(shù)據(jù)來源；機(jī)器學(xué)習(xí)則可能更強(qiáng)的計(jì)算能力來訓(xùn)練模型，足夠的存儲空間來存放大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。