Scenario requirements
金融风控需要快速识别交易数据中的异常模式，传统方法依赖预先编写的规则引擎。TableGPT Agent提供更灵活的解决方案：
Method of implementation
- 动态查询构建：输入”找出近1小时金额>5万的可疑交易”等自然语言指令
- Real-time visualization：配置`matplotlib`后端为Agg，实现服务器端图表生成
- API integration：将agent封装为REST服务，对接现有风控系统
concrete step
- 搭建MySQL到CSV的实时导出管道
- 使用`watchdog`库监控文件变更自动触发分析
- 配置`processing_stage=Stage.STREAMING`启用流式处理模式
strengthened proposal
结合Rule-based系统，将TableGPT的异常检测结果作为补充信号源
This answer comes from the articleTableGPT Agent: Intelligent Tool Designed to Analyze Complex Tabular DataThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在金融风控场景中如何应用TableGPT Agent实现实时数据分析？
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