使用 OpenMLDB 的全栈 FeatureOps 能力实现针对特征计算的优化，资源消耗显著下降，低成本实现业务扩容，增强业务有效性。

搭建以 OpenMLDB 为特征计算和管理平台的人工智能反欺诈交易系统，驱动反欺诈交易系统的正确、高效运行。

OpenMLDB 在金融科技类场景中不仅提升团队约一倍人效、节约数百万成本，同时也是相比 Spark、Flink 及其他 MPP 选型中唯一具备线性 scale 能力的方案。

本文整理自第四范式技术日中 Akulaku 算法总监马宇翔在「高效落地AI工具链及开源生态」分论坛的演讲。

本文整理自 37 手游技术主管彭佳铭和高级算法工程师左伟健在 OpenMLDB Meetup No.6 中的分享 ——《OpenMLDB 在 37 手游特征计算场景中的应用》。

在特征计算系统的实现上，Akulaku 采用场景驱动方式，通过使用 OpenMLDB，更加高效地实现特征“现算现用”。