主要观点：介绍如何创建金融科技推荐系统，强调其独特性及面临的挑战，如信任、监管、风险管控、用户多样性等；讨论关键成功指标，包括新用户采用产品数等；阐述系统架构与设计，包含不同层次及各层次要点；提及数据策略与特征工程，包括数据来源及特征工程要点；介绍推荐算法方法，如协同过滤、内容过滤及混合方法等，以及实时实施时的注意事项和架构扩展要点。

关键信息：

• 金融推荐与其他推荐不同，失误后果更严重，需谨慎构建系统，面临信任、监管、风险等挑战。
• 成功指标包括新产品采用数等，合规也很重要。
• 系统架构有数据、特征工程、模型、API、合规、监控等层，设计注重安全等。
• 数据策略涵盖多种数据来源，特征工程关键在于分析模式等。
• 推荐算法有协同过滤等，可混合使用，实时实施要注意延迟等。

重要细节：

• 金融服务受严格监管，如 FINRA 和 SEC 指南。
• 不同层在系统中发挥各自作用，如 API 层保证实时推荐速度。
• 数据收集要注意隐私和偏差，特征工程要创建反映财务稳定等的分数。
• 算法实施要注意延迟，架构扩展用微服务，运行后要监控性能和合规等。