Building Field Loyalty with Automated UPI E-Wallets and Custom Code In Coimbatore

How to Build a Multi-Agent Trading Research System with LangChain Deep Agents [Full Handbook]

Một hệ thống nghiên cứu giao dịch đa tác nhân (multi-agent) sử dụng LangChain Deep Agents có thể tự viết code chiến lược, chạy backtest, kiểm tra kết quả và điều chỉnh liên tục. Thách thức chính là ngăn chặn vòng lặp này trở nên mất kiểm soát.

Một lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa nghiên cứu chiến lược giao dịch bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo và các công cụ lập trình mới để tránh rủi ro sai sót và tăng hiệu quả trong quá trình phát triển và điều chỉnh hệ thống.

SA companies could face cross-border crypto ban

Các doanh nghiệp Nam Phi có thể bị cấm chuyển tiền điện tử xuyên biên giới theo dự thảo quy định từ Ngân hàng Dự trữ và Bộ Tài chính.

Lập trình viên phát triển ứng dụng tiền điện tử nên đọc để hiểu các ràng buộc pháp lý mới có thể ảnh hưởng đến giao dịch biên giới và thiết kế giải pháp bảo mật, tuân thủ, cũng như tính khả dụng của hệ thống trong môi trường kinh doanh toàn cầu.

Elon Musk's X Money app is rolling out in the U.S.

Ứng dụng X Money của Elon Musk đang được triển khai tại Mỹ dành riêng cho người đăng ký gói X Premium và Premium+.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách X (trước đây là Twitter) tích hợp công nghệ tài chính mới, từ đó tìm hiểu về các cơ hội phát triển ứng dụng thanh toán, giao dịch tiền điện tử hoặc tích hợp blockchain trong các dự án tương lai của họ.

PART 2 — Forward Deployed Engineer — AI-Augmented Engineering Interview Questions

Bài viết giới thiệu loạt câu hỏi phỏng vấn kỹ sư triển khai (Forward Deployed Engineer) tập trung vào AI-Augmented Engineering từ tác giả Rameshwar Singh.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng AI hỗ trợ trong quá trình phỏng vấn kỹ thuật, giúp họ chuẩn bị tốt hơn về các câu hỏi mới nổi, từ đó tăng khả năng vượt qua vòng tuyển dụng và phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề với công nghệ tiên tiến.

How Do Credit Card Apps Protect Your Data? A Peek into Security and Privacy Testing

Các ứng dụng thẻ tín dụng ngày càng phổ biến trên thiết bị di động tạo ra môi trường mới cho việc lưu trữ thông tin nhạy cảm. Kiểm thử bảo mật và kiểm thử quyền riêng tư (privacy testing) giúp phát hiện các lỗ hổng dữ liệu trong các ứng dụng này trước khi chúng được khai thác. Nếu không có các bước này, dữ liệu người dùng có thể bị rò rỉ, dẫn đến việc đánh cắp tài khoản và thiệt hại cho tên tuổi thương hiệu. Vì vậy, việc thực hiện security testing và privacy testing là cần thiết để bảo vệ dữ liệu khách hàng. Điều này nhắc nhở các nhà phát triển rằng việc tích hợp các công cụ kiểm thử vào quy trình phát triển không chỉ là lựa chọn mà là yêu cầu thiết yếu.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách kiểm tra bảo mật và bảo mật để phát hiện lỗ hổng dữ liệu trong ứng dụng thẻ tín dụng trước khi bị khai thác.

Low Composite, High Agent-Readiness: The Australian Banking Paradox

Trong báo cáo State of Australian Banking APIs, tác giả đã đánh giá 50 ngân hàng tại Úc và ghi nhận hai con số: điểm composite thấp nhưng mức độ sẵn sàng cho agent cao. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở sự chênh lệch giữa tiêu chí đo lường tổng thể (composite) và khả năng tích hợp nhanh chóng (agent‑readiness) do các chỉ tiêu khác nhau. Điều này dẫn đến hiện tượng ngân hàng có API sẵn sàng cho các hệ thống tự động nhưng vẫn bị đánh giá thấp về chất lượng tổng thể. Từ đó học được rằng chỉ dựa vào một chỉ số duy nhất có thể gây hiểu lầm và cần cân bằng nhiều yếu tố khi đánh giá API.

Bài này giúp lập trình viên hiểu được nghịch lý trong hệ thống ngân hàng Australia và ứng dụng những bài học này vào việc phát triển API hiệu quả hơn.

Singapore is putting S$220M into fintech as private funding hits a decade low

MAS committed S$220M over three years under FSTI 4.0, three days after KPMG reported Singaporean fintech investment fell to $499M in the first half.

How Discovery Bank delivers hyper-personalized banking at scale: behavioral AI, governed data, and real-time decisioning

Learn how Discovery Bank combines behavioral data, machine learning, generative AI, and governed agents to personalize banking and protect clients.