在蚂蚁集团的风控业务中，需要对用户的交易行为进行实时分析。假设有一个数据流，包含用户的交易信息（如交易金额、交易地点等）。请设计一个算法，实时检测异常交易（如交易金额远高于用户的历史平均金额）。

答题要点

推荐答题框架：采用 STAR 法则，即 Situation（场景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果）。关键要点：1. Situation：明确是在蚂蚁集团风控业务的实时数据流场景下。2. Task：实时检测异常交易。3. Action：维护每个用户的历史交易数据，计算历史平均金额，当新交易到来时，比较交易金额与历史平均金额。4. Result：如果交易金额远高于历史平均金额，则标记为异常交易。示例话术：在蚂蚁集团的风控场景中，我的任务是实时检测异常交易。我会维护用户的历史交易数据，计算平均金额。当新交易出现时，对比交易金额和平均金额，若差距过大则标记为异常。