LLM+Data，金融行业的顶流神器！

大模型很火，在金融行业会碰撞出怎样的火花？

新一代金融大数据AI架构有哪些特性？

数据作为生产要素，该如何治理？

金融数据仓库如何设计应用？

数据科学如何驱动决策？

12月23日，DataFun将联合业界多位知名专家，为大家带来DataFunSummit2023：数智金融技术峰会，一起探讨数智金融技术在金融领域的落地进展及最新技术应用，领略金融科技的别样风景，欢迎小伙伴们扫码免费报名收看~

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峰会日程

议题介绍

2023年12月23日，09:00 - 12:00

① 金融大模型论坛

出品人：杨剑 奇富科技 高级算法总监

个人介绍：负责奇富科技风控、营销、获客等相关算法和数据挖掘业务。构建奇富科技大数据体系，大语言模型、图计算等技术框架。在意图识别、行为序列、图计算等算法上，带领团队进行算法创新，实现金融信贷领域的深度落地。多年从事信贷风控领域算法研究和实施，曾经负责全场景风控模型的建设、数据生态建设等。

鄢胜利 平安银行 大模型应用算法经理

个人介绍：哈工大本硕毕业，在百度和腾讯从事NLP算法研究，目前在平安银行负责大模型AIGC应用落地探索。

演讲题目：大模型在银行金融领域的应用落地

演讲提纲：主要介绍平安银行大模型相关能力平台建设进展，以及大模型在业务侧落地场景分享。具体包括：

1. 平安银行金融大模型底座能力建设

2. 平安银行 BankGPT 开放平台

3. 大模型在银行内落地场景分享

听众收益：

1. 了解大模型如何在银行体系化建设

2. 了解大模型如何在金融行业落地并实际产生价值

肖冰 马上消费金融 人工智能研究院 算法总监

个人介绍：清华大学软件工程硕士。目前在马上消费金融股份公司-人工智能研究院任职算法总监，主要负责公司安逸花等消金产品的电销系统、客服系统、贷后管理相关系统的智能能力建设，参与公司金融云、会员体系、客户运营等业务的AI能力支持工作。在这些工作中，通过深入挖掘马消的金融业务、结合前沿的技术和业界优秀解决方案，落地多个智能产品或智能解决方案，支持了公司消金业务健康快速发展。曾任职于达摩院阿里小蜜团队，任职期间带领团队设计并开发了国内首个大规模商业化应用的仿真培训多轮对话系统：质培小蜜，注册商家超百万。负责阿里小蜜主动服务覆盖手淘全量消费者，峰值QPS大于400万。曾推动并落地阿里舆情产品、智能对话质检平台、阿里云智能对话分析平台等多个智能产品。

演讲题目：LLM 在马上消费金融的应用实践

演讲提纲：

1. 马上消费金融股份公司简介

2. 马消已落地大模型场景介绍

3. 营销外呼大模型应用实践

4. 经验总结和问题

听众收益：

1. 作为消金行业首个实现大模型外呼对客的公司，与业界专家交流实践经验

2. 分享营销外呼大模型具体案例、落地经验和问题

3. 重点结合金融行业监管要求，讲述如何保证大模型安全合规的对客服务

② 大数据架构与AI工程论坛

出品人：黄晓锋 腾讯金融 技术总监

个人介绍：负责腾讯金融科技的数据架构及数据资产工作，包括数据治理、数仓开发、平台运维、一站式资产平台等，服务微信支付、理财通、信用卡、微证券、分付等业务。

罗潍红 腾讯金融 AI工程负责人

个人介绍：腾讯FiT AI工程负责人，主导了腾讯金融科技的智能客服、信用卡风控、推荐系统、A/B实验平台、AI开发平台等系统的开发。

演讲题目：腾讯金融AI开发平台的落地实践

演讲提纲：

1. AI开发平台建设目标

2. AI开发平台挑战与方案

3. AI开发平台的后续规划

听众收益：

1. 如何提升模型开发效率

2. 如何优化 Feature Store 的相关存储、计算

3. 如何提升模型训练的性能

4. 如何保证模型服务的稳定性

原攀峰 数新网络 CTO

个人介绍：现为数新网络CTO。北京航空航天大学计算机硕士，十余年大数据、隐私计算行业研发经验，国内外发明专利15篇。前阿里巴巴集团大数据平台高级技术专家,阿里御膳房、阿里云数加、DataWorks创始团队核心Leader，0-1完成阿里云隐私计算平台Data-Trust产品研发及商业化落地。

演讲题目：金融信创湖仓一体数据平台架构实践

演讲提纲：

1. 数据平台架构演进及趋势

2. 金融信创对数据平台的挑战

3. 湖仓一体数据平台架构设计

4. 金融信创替代最佳实现路径

5. 金融信创数据平台实践案例

听众收益：

1. 清晰金融信创国产化替换实现路径

2. 了解云原生湖仓一体数据平台架构设计

3. 了解湖仓一体架构在金融场景的实践应用

耿云涛 Alluxio 解决方案工程师

个人介绍：Alluxio 解决方案工程师，多年大数据平台架构和大数据相关产品、项目经验，目前主要负责 Alluxio 在存算分离架构趋势下不同场景的解决方案设计和落地。

演讲题目：Alluxio 助力金融行业湖仓一体架构的落地

演讲提纲：

1. 金融行业湖仓一体架构落地的挑战

2. Alluxio 在金融行业湖仓一体架构中的定位和作用

3. Alluxio 在金融行业湖仓一体架构中的应用场景

听众收益：通过金融行业湖仓一体架构中融入 Alluxio，解决湖仓一体架构改造中遇到的存储选型问题、性能问题等。

沈浩 财付通 数据工程师

个人介绍：2015年加入财付通，一直致力于金融业务大数据采集平台的建设。

演讲题目：金融级大数据采集的演进之路

演讲提纲：

1. 腾讯金融大数据采集发展历程

2. 如何打造金融级大数据采集平台

3. 经验总结

听众收益：

1. 金融级采集平台的特点

2. 如何使用 Apache InLong 打造可靠易维护的金融数据采集系统

3. 如何保证金融级数据的完整性

③ 数据治理论坛

出品人：张森森 平安集团 科技会数据管理 高级经理

个人介绍：电子科技大学硕士毕业，曾服务于中通服，TeraData 等知名公司。现就职于平安集团科技会安保中心数据管理部门，任技术平台组负责人（高级经理），曾负责引领集团数据中台的规划、建设，现负责集团数据技术管理运营工作以及集团数据管理平台的建设。

左银康 国信证券 数据治理负责人

个人介绍：本科毕业于华中科技大学，工作以来在股份制商业银行、央企、头部券商等多家大型企业开展数据治理工作，具备在数据标准的建设和应用、数据质量提升、数据资产管理等领域从零建设的实践经验，目前在国信证券负责企业数据治理各方面的工作推进。

演讲题目：证券数据治理的服务化之路

演讲提纲：证券数据治理经历了近十年的发展，建设理念也从传统的管控转为了服务，从后台走向前台。本次分享从数据治理的服务化视角开始，介绍数据治理如何走近业务、贴近开发，更好地服务和发挥数据价值。整体内容将分为数据标准服务化、数据质量服务化、数据模型服务化、元数据服务化、数据资产服务化等方面，分别介绍数据治理服务化的一些思路和实践。

听众收益：

1. 证券数据治理的发展和特点有哪些？

2. 如何将数据标准的融合打通，实现更好地应用？

3. 如何进行数据质量的统一监控和量化？

王建平 普华永道中国金融业管理咨询主管合伙人，普华永道中国数据要素创新中心主管合伙人

个人介绍：王建平先生是普华永道中国金融业管理咨询主管合伙人，带领团队为银行、保险、证券等金融行业客户及金融控股公司提供从数字化战略制定、业务能力建设到支撑体系打造的全方位咨询服务。他拥有超过20年科技咨询经验，在金融业IT架构规划与实施、数据治理、核心系统规划与实施、金控集团协同平台等领域有丰富经验。自2019年以来，他积极参与数据资产相关课题研究与实践探索。在2020年上海进博会发布《数据资产生态白皮书》、首次提出的“雨林模式”解析数据资产生态后，陆续发布《商业银行数据战略》、《商业银行数据资产管理》、《“数据二十条”对金融行业的影响与启示》《数据飞轮》等研究成果，并带领团队为客户提供包括企业级数据资产管理体系建设、企业级数据要素流通规划、数据中台与架构咨询在内的专业服务。他经常受邀在各类金融论坛上发言，是亚洲金融合作协会金融科技合作委员会、数据交易商业模式组等组织机构的专家顾问，并在高校担任金融硕士（金融科技方向）兼职导师。

演讲题目：数据资源入表解读与实施步骤

演讲提纲：

1. 数据资源入表的意义

2.《企业数据资源相关会计处理暂行规定》要点解析

3. 普华永道数据资源入表“五步法”实操及案例讲解

4. 企业数据资源会计处理一体化平台（Data Accounting Platform，简称DAP）介绍

听众收益：数据是企业经营管理的关键生产要素，《暂行规定》将促使企业更加重视数据资源的管理和使用，积极参与数据要素流通市场，这必将驱动企业继续深化数字化转型，以充分挖掘和释放数据价值。而随着企业数据资源相关会计信息披露的加强，也将推动资本市场发现企业潜在价值。

李昀辉 平安集团 数据管理资深经理

个人介绍：15年数据管理经验，对信息化和数据应用有全面理解，近10年间在埃森哲、Terdata等公司从事企业信息化战略规划和数据解决方案规划，在中国平安集团从事数据管理工作，落实集体数据资产化管理转型、运营数据合规管理机制、促进数据成本管理和价值发掘，支持集团数据资产的合规应用和持续增值。

演讲题目：企业数据资产合规确权机制

演讲提纲：

1. 数据合规的背景

2. 数据合规机制建设的总体思路

3. 关键合规机制和技术方案实践

4. 未来发展和思考

听众收益：

1. 如何建立数据合规体系

2. 数据合规对数据资产化管理的作用

3. 数据合规所需的技术能力

赵亮 平安银行 数据治理经理

个人介绍：毕业于法国南特高商，硕士研究生，目前就职于平安银行金融科技部数据治理团队，主要负责全行数据安全，数据质量，数据标准，主数据管理等方面工作。

演讲题目：平安银行智能化数据安全分类分级实践分享

演讲提纲：

1. 背景介绍

2. 数据安全分类分级现状

3. 数据安全分类分级思路

4. 数据安全分类分级方案

5. 数据安全分类分级成果

听众收益：

1. 了解数据安全分类分级

2. 了解平安银行数据安全分类分级方案

3. 探索模型算法应用于数据安全分类分级

2023年12月23日，14:00 - 17:00

④ 数据仓库论坛

出品人：杜天敏 平安人寿 数据管理部经理

个人介绍：12年大数据领域从业经验，熟悉DAMA数据管理及一定的实战经验，并具有CDGA认证证书，有丰富的大数据基础技术、大数据平台、数仓架构、数据研发平台建设经验，目前担任中国平安人寿数据管理团队技术组分组经理，负责大数据技术架构及DataOPS平台研发工作。

田昕峣 泰康人寿总公司 数据研发工程师

个人介绍：田昕峣 Xinyao Tian (Richard)，现于泰康人寿总公司担任数据研发工程师，负责数据架构的设计与实施相关工作。澳大利亚悉尼大学工学硕士（数据治理与分析方向），管理学硕士。深耕数据领域多年，具备丰富的架构设计与实践落地经验。任职期间曾多次深度参与行业和公司内部重点项目的方案设计与工程实施相关工作，并产出多份金融数据相关实践报告、软件著作与技术专利，对数据相关技术在特定领域的应用拥有独到见解。

演讲题目：泰康人寿针对大健康领域特征构建湖仓一体数据平台的设计实施、改良优化与应用实践

演讲提纲：本次技术分享将详细介绍泰康人寿基于主流数据湖技术 Apache Hudi 构建湖仓一体分布式数据处理平台的技术选型方法、整体架构设计与实施过程、以及针对大健康产业的领域特征和公司战略对底层数据湖组件进行的功能扩展与实施细节，并简要分享领域实践心得和部分应用成果。具体包括：

1. 公司概况与建设背景 Company Profile & Backgrounds

2. 相关技术概念 Related Technique Concepts

3. 数据湖技术选型 Technical Selection

4. 湖仓一体架构的设计与实施 Lakehouse Architecture

5. 基于 Apache Hudi 的数据湖功能扩展 Customizable Improvements

6. 落地场景与应用成果 Application Scenarios & Achievements

7. 后续工作 Further Works

听众收益：

1. 对当前主流数据技术 (数据湖、数据仓库、数据湖仓) 的定义和概念建立初步了解与认知；

2. 对主流数据湖技术进行技术选型和评估的考量维度，以及经过实践检验的行之有效的方法；

3. 数据湖仓一体架构在泰康人寿所处行业及应用场景中的架构设计与实施方案，以及设计实施过程中的诸多思考；

4. 根据泰康人寿所处行业特征对所选数据湖技术 Apache Hudi 的底层功能设计与扩展；

5. 该湖仓一体数据架构在大健康领域的落地场景、取得的初步应用成果、以及后续改进思路。

唐浪飞 平安产险 数据湖负责人

个人介绍：曾就职于腾讯，vivo等互联⽹公司，主要从事基于 Hadoop 生态的大数据平台体系建设，基础组件建设和分布式系统优化等基础技术实践。现在平安产险负责湖仓一体平台建设。

演讲题目：湖仓一体在平安产险的实践

演讲提纲：本次分享主要基于产险湖、仓架构痛点，根据湖仓一体成熟技术架构和产险现状来技术选型，并应用于业务。

听众收益：

1. 了解平安产险的数据架构

2. 收获湖仓一体技术特点、适用场景范围

3. 了解湖仓一体在业务侧的应用价值

⑤ 数据科学论坛

出品人：黄健敏 蚂蚁集团 高级算法专家

个人介绍：硕士毕业于北航经济管理学院，曾在淘宝商业机器智能部，从事电商营销相关算法。目前在蚂蚁机器智能部，从事因果推断、可解释归因相关算法工作。

刘雨 蚂蚁集团 算法专家

个人介绍：南京大学本科，美国Tulane大学博士，美国纽约大学硕士，毕业后在纽约高盛集团和美银美林集团从事量化建模工作，2020年底回国加入蚂蚁集团从事时间序列模型研发工作。

演讲题目：时间序列AI技术与大模型：蚂蚁集团的实践与应用探索

演讲提纲：本次分享将介绍各类时间序列预测模型在蚂蚁的研发和实践工作，包括基于深度神经网络以及最新的大模型在时序中的应用，同时介绍时间序列模型在蚂蚁的实际业务场景中的应用。具体包括：

1. 时间序列价值意义

2. 时间序列 AI 技术

3. 时间序列算法平台

4. 时间序列业务应用

听众收益：

1. 基于大模型的时间序列技术

2. 蚂蚁先进的时序序列分析平台

3. 时间序列预测 AI 技术在工业界的应用

李琨 光大科技 追光实验室负责人

个人介绍：李琨博士，于北京大学获得计算数学博士学位，曾在法国路桥大学校从事博士后研究。2016年加入光大银行，从事数据分析挖掘建模工作。2019年加入光大科技有限公司，负责追光实验室，主要致力于金控集团数据挖掘业务赋能方向的解决方案实现和算法创新。

演讲题目：基于因果的机器学习及其银行业应用

演讲提纲：因果推理是统计学、数据科学和许多其他应用领域的长期挑战性课题。现有的机器学习方法往往关注数据中的相关性，而忽略了因果关系。随着应用需要的增加，它们的缺点也逐渐开始显现。在本次讲座中，我们总结了近年来应用因果思路和技术方法解决银行业务实际问题的工作。在信用风险管理中，通过将因果关系引入预测建模，并提出了新的稳定记分卡模型。在商业营销中，将基于增量提升的单分支集成树用于营销规则抽取，并应用于在线个人贷款的营销实践中。

听众收益：

1.了解因果科学的发展脉络。

2.了解因果机器学习在银行业中的实践场景。

3.了解因果机器学习在实践场景中的主要难点。

丁雷雷 蚂蚁集团 算法专家

个人介绍：硕士毕业于北京邮电大学自动化学院，曾在阿里妈妈搜索直通车做广告算法。目前在蚂蚁机器智能部，从事异常检测、时序预测、归因分析、因果推断算法工作。

演讲题目：异常检测和归因诊断分析在蚂蚁的实践

演讲提纲：介绍蚂蚁庞大的服务系统中多类型指标的实时告警与诊断算法应用，围绕单指标、多指标展开异常检测算法、归因诊断算法的技术实践。

听众收益：了解异常检测与诊断方法在蚂蚁的应用与实践。

林月冠 奇富科技 数据挖掘技术总监

个人介绍：博士毕业于中国科学院，在互联网信息流与互联网金融领域有十余年算法研发与实践经验，聚焦于数据挖掘、风险与经营建模。当前负责奇富科技数据挖掘工作。

演讲题目：用户画像构建与应用

演讲提纲：

1. 信贷场景用户画像构建方法

2. 信贷场景用户画像构建实践

3. 信贷场景用户画像应用

4. 扩展方向

听众收益：

1. 金融场景用户画像构建方法论

2. 金融场景的核心画像有哪些

3. 金融场景用户画像实践干货

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