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DataFunSummit2022:智能金融在线峰会

2022-10-28 16:05 浏览: 2931511 次 我要评论(0 条) 字号:


2022年10月29日,DataFunSummit2022:智能金融在线峰会将如约而至。本次峰会由1位特邀荣誉主席、2位主席与5位出品人精心策划而成,共包含了:智能金融风控、金融数据平台、金融数据安全及治理、智能金融应用、金融领域的数字化转型等5大主题论坛,邀请20余位来自行业一线的智能金融技术专家,进行深度分享交流。本次峰会将全程直播,欢迎大家届时收看。

▌峰会日程

▌论坛日程

▌详细介绍


特邀荣誉主席

杨青 度小满 数据智能部总经理

技术委员会执行主席

个人介绍:杨青,度小满数据智能部总经理,技术委员会执行主席。毕业于清华大学计算机系,前阿里资深算法专家和百度主任架构师,在搜索、推荐、大数据架构等相关方向有较丰富的实践经验,2018 年初加入度小满金融开始组建数据智能应用部,目前负责风控,增长,经营,数据生态,AI-lab 等方向的研发工作。




峰会主席

姜春宇 中国信息通信研究院

云计算与大数据研究所

大数据与区块链部副主任(主持工作)

大数据技术标准推进委员会副主席

个人介绍:姜春宇 中国信息通信研究院云大所大数据与区块链部副主任(主持工作),大数据技术标准推进委员会副主席 。研究方向为大数据技术、数据资产管理、数据安全。参与起草多个国家文件,包括《促进国家大数据发展行动纲要》、《大数据产业十三五规划》。建立了国内首个大数据产品能力评测体系,制定了多项数据治理标准规范,参与编写《数据安全治理实践指南1.0》、《数据资产管理实践白皮书》等多本研究报告。


黄志翔 京东科技 风险管理中心模型总监

个人介绍:京东科技-风险管理中心-智能模型部负责人,京东科技技术委员会委员。2016年加入京东科技,负责个人和企业的风控模型研发(获客、授信、催收、反欺诈等)。致力于构建智能、可信、高效的决策模型体系。




① 智能金融风控论坛

出品人:田国刚 京东科技 部门负责人

个人介绍:2020年3月加入京东科技,从事金融风控模型和营销增长模型的研发管理工作,聚焦消费金融和财富业务线,在现金贷、消费贷、信用卡、基金、保险等业务领域有一定经验,在用户增长、广告投放、大数据风控、用户画像等方向具备丰富的模型研发和业务支持经验;过往在腾讯从事网页搜索和地图搜索的算法研发工作,在 query 分析、相关性计算、推荐排序模型等方向具备丰富的实战经验。


汪冬冬 京东科技 风险管理中心

算法工程师

个人介绍:毕业于天津大学,2017年加入京东科技,具有多年智能决策模型建模经验。

演讲主题:AI实现额度精细化管理的探索与实践

听众收益:

1. 了解信贷产品的额度运营场景

2. 了解一个因果推断在业界应用的案例

3. 了解因果推断在业界应用的潜在探索方向


许贤铭 度小满 金融科技模型负责人

个人介绍:华中科技大学计算机硕士,2010年加入百度,先后参与了百度地图数据建设、百度糯米运营数据建设,拥有丰富的大数据和机器学习实践经验。2017年开始从事金融风控模型相关工作,目前主要负责度小满金融科技模型团队。

演讲主题:外部数据在信贷风控和经营中的应用

演讲提纲:

1. 消费信贷风控和经营模型策略框架

2. 外部数据应用和评估的方法

3. 通过联合建模获得外部数据的最优效果

听众收益:

1. 能快速了解业务验证过的信贷风控和经营模型策略体系

2. 外部数据应用和评估的通用方法

3. 如何通过联合建模获得外部数据的最优效果?


李俊逸 中国信息通信研究院

云计算与大数据研究所大数据与区块链部

高级业务主管

个人介绍:李俊逸,中国信通院高级业务主管。毕业于中国人民大学。主要从事大数据领域技术与应用相关技术、标准和产业研究,曾参与支撑工信部数据库信息技术创新相关工作,牵头编制数项大数据产品技术和标准规范,持续开展包括数字营销、金融风控等关键应用的企业数据应用能力成熟度模型编制和评估工作,具有丰富的大数据领域产业研究、标准、评测及评估经验。

演讲主题:以标准推动金融智能风控行业发展

演讲提纲:

1. 行业现状

2. 当前痛点

3. 信通院相关标准

4. 未来展望

听众收益:

1. 金融智能风控和传统风控有什么区别?

2. 智能风控落地应用难点是什么?

3. 智能风控如何选型?


郑伟东 360数科 资深风控模型专家

个人介绍:本硕毕业于华东师范大学金融工程专业,曾就职于Discover,目前就职于360数科,主要负责智信平台流量风控建模。

演讲主题:基于沉淀数据的尾部流量建模方法

演讲提纲:

1. 尾部流量及沉淀数据的特点

2. 低通过率情况下的样本扩容

3. 沉淀数据时效性分群

4. 低通过率下头部优质客户排序优化

听众收益:

1. 如何充分挖掘沉淀数据的价值

2. 纯沉淀数据情况下,如何优化模型表现

3. 如何在尾部流量中挖掘较高质量的客群


顾晓洁 蚂蚁集团

多方安全风控技术部负责人

个人介绍:毕业于东南大学,曾任爱奇艺虚拟化平台负责人及 IBM CSTL 部门 SystemX 版本项目中国大区负责人。2017年加入蚂蚁集团,致力于全球风险形式和监管合规趋势的工作及研究,负责蚂蚁集团下一代风控引擎 IMAGE 中多方安全风控的技术设施建设和产品链路打造。现任大安全技术部上海区域 Site Manager 和多方安全风控技术部负责人。

演讲主题:蚂蚁多方安全风控的攻守之道及落地实践

演讲提纲:

1. 风控多个场景的防控痛点

2. 隐私保护监管态势

3. 多方安全风控的技术架构

4. 反赌反诈、企业风险等风险场景的落地

5.多方安全风控在场景落地的思考和展望

听众收益:

1. 前沿观点:多场景风控防控痛点解析

2. 事实说话:蚂蚁反赌反诈业务首次披露应用案例及攻防实录

3. 行业洞察:多方安全风控在场景落地的展望




② 金融数据平台论坛

出品人:赵辉 度小满 基础架构研发部

主任架构师

个人介绍:赵辉,度小满基础架构研发部主任架构师,毕业于北京航空航天大学计算机系,前百度架构师,在大搜spider方向,百度账户体系,社区基础架构等相关方向有较丰富的实践经验, 2017年加入度小满基础架构研发部,从 0 开始搭建了度小满云上大数据架构体系,目前负责离线计算、离线存储、在线KV存储、即时分析服务等方向的研发工作。


卢曼 度小满 基础架构产品负责人

个人介绍:卢曼,度小满基础架构产品负责人,2018年加入度小满金融后,从0开始搭建了完整的智能大数据分析与管理平台、并结合业务痛点实现了端到端一站式模型全生命周期管理平台,为业务的发展提供了高质高效的基础服务保障。

演讲主题:度小满在智能金融领域的应用实践

演讲提纲:

1. 度小满大数据分析与管理平台-鸿鹄

2. 度小满模型全生命周期管理-易创

3. 度小满离线资源管理解决方案

听众收益:

1. 了解集自动化数据管理、批流开发一体的智能大数据研发平台

2. 了解从模型生产到线上应用再到风险分析的全流程解决方案

3. 了解离线资源管理当前面临的挑战及应对方案


张云尧 火山引擎 云原生计算研发工程师

个人介绍:火山引擎云原生计算研发工程师,负责云原生计算的底层运行时相关工作,具有多年资源调度、资源混部、云原生技术经验。

演讲主题:火山引擎云原生大数据在金融行业的实践

演讲提纲:大数据架构向云原生演进是行业重要趋势,火山引擎协助关键金融客户在大数据云原生化方向进行了深入实践。大数据基于云原生技术进行部署和调度,一方面可以便捷管理和运维,降低基础设施运维成本;另一方面,在金融系统要求提升资源效率的大背景下,利用混部技术可以在保证金融机构的在线,近线和离线业务的SLA的同时,充分利用客户现有计算和存储资源。

本次分享将根据以下角度展开:

1. 传统大数据计算引擎的云原生部署方式

2. 传统大数据计算引擎基于云原生的混合调度

3. 传统大数据计算引擎基于云原生的容灾实践

听众收益:在云原生化的大趋势下,帮助听众了解下一代云原生大数据技术的关键技术和实践。


尹春光 翼支付 高级大数据工程师

个人介绍:目前主要负责数据开发平台设计和研发工作。

演讲主题:翼支付云原生数据开发与治理平台实践

演讲提纲:

1. 介绍翼支付一站式数据开发与治理平台

2. 数据开发与治理平台的技术实践

3. 数据开发与治理未来规划

听众收益:了解如何建立统一的数据开发与治理平台,从数据集成、数据处理到最终的数据服务(涵盖数据总线、离线调度、云原生),同时配套数据质量监控和数据安全管理,真正做到将业务单据沉淀为数据资产,赋能业务应用。


刘顺华 中原银行 数据信息部 AI平台负责人

个人介绍:刘顺华,17年郑州大学硕士研究生毕业,计算机专业,之后进入中原银行工作。长期参与数据平台建设,曾负责 BI 产品的设计和研发,对报表、交互式分析、可视化分析、增强分析有深刻的理解。现在负责 AI 平台建设,主要包括机器学习、联邦学习、MLOps/ModeOps 等相关平台的搭建。

演讲主题:中原银行 AI 平台与 MLOps/ModeOps 建设实践

演讲提纲:中原银行 AI 平台建设实践,AI 平台建设规划与思考,MLOps/ModeOps 建设实践。

听众收益:

1. 了解 AI 平台从 0 到 1 的实践过程;

2. AI 平台建设需要关注哪些问题;

3. 怎么对模型进行全生命周期管理。




③ 金融数据安全及治理论坛

出品人:李雪妮 中国信息通信研究院

云计算与大数据研究所 副主任

个人介绍:李雪妮,中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副主任,中国通信标准化协会TC601大数据安全工作组组长,数据安全推进计划办公室成员。从事数据安全及合规领域相关法规政策、技术标准、行业发展等方面的支撑与研究工作,分析数据安全行业现状及痛点问题。负责牵头撰写《数据安全治理能力评估方法》、《数据安全治理实践指南(1.0)》、《2021年数据安全行业调研报告》、《数据安全风险分析及应对策略研究》等多项数据安全标准及报告,牵头多家电信、互联网、金融、汽车行业的数据安全评估评测工作。


刘雪花 中国信息通信研究院

云计算与大数据研究所 高级业务主管

个人介绍:中国信通院云计算与大数据研究所高级业务主管、中国科学院大学博士。主要研究领域为数据安全,有丰富的金融、电信互联网等行业的数据安全治理咨询与评估经验,牵头编写《数据安全治理能力评估方法》《数据安全治理实践指南2.0》及数据安全产品相关标准,完成论文10余篇,完成专利多项。

演讲主题:数据安全治理能力评估经验分享

演讲提纲:

1. 数据安全治理能力评估框架介绍

2. 数据安全治理能力评估进展介绍

3. 数据安全治理能力评估实践经验分享

听众收益:了解中国信通院力推的数据安全治理能力评估框架,了解金融、电信互联网等行业数据安全治理现状与进展。


顾晓强 中国建设银行总行 处长

个人介绍:长期在建设银行总行从事数据管理和应用工作。组织参与过建设银行信贷信息管理系统、数据仓库、大数据智能平台等建设。现在负责建设银行大数据应用和数据安全等工作。

演讲主题:数据安全管理的思考

演讲提纲:

1.对数据安全管理的理解与认识

2.建设银行数据安全管理实践分享

3.建设银行数据安全管理未来展望

听众受益:了解建设银行数据安全治理体系,了解建设银行数据安全全生命周期保护实践和技术支撑


王冉 中原银行 金融科技部 信息安全工程师

个人介绍:负责牵头数据安全体系规划设计与落地、组织数据安全管理机制及技术平台建设。

演讲主题:中小银行数据安全治理体系建设实践

演讲提纲:数据安全体系框架、数据全生命周期安全防护策略。

听众收益:

1. 了解数据安全体系框架及建设思路

2. 针对数据安全管理痛点提供思路

3. 了解中小银行数据安全建设实践


李晓文 红途科技 解决方案专家

个人介绍:近17年安全从业经历,丰富的信息安全体系规划、设计、建设、运营经验。曾任某世界500强跨国外资公司亚太区的安全负责人,某大型制造公司的安全专家,某大型集团IT平台安全负责人。现就职于深圳红途科技有限公司,担任解决方案专家一职。

演讲主题:打造全链路数据隐私合规平台

演讲提纲:

1. 背景介绍

2. 构建全链路数据隐私合规平台,为数据安全治理筑牢底座:

① 据分类分级

② 数据隐私合规

③ 数据流转地图

④ 四层审计

⑤ 双向溯源

听众收益:数字化转型、强监管环境下数据隐私合规能力的构建。




④ 智能金融应用论坛

出品人:章鹏 蚂蚁集团 资深算法专家

个人介绍:于中国科学技术大学,获得计算机科学博士学位。随后加入理光研究院,并在亚利桑那州立大学(ASU)担任博士后研究员。14年回国,加入阿里巴巴,现任蚂蚁集团数字科技事业群智能风控总监。


孙梦姝 蚂蚁集团 应用算法

个人介绍:知识图谱构建,金融事理图谱。

演讲主题:金融事理图谱构建及应用

演讲提纲:

1. 图谱 schema 设计

2. 构建算法

3. 应用案例

听众收益:

1. 设计事理图谱 schema 的方法

2. 事件抽取的难点和解决方法

3. 事理图谱在金融场景如何应用

李东晨 度小满 资深算法工程师

个人介绍:李东晨,度小满资深算法工程师,硕士毕业于伦敦大学学院(UCL)计算机系,在互联网金融算法领域深耕6年,当前专注于将因果推断技术与金融业务结合落地。

演讲主题:因果推断在金融场景中的应用

演讲提纲:传统机器学习可以很好地帮助我们解决预测问题,例如通过一个用户的历史信贷行为预测其未来的风险表现。然而在企业经营层面,除了预测问题,我们也时常面临决策问题:例如对什么样的用户,通过什么样的手段,可以使用户被激活?如果不对这些用户进行触达,他们是否就会流失?这些决策层面的问题都涉及到一个关键概念,即反事实预估,这是传统机器学习无法解决的问题。本报告将主要向大家介绍,在互联网金融企业决策层面,我们如何应用因果推断技术进行经营效率优化。

听众收益:

1. 什么是因果推断,它与机器学习的区别和联系是什么?

2. 在互联网金融领域,什么样的问题需要应用因果推断技术?

3. 在企业决策层面,如何应用因果推断技术提升经营效率?

陈定 衡泰技术 首席科学家

个人介绍:陈定,衡泰技术联合创始人、首席科学家。负责机器学习和另类数据在资本市场投资决策和风险管理的应用研究。25年海内外金融投研/金融科技经验。在美期间,任职于金融咨询公司(Gifford Fong Associates)、 信用评级机构(Moody’s)、 投资银行(JPMorgan Chase)和对冲基金(Stark Investments)等各类金融机构,主要从事利率和信用衍生品定价和量化策略研究。2006年回国,曾任职于嘉实基金,历任固定收益部、股票投资部和海外投资部首席量化分析师。《投资管理》(China JOIM)创始编委会成员。物理博士,美国北德克萨斯大学,1996。物理学士,中国科学技术大学,1988。

演讲主题:从金融 IT 到金融科技,到数字化转型,基于资产管理行业趋势的思考

演讲提纲:

1. 机器学习在资产管理投研和风控应用的约束

2. 中国业界的痛点,机器学习能助力的场景

3. 金融模型、另类数据、分析技术可能的方向

听众收益:

1. 针对金融科技在大资管投研、风控的应用

2. 分享困惑,共寻方向,明辨趋势


李娴 京东科技 算法工程师

个人介绍:毕业于北京师范大学统计学院,2016年入职京东金融,目前负责申请评分模型体系架构与开发,A卡体系历经7年算法发展迭代历史,以复杂大数据模型算法能力支撑京东白条、金条等核心信贷产品提供有效信用评估工具,致力于前沿机器学习、深度学习等技术在信贷风控场景的创新落地,基于普惠金融的新场景优化传统建模方案。

演讲主题:信贷风控场景的概念漂移问题解决方法

演讲提纲:

1. 信贷风控场景介绍及概念漂移问题定义

2. 信贷风控场景下的漂移检测及理解

3. 信贷风控场景下的漂移适应

听众收益:信贷风控场景下贷前申请流量分布迁移剧烈,导致模型上线后 KS 随时间下降,如何及时检测到分布迁移,给出迁移原因,并针对迁移分布更新模型,使线上模型随时间 KS 更稳定。


马永亮 澜舟科技

搜索和金融NLP技术负责人

个人介绍:马永亮 ,澜舟科技搜索和金融NLP技术负责人。2009年毕业于哈尔滨工业大学,之后在阿里巴巴和微软工作十余年,主要从事搜索引擎、问答、翻译、自然语言处理相关的产品和技术研发。2021年离开微软加入澜舟科技。

演讲主题:金融事件分析及应用

演讲提纲:预训练模型技术和基于预训练的NLP技术今年发展迅速。随着这些技术的不断成熟,它们在金融领域也开始得到广泛应用。事件抽取和分析技术在风险监控、量化分析、事件影响等金融场景中有着广阔的应用前景,但是受限于训练数据,领域知识,技术复杂度,事件抽取和分析技术落地面临很大困难。本次分享将介绍澜舟科技公司基于预训练、提示学习、事件抽取和分析等技术在金融场景下的落地和实践经验。

听众收益:了解基于预训练模型的事件分析技术和它在金融领域的应用情况,技术应用中的挑战和应对经验,促进对事件分析技术在金融领域应用发展的思考。




⑤ 金融领域的数字化转型论坛

出品人:郭胜基 资深金融专家

演讲主题:征信领域的数字化转型


褚福州 浪潮 高级产品经理

个人介绍:过去3年,作为浪潮人工智能软件产品负责人。

演讲主题:浪潮 AIStation 推动金融行业智能化转型

演讲提纲:

1. 银行智能化转型遇到的问题

2. 银行智能化转型中 AI 能力建设的概述

3. AI 能力建设的诉求:

① 如何快速获取 AI 能力提升生产力

② 如何高效规范的管理AI算力

③ 国产化背景下,智能化转型如何先人一步

4. 浪潮 AIStation 如何帮助金融行业智能化转型:

① AIStation 产品概述

② AIStation 价值

  • 聚合金融行业应用,实现AI能力开箱即用;

  • 简洁算力管理方式,实现AI算力高效分发;

  • 构建国产卡引入标准,为金融企业决策提供支持;

③ 客户案例

听众收益:

1. 如何快速获取 AI 能力提升生产力

2. 如何高效规范的管理 AI 算力

3. 国产化背景下,智能化转型如何先人一步

马宇翔 Akulaku 算法总监

个人介绍:负责内部各类 AI 算法研发和金融科技输出业务。

演讲主题:数字化加速东南亚金融科技变革

演讲提纲:首先介绍东南亚金融市场的当前基本格局和业务情况,然后给出我们做金融科技输出业务中总结的经验,最后以我们的反欺诈解决方案为例介绍具体场景帮助理解。

听众收益:

1. 传统金融机构的业务如何抽象和数字化

2. 如何将传统业务智能化

3. 一个较通用且有效的反欺诈解决方案是什么样的


张鲲 平安壹账通 加马开放平台

产品总监

个人介绍:拥有12年以上银行及金融行业从业经验,曾参与民营银行筹建,头部咨询公司特聘专家,专注于金融行业大数据架构及应用,包括基于大数据的精准营销、风险控制和反欺诈,对于银行业数据应用、管理和治理有深刻见解。

演讲主题:数据标签与指标在金融行业的应用

演讲提纲:

1. 何为指标,何为标签,两者有何区别?

2. 如何建立指标体系?

3. 如何建立标签体系?

4. 如何用好标签与指标?

听众收益:

1. 彻底理清标签和指标的概念

2. 掌握搭建指标和标签体系的思路


▌如何参与?

扫码入群,预约直播
▌合作伙伴
主办方:DataFun
合作组织:数据安全推进计划
铂金赞助:火山引擎
黄金赞助:浪潮

▌关于我们

DataFun:专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。发起于2017年,在北京、上海、深圳、杭州等城市举办超过100+线下和100+线上沙龙、论坛及峰会,已邀请超过2000位专家和学者参与分享。其公众号 DataFunTalk 累计生产原创文章800+,百万+阅读,15万+精准粉丝。



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