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著有《微服务治理:体系、架构及实践》一书。曾任天弘基金渠道研发中心技术总监,负责基金销售和营销的技术支持工作;曾任华为六级技术专家,主导了华为软件多款云计算产品和服务的设计规划和构建工作;曾任当当网运作产品中心技术负责人,负责电商仓储、物流等系统的整体技术架构和研发团队管理。更早之前在航空、导航、金融、电信等领域从事企业级应用的架构设计和技术管理工作。个人技术涉及并行计算、大规模分布式服务及治理、中间件云化及服务化(PaaS)、APM 监控、基础开发平台、数据治理等领域,有多年大规模复杂系统架构实践经验,乐于技术分享。多次获得QCon、ArchSummit等技术大会的 “明星讲师”及“优秀出品人”荣誉称号。
传统的银行、保险公司、券商在互联网技术的影响下,开始增加技术投入,用更加互联网的方式运营产品,利用技术提升自己的运营能力、研发效率,甚至是利用区块链、AI等技术探索全新业务模式的,或者利用大数据加强风控水平的。本专题带你领略技术如何加速金融行业的效率,为它赋能,最终为用户带来更好的金融产品的。
网络向 Web 3 的演变预示着将改变消费者在数字世界中的互动方式。Web 3 是一个去中心化互联网的愿景。尽管这一愿景可能尚未完全实现,但去中心化技术正在成熟,并有潜力帮助塑造消费者如何存储、管理和使用数字资产。正在开发新形式的货币,以及为商业机会蓬勃发展的新环境。
本次演讲,将帮助大家了解万事达卡如何利用金融科技创新来帮助客户把握这些技术所带来的新机会。
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KubeBlocks 基于近年来软件工程发展的新理念,实现了对多种类型的数据库、数据系统的统一抽象,通过领域模型抽象和低代码扩展来管理各种数据库,避免了烟囱式的建设。
它为金融行业在 K8s 上搭建多地域混合云的DBPaaS 提供了一种开源解决方案。KubeBlocks 对数据基础设施提供了丰富的 Day-2 Operations 和基础设施即代码(IaC)自动化能力,通过声明式API来降低运维风险,针对行业用户也提供了 KubeBlocks Cloud / Enterprise 一站式多云多引擎数据库托管服务。
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把握科技进步趋势,深入探索人工智能的行业应用,对 AIGC 及大模型在保险全价值链所起到的作用前瞻性的精准把握,形成了以智能拜访助手、AI 云面试、AI 跟拍、AI 画报、AI 形象制作、平安体验中心等一系列 AI 产品为基础的产品矩阵,有力赋能一线销售队伍,匹配保险客户需求,不断向价值最大化进步。
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大模型技术正蓬勃发展,渗透至各行各业中,阳光保险也紧跟潮流,展开了一系列的创新探索和实践,并已取得了显著的效果提升。在本次演讲中,我将向大家详细介绍大模型技术以及它在保险行业中的具体应用,重点探讨阳光正言GPT战略工程与保险领域的紧密结合与其重要性,并分享通用能力全员应用的发展和应用范围。最终,我将深入分析保险领域专业大模型的关键突破,以及智能理赔机器人在人伤赔偿模式上的革新应用。
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近年来,人工智能、云计算、大数据等信息技术的日渐成熟,推动着金融机构加速数字化转型,业务逐渐朝着智能化、线上化、互联网化发展,进而对风控业务提出更高要求。如何克服风控场景中时效性和复杂度的双重痛点,成为金融机构的关注焦点。构建一个既能支撑分析业务,又能支撑实时业务(OLTP)的 HTAP 数据库,成为重要课题。
在此背景下,Galaxybase 图平台真正意义上实现了图领域的 HTAP 能力。不同于传统图数据库与图计算相分离的架构,它通过融合 OLTP 和 OLAP 能力以支撑实时决策,满足金融机构在智能风控场景下对于大规模数据高效存储、查询和实时计算的迫切需求。
本次演讲将介绍最新一代图存储计算框架以及其实现存储计算一体化的底层逻辑。深层讲解 Galaxybase 图平台在多家金融机构中的业务实践和应用成效。实践案例包括 Galaxybase 图平台赋能某国有大行信用卡中心构建信用卡实时在线申请反欺诈系统,实现实时、立体、全生命周期的信用卡用户管理与风险防控;以及某国有大型商业银行以 Galaxybase 图平台为底座打造企业级图平台,通过构建完整统一的风险大图以实现事前预警、事中识别、事后分析的全流程风控闭环。通过演讲,将帮助大家了解金融客户如何利用金融科技创新来实现金融风控的质的飞跃。
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征信报告包含了丰富的个人信用信息,是个人信贷风控极其重要的数据来源。但是,征信报告信息本身是非结构化的,并且各个字段之间都能组合出新信息,如何有效解读出征信报告中大量非结构化信息是征信风控的核心难点。在度小满,经历过长期的技术创新和发展后,确立了以图机器学习技术为核心的征信报告解读体系。具体而言,首先,利用征信报告自身蕴含的关系信息建立征信图模型,进一步,基于征信报告间共有的信息建立用户之间的关联来增强信用风控预测,最后,在实际信贷风控主要流程中的落地应用表明了图机器学习对征信解读能取得较好的效果,能够有效帮助业务识别用户风险。
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数字人民币(e-CNY)是人民银行发行的数字形式的法定货币,由指定运营机构参与运营,以广义账户体系为基础,支持银行账户松耦合功能,与实物人民币等价,具有价值特征和法偿性。其全新的货币形态和独有的支付方式,必将为全社会的商品流通和经济发展带来全新的机会和巨大的动力。
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银行业作为知识密集型领域,其各个业务场景每日能够产生大量的不同模态非结构化数据,如产品合同、运营票据、债券发行材料、营销电访通话、经营客服会话等。为贯彻落实监管部门关于业务开展过程中各项规定,降低合规风险、提升服务质量,行内每年需投入大量人力做质检审查工作。招行智能审查系统通过结合自然语言处理、语音识别、图像处理等多项 AI 技术,充分学习利用各类业务文档、规章制度等领域知识,提供了一套具有较强泛化性、可支持全量实时质检的多模态智能审核方案。审核系统致力于辅助人工开展具备较强专业性的合规审查工作,节省审核人力,提高审核效率,同时降低由审核标准不一致带来的审核风险。本次演讲将会分享招行智能审核技术团队相关实战经验。
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