人工智能领域的国际知名专家。师从图灵奖获得者 Tim Berners-Lee 与 James A. Hendler两位知识图谱领域创始人。爱荷华州立大学（Iowa State University）博士，伦斯勒理工学院（RPI）博士后，麻省理工学院（MIT）分布式信息组（DIG）访问研究员，有20多年的人工智能研究和工程经验。
现任W3C（万维网联盟）顾问委员会委员、中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会委员、中国人工智能学会心智计算专委会委员、金融知识图谱工作组主席、中文开放知识图谱联盟(OpenKG)发起人之一，国际Data Intelligence杂志编委。
在金融科技的演进过程中，大模型技术为金融服务带来了创新，但在面对企业客户（ToB）的具体应用场景时，仍存在诸多挑战。本次演讲将深入分析这些挑战，并探讨如何通过构建“AI专家智能体”来提供更加精准和高效的解决方案。
在大模型时代背景下，“精益地迭代”或成为推动技术进步的关键。如何更好地构造知识驱动引擎，助力企业构建专家智能体建设，实现知识的高效转化和应用。在业务分析领域，以“财务反粉饰”为场景示例，讨论如何结合专家知识管理系统进行有效的财务反粉饰，分析在这一场景下大模型能够发挥的作用及其面临的挑战。
演讲提纲：
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