梁晓扬

中国移动通信有限公司研究院 九天网络智能化平台产品线 产品线CEO

个人介绍：2010年硕士毕业于中南大学计算机科学与技术专业，十余年软件开发、架构和团队管理经验。前中兴通讯研发团队负责人、敏捷技术教练，前thoughtworks高级咨询师。现在就职于中国移动通信有限公司研究院，负责九天网络智能化平台产品研发。

演讲题目：MLOPS 在网络智能化领域落地

演讲提纲：

1. 九天网络智能化平台产品简介

2. 为何在产品中引入 MLOPS

3. MLOPS 在产品中落地实践

听众收益：

1. 如何解决 AI 工程化落地难的问题

2. MLOPS 模型封装环节技术选型

3. MLOPS 模型监控环节技术选型

付大鹏

蚂蚁科技集团股份有限公司 大安全-安全AI工程 AI架构师

个人介绍：付大鹏，蚂蚁集团安全AI工程架构师。毕业于复旦大学，主要从事蚂蚁安全智能风控博弈平台、可信AI检测平台和安全多方风控平台建设，曾参与蚂蚁集团第五代智能风控引擎AlphaRisk的建设和信通院MLOps、大模型、智能风控等多项标准的编制工作，获得中国人工智能产业发展联盟（AIIA）和人工智能关键技术和应用评测重点实验室联合颁发的“2022年突出贡献个人”荣誉称号。

演讲题目：蚂蚁安全风控 MLOps 智能新范式下的布局与实践

演讲提纲：

随着近些年人工智能的快速发展，人工智能依托大数据、云计算成为风控领域的核心能力，需要具有对风险的快速响应和攻防能力，不断应对黑灰产的攻击。构建可监控、可持续迭代、规模化、自动化的机器学习链路和智能风控平台，以高效敏捷的方式应对风险形势和作案手法变化，对风控的动态攻防能力有着极其重大的意义。从蚂蚁安全风控场景出发，介绍蚂蚁安全风控MLOps建设面临的主要挑战、整体架构，及数据研发、模型监控、持续训练、自动模型测评、持续部署、平台可信等各模块的方案和思路，并对大模型带来的变化和工程落地进行阐述。  

听众收益：

1. 如何构建安全风控领域的 MLOps 系统

2. 如何对模型质量进行评估

3. 如何对线上模型监控

4. 如何进行持续训练

5. 如何构建 AI 平台可信能力

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。

演讲题目：中国平安人寿北斗 DataOps 平台最佳实践

演讲提纲：

中国平安人寿通过研发一体化北斗 DataOps 平台（包含联邦式数据治理体系、数据研发管理体系、“设计即开发”DataOps工具三部分）解决方法论缺失 、烟囱式数据建设、缺乏工具三大数据建设难题，为保险企业提供一套体系化、可落地、成本可控的数据建设方案。

主要内容包括：

1. 北斗 DataOps 平台建设总体目标

2. 数据治理建设

3. 数据研发管理（角色、规范、标准、流程）

4. 平台工具体系建设

听众收益：

1. 如何结合 DAMA 与企业的实际制定数据研发流程规范

2. 落地的思路与难点是什么3. 平台工具应该具备什么能力

叶玮彬

百度 资深研发工程师

个人介绍：2014 年加入百度，现任商业平台部资深研发工程师，商业体系平台工程团队大数据方向 leader，百度商业大数据 LKT 成员。主要负责面向商业数据产品的大数据基建和应用架构工作，曾主导离线环境全面 Serverless 化改造，拥有数据治理领域十余项发明专利，对构建智能化 DataOps 大数据系统、保障复杂业务数据链路时效性与稳定性方面具有丰富经验。