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无人化监控大规模交易市场：实时大数据+ AI Agent在业务指标自动监控与自动归因分析中的实践 
Grab 有大量的业务数据和指标需要检测和分析（非工程或系统指标）。传统的监控方法需要大量运营人工成本和需要克服困难的阈值建立和调整过程。传统的机器学习模型需要大量的算法工程师参与在外部数据采集，特征工程，非通用场景模型调优等工作。
我们在尝试搭建新的架构来衔接大数据（包括实时和非实时）和AI Agent的获取、分析、推理能力的实践中，获得了许多心得体会，并且在近期上线到生产环境，得到了可观的效率和扩展性的提升。
演讲提纲：
1. Grab 的业务指标在监控自动化和归因分析自动化场景中的需求
2. 大数据对于 AI Agent 在监控和分析使用场景中的方案选型
3. AI Agent 对于不同业务指标的“归因分析”的挑战和应对
4. 扩展性挑战和迭代
5. 目前成果和下一步
听众收益：
- 了解大数据在接入AI Agent 模型的过程中遇到的挑战和解决思路
- 了解AI Agent 在业务指标分析的场景中遇到的挑战和解决思路
王冠峰博士毕业于新加坡国立大学，曾在 FujiXerox Research Lab 担任研究员，现任 Grab R&D 的履约中台部门技术总监。在国际顶级会议上发表论文40余篇。
