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LLM在腾讯游戏的数据分析实战
演讲介绍：
腾讯游戏从2023年开始使用LLM进行数据提取，经历过多次版本迭代，建立了基于AI的数据资产体系，实现大模型数据提取在多个业务应用；在2025年初开始探索基于Deepseek R1 数据分析，采用MCP架构实现了基于SOP的分析报告生成。
演讲提纲：
一、腾讯游戏在大模型工程化的探索
1.1 腾讯游戏应用大模型背景
1.2 大模型工程化的探索路径
1.3 在数据提取领域的成果
二、DeepSeek+MCP带来的新变化
2.1 模型能力增强带来的应用AI化
2.2 MCP架构促进服务应用化
2.3 AI时代的资产体系
三、基于MCP架构的数据应用
3.1 公共模型+领域私有模型联合
3.2 现有系统的MCP适配
3.3 智能数据分析应用案例
听众收益：
解锁AI驱动新范式：了解腾讯游戏从智能化路径，理解业务需求与AI技术融合的实战方法论。
加速分析自动化：获取从数据提取、模型协同到场景化输出的全链路效率提升方案。
构建可持续资产体系：洞察数据资产与领域模型的双向增强机制，理解AI时代的资产治理等关键能力。
个人介绍：现任腾讯游戏数据技术负责人、资深专家，负责通过资产体系、技术平台、AI、湖仓等技术降低游戏业务使用数据门槛，以数据驱动业务增长。曾在三一集团担任智能制造研究院院长、负责灯塔工厂建设，在阿里云负责企业数字化转型，在中航工业担任副总师等职位。
