课程 ID: 19197
描述:
话题概述:
随着金融科技行业数字化转型的深入，数据已成为驱动业务创新与风险防控的核心资产。然而，面对日益增长的海量、多源数据，传统的数据处理与分析模式在实时性、智能化与深度洞察方面面临显著挑战。在此背景下，人工智能技术，特别是智能体（Agent）的发展，为数据价值的全面释放提供了新的范式。
翼支付作为中国电信旗下的金融科技平台，在业务发展中沉淀了丰富的数据资源。为将这些数据资产高效、精准地转化为业务竞争力，我们启动了一项体系化的AI赋能实践。本案例旨在分享我们如何将AI技术深度融入数据从生产到洞察的全链路，构建一套以“智能体”为核心、覆盖“数据生产-治理-分析-洞察”的闭环赋能体系，同时也分享在智能体建设过程中踩过的坑以及对未来的规划与展望。
演讲题纲:
中国电信翼支付：翼支付数据生产与分析的 AI 赋能
演讲提纲：
一、数据生产分析与 AI 融合的背景与价值
1）数据时代的新挑战
2）传统模式四大核心痛点
3）数据融AI的三大变革方向
二、数据生产与分析的架构设计
1）数据治理建设思路
2）关键技术支撑
一站式大模型开发与应用平台建设
指标平台建设
DataAgent建设
三、数据生产与分析的实践案例
1）全域数据管理-智能找数/找表
2）AI质量稽核报告
3）元数据分类分级
4）智能问数
5）智慧财务
6）GUI Agent
四、未来展望
AI在数据全生命周期中带来的机遇与提升
未来重点聚焦的AI技术与应用
话题亮点：
1. 建设贯穿数据全链路的AI智能体，包括数据质量、数据安全、数据服务等
2. 构建从 NLToSQL 升级为 NLToDSL的 DataAgent 架构，解决复杂分析稳定性与准确性难题