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AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践 |QCon 北京

  • 2025-03-29
    北京
  • 本文字数:1824 字

    阅读完需:约 6 分钟

AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践 |QCon北京

2025 年 4 月 10 - 12 日,QCon 全球软件开发大会将在北京召开,大会以 “智能融合,引领未来” 为主题,将汇聚各领域的技术先行者以及创新实践者,为行业发展拨云见日。


数势科技 AI 负责人李飞已确认出席并发表题为《AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践》的主题分享。本次演讲将围绕 AI 如何推动数据分析从“工具辅助”到“决策建议和工作流协同”的质变,聚焦认知能力的系统化构建方法,分享智能分析 AI Agent 的技术架构设计理念、与 DeepSeek 的协同创新实践,以及在金融场景的落地经验。通过“统一语义层构建-多模态数据融合-深度推理强化”的技术路线,揭示企业如何实现从数据归因到决策建议的端到端智能跃迁,为先进企业的数字化经营提供可复用的技术路径。


李飞负责数势科技智能算法的开发,包括 LLM Agent,RAG,内容推荐,文本生成,知识图谱挖掘等算法技术。英国纽卡斯尔大学博士,在智能算法领域学术与工作经验丰富。在学术研究方面,拥有 10 项智能算法相关专利并发表 4 篇国际期刊,曾主导由欧洲玛丽居里计划资助的国际项目,在研究期间,共发表了 3 篇期刊文章、1 篇会议文章和 1 篇 Chapter;在工作方面,曾任职京东零售数据中台,负责人工智能技术在营销领域的相关落地,多次获得优秀员工及集团战略项目奖,曾获 HICOOL 全球创业大赛二等奖。他在本次会议的详细演讲内容如下:


演讲提纲

1. AI 数据分析的进化路径

  • 传统数据分析的局限性

  • 规则驱动:依赖人工 SQL 编写与指标定义

  • 效率瓶颈:某企业分析师日均处理 200+ 临时需求,60% 时间耗费在数据对齐

  • 数据价值释放不足:业务需求与数据能力之间存在语义断层,无法实现人人可用

  • 技术进化方向

  • 技术跃迁:NL2SQL → NL2Semantic Layer → 分析决策 AI Agent

  • 范式突破:

  • 自动化:自然语言交互替代代码开发

  • 智能化:从“发生了什么”到“为什么发生”的因果推理

  • 普惠化:人人可用的移动端“咖啡时间决策”机制

2. AI 数据分析架构的三大突破点

  • 自动化构建统一的业务语义层构建架构:解决大模型幻觉、生成不稳定、生成性能慢等问题

  • 数据应用场景的多模态交互与融合方法:结构化数据与非结构化知识(表结构数据/文本报告/企业知识等)的联合推理框架

  • 深度推理和业务决策建议生成:基于 DeepSeek-R1 长思维链的持续反思学习与决策优化

3. AI 数据分析的应用实践

  • 指标语义层与 DeepSeek-R1 深度推理能力的结合 - 自然语言交互实现分析准、深的关键

  • 数据分析过程白盒化 + 快思考与慢思考结合 - 以金融领域为例,探索出满足不同需求场景的智能分析范式

  • 对业务的增益 - 归因分析效率提升 50% 的“数据侦探”机制

  • 经验与踩坑 - 在落地中的经验,好与坏都是积累

4. 企业用 AI 实现企业数据分析能力大幅跃进的路径建议

  • 基建阶段:构建从数据提取、语义构建到数据分析洞察的多 Agent 技术路线

  • 场景突破:深耕行业,探索更多业务场景落地

  • 生态协同:与 DeepSeek 共建模型迭代飞轮


您认为,这样的技术在实践过程中有哪些痛点?

  • 自动化能力与业务可控性的平衡:自动化语义层构建虽能降低使用门槛("咖啡时间决策"),但在金融场景中需警惕技术黑箱化风险

  • 深度推理效率与可解释性的取舍:R1 的长思维链推理虽能提升归因深度,但每增加一层逻辑推导,响应延迟平均增长 20+%


演讲亮点

  • 技术首创性:首次披露 AI Agent 与 DeepSeek-R1 的 MOE 架构适配方案

  • 实战验证:城商行案例中用户意图识别率 > 98%、复杂任务准确率 > 95% 的量化效果

  • 范式创新:突破传统数据分析工具的规则驱动模式,提出“两段式数据洞察”(语义层构建 + 深度洞察推理)解决大模型落地金融场景的幻觉难题


听众收益

  • 技术决策者:掌握 AI 数据分析进化的“ 3+1 ”框架(场景选择 → 技术路径 → 价值验证 → 持续进化)

  • AI 和数据团队:掌握企业级智能分析平台的架构设计方法论,特别是语义层与通用大模型的协同机制


除此之外,本次大会还策划了多模态大模型及应用AI 驱动的工程生产力面向 AI 的研发基础设施不被 AI 取代的工程师大模型赋能 AIOps云成本优化Lakehouse 架构演进越挫越勇的大前端等专题,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在 QCon 北京现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。


报名或了解详情可扫码或联系票务经理 18514549229 咨询。



为确保大会顺利举行,现诚邀志愿者加入,时长 3.5 天。可与大咖交流、获极客时间 VIP 月卡、大会演讲视频资源和证书。主办方提供午餐和交通支持。时间:4 月 9 日 13:00-4 月 12 日 18:00,地点:北京万达嘉华酒店,报名链接:https://www.infoq.cn/form/?id=2088

2025-03-29 11:073203

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