
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。
京东零售算法总监邓金秋已确认出席并发表题为《因果推断与大模型融合:电商定价策略的变革实践》的主题分享,深入探讨如何运用因果推断理论和大模型方法应对电商定价的挑战,优化商品价格策略,提升定价决策的科学性和精准度,并展示通过大模型优化定价策略所带来的显著业绩提升。

邓金秋在硅谷和华尔街拥有多年工作经验,曾任 Uber 和 Bloomberg 算法专家,专注于定价算法的研究与应用。现为京东零售算法总监,负责定价算法优化、价格策略制定、及价格生态治理。他在本次会议的详细演讲内容如下:
演讲提纲
1. 因果推断概述
因果科学的演进与核心概念
关联预测与因果干预的本质差异
因果推断在定价策略中的应用与价值
2. 因果推断与大模型融合的方法
因果推断与大模型融合的优势
基于因果框架的大模型训练
大模型对因果推断准确性与规模的提升
3. 应用于定价策略的挑战与解决方案
因果效应估计的置信度校准
模型的可解释性
多目标优化与策略调整
4. 电商场景中的实践
A/B 测试体系与效果评估方法
因果推断与定价调整的实际案例
5. 行业前景与技术发展方向
因果推断与大模型技术融合的创新与挑战
跨行业应用的潜力
您认为,这样的技术在实践过程中有哪些痛点?
如何处理海量数据和高维特征的模型训练
如何保证模型的实时性和稳定性
演讲亮点
定价策略的核心目标是通过调整价格来影响销量,从而提升销售额或利润。然而,在拥有海量商品且影响销量因素众多的电商环境中,传统方法难以有效区分价格与销量之间的相关性和因果关系,导致调价后往往无法达到预期效果。因果大模型能够深入挖掘价格变动与销量之间的因果关系,显著提升定价策略的成功率,进而帮助商家提升市场竞争力和盈利能力。
听众收益
深入了解因果推断与大模型在电商定价中的创新应用
掌握电商定价中面临的技术挑战与解决思路
获得如何在实际业务中实现模型落地的实践经验
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。
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