腾讯大模型在网址安全的落地与思考

京东风控：从风控专家到风控智能体

对抗黑产：58集团如何用AI构筑智能安全防线腾讯大模型在网址安全的落地与思考

知识图谱 + Agent在顺丰物流风控领域的探索与实践

风控MLOPS工程化能力建设实践

2025年10月18日，09:00-12:30，DataFun将开展【DataFunSummit2025：智能风控峰会】，本论坛聚焦于大模型、知识图谱、Agent等新一代AI技术，如何成为构建未来实时智能风控和业务安全防线的核心驱动力。

会议将涵盖两大关键领域的前沿实践：一方面，深入探讨智能风控的工程化与技术升级，包括大型金融机构如何利用 MLOps 应对超高复杂度的数据决策挑战，以及如何通过 知识图谱与Agent 的结合，实现风控体系从精准到智能的跨越。另一方面，直击大模型驱动下的业务安全与增长。我们将分享对抗黑产的最新战术，解析平台级企业如何用 AI 构建智能安全防线，以及大模型在网址安全等实战场景中的创新应用与深度思考。

专家团：

姚兴 京东集团信息安全部总监

京东集团信息安全部总监，负责京东数据安全治理和数据安全相关产品设计和产品研发工作。曾任职于 58 同城、百度、蚂蚁集团等互联网企业，在信息安全、工程研发，大数据领域有丰富的行业实战经验；曾经担任百度云加速产品安全架构师，负责产品技术架构设计、研发、稳定性保障等工作；曾担任蚂蚁集团高级安全专家，负责蚂蚁集团基础安全相关安全产品和安全基础设施的产品研发工作。

赖荣凤 腾讯音乐 安全研发高级总监

赖荣凤，负责腾讯音乐娱乐集团安全技术研发，深耕内容安全和业务风控相关技术，在技术创新、大模型应用探索上有丰富的经验。

朱杰 奇富科技 风控技术总监

拥有10年以上技术及管理经验。先后任职于平安、360数科等。2016年加入360数科，目前为技术中心风控技术部负责人，带领团队完成风控系统体系建设管理。对风控相关领域应用有深入研究及实践经验，拥有多项相关专利。张爱华 知乎 安全与反作弊负责人

负责知乎业务安全及网络安全相关的安全保障工作，先后就职于百度、腾讯、58同城、同盾、探探等公司，作为早期的业务安全专家，具有丰富的安全体系搭建和多业务场景的安全保障经验。

峰会议程：

出品人信息：

司乃丹 京东零售 风控产品总监

目前深耕电商安全风控域，负责流量反爬风控和合规产品条线。10多年产品经验，京东大中台转型的亲历者，涉猎toB toC toE的产品方向，涵盖前后端，商业化，数据，风控领域。

演讲嘉宾及议题信息：

卢楠 京东集团 安全风控部 算法工程师

多年风控算法架构经验，带领京东风控算法团队从传统模型时代逐步跨越到多智能体时代。

演讲题目：从风控专家到风控智能体

演讲介绍：

业务背景：

1. 风控领域无论是算法建模还是策略开发均极度依赖专家经验， 专家水平良莠不齐；

2. 风险case分析在风控工作中占比非常高，但目前缺乏高效的方案来扩大分析样本量和分析范围； 方案选型： 对大量现存数据的DataMining + SFT + DPO + 高效的标注策略 + 数据飞轮（可扩展&可进化的agent） 

落地挑战： 缺乏标注、缺乏评估体系、缺乏行业最佳实践案例听众收益：

了解电商风控业务的复杂性； 

了解LLM在风控领域的应用方向和前景； 

了解LLM在京东风控的最佳实践

log wang 京东集团  安全工程师

先后经历MS Azure & office365安全团队，AI安全，支付行业数据安全，有体系构建纵深防御和空间安全态势感知的实操经验

演讲题目：CTI Smart Brain

缪孝田 58集团 算法工程师

从毕业至今一直从事安全领域算法工作，我经历了安全攻防从“规则时代”到“数据智能时代”的演进。我始终相信，安全问题的本质是一个大规模、高维度的模式识别问题，而算法是我们应对这个挑战的最有力武器。

演讲题目：对抗黑产：58集团如何用AI构筑智能安全防线

解决一个大型分类信息平台在安全治理中面临的独特挑战：如何利用AI技术，在海量、复杂、多维的业务数据中（如招聘、房产、二手车等），精准地识别和抵御黑产作弊、欺诈交易、内容违规等风险，同时保障数亿用户的体验与隐私

牛亚峰  腾讯 高级工程师

本科就读于新疆大学软件学院，在校期间曾获得校级十佳大学生、“高教社”杯数学建模大赛全国一等奖等。硕士就读于重庆大学计算机学院，在校期间曾获得优秀研究生、优秀毕业典范等荣誉称号。2018年毕业后就职于腾讯，在职期间一直从事黑灰产对抗方面的工作，参与过反洗钱、支付反欺诈、电信反诈、网址反欺诈等项目，并且多次被评为腾讯优秀员工。

演讲题目：大模型在网址安全中的一些落地与思考

演讲介绍

本次分享主要介绍大模型时代网址安全的一些落地与思考。

1. 大模型是否可以在网址安全中落地呢？预期怎样？

2. 大模型在网址安全中的一些落地实践。

3. 大模型在网址安全落地实践中的一些总结与思考

听众收益

1. 了解大模型在风控业务中的落地情况

2. 了解大模型在落地过程中的一些经验与思考

周家林 马上消费 数据智能与风控研发部  高级架构师

个人介绍：负责马上消费金融 智能风控平台的数据工程和智能仿真应用相关技术研发工作，参与或主导了风控大数据治理、智能决策生产和分析环境隔离、风控FeatureStore建设、风控智MLOPS平台建设等多个重要项目。对风控相关技术领域，在大数据智能决策、算法创新应用方面有丰富的经验。

演讲题目：风控MLOPS工程化能力建设实践

演讲介绍：在风控业务所面对亿级海量客群差异化、信贷风险经营环境的不断变化、精细化运营管理的挑战的背景下，如何通过提升平台能力，促进Data和AI的一体化建设，支撑业务基于超大规模、超高复杂度的数据洞察进行快速分析、挖掘、训练及持续迭代

演讲提纲：风控场景大规模决策模型应用现状

机器学习工程化的关键能力建设方案

MLOPS工程体系建设进展

智能体赋能MLOPS未来展望

听众收益：

1. 风控数据架构设计创新思路

2. 模型和策略研发效率提升经验

落地挑战和方案重点：

1. 大规模高维模型部署的稳定性保障挑战

2. 全链路增量计算的极致存算性能

吕越烽 顺丰科技有限公司  顺丰科技知识图谱算法团队负责人

个人介绍：10年+风控算法从业经验，多行业背景，专注于算法解决风控、内控问题。曾就职于甲骨文、交通银行等500强企业，主导过信贷、支付风控领域的模型体系建设。现任顺丰科技知识图谱算法团队负责人，负责知识图谱建设与风控模型的研发工作。

演讲题目：知识图谱 + Agent在物流风控领域的探索与实践

演讲介绍：在传统风控领域，知识图谱始终是不可或缺的核心利器，凭借其对实体关系的精准建模与关联分析能力，为风险识别、评估提供了坚实的数据与逻辑支撑。随着智能体（Agent）技术发展，风控领域迎来新的升级机遇，如何以知识图谱的既有能力为基础，与Agent技术深度结合，进一步释放知识图谱的价值潜力，是实现从 “精准风控” 到 “智能风控” 跨越的关键。

演讲提纲：

1. 顺丰知识图谱建设概述

2. 知识图谱在物流风控场景中的实践

3. Agent结合知识图谱在风控场景中的探索应用

4. 总结与展望

听众收益：了解知识图谱、Agent在物流风控场景中的应用与实践方向

为相关从业者提供可借鉴的思路和方法

落地挑战及方案重点知识图谱的自动化构建难题

Agent的稳定性与准确性保证

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