传统企业 IT 开发越来越难适应快速业务变化的需求，随着社交移动开发应用与日俱增，以及企业迫切希望能借助技术促进业务增长，如何通过软件产品实现企业数字化转型，降低系统交付周期，灵活响应业务变化，成为 CXO 们重点关注的话题。

伴随近年来隐私泄露问题的集中爆发，以及以 GDPR 为代表的各国相关数据安全立法，隐私数据保护成为了业界热点，但同时包括敏感数据的识别、跟踪和保护技术，还处于发展初期。如何在多种类型、海量数据中定义并发现需要保护的数据并进行响应处置，同时在正常访问体验上不受影响，成为极具挑战性的工作。

本次演讲讲针对敏感数据的发现和保护，通过公有云作为载体，以 AI 技术为核心，以基于正则表达式、NLP 等作为关键技术，分享我们在此领域的实践心得。

听众受益点：

1. 了解敏感数据保护当前技术发展趋势；
2. 了解如何通过敏感数据识别算法创新，覆盖常用的敏感数据类型；
3. 了解公有云与敏感数据保护结合的实践方案。

在金融风控领域，随着大数据、计算机集群技术、网络技术和人工智能的发展，越来越多的金融机构将传统的策略风控手段转向依赖机器学习模型等量化手段。

本次分享就将通过对用户线上、线下行为偏好的观察，鉴别真用户与虚假流量，洞察用户真实需求，并结合个推在大数据金融风控领域的实践，分享大数据金融风控全链路的模型算法实践，遇到的问题与优化思路。

听众收益：

1. 了解大数据风控建模的思路与原理；
2. 了解机器学习在金融领域的实践与创新；
3. 了解如何进行反欺诈体系建设与流量甄选。