拥有16年IT管理经验、统筹过多个千万级别用户的移动互联网产品研发和运营推广，具备全方位的移动互联网产品经验，对移动互联网有深刻理解。历任Testin云测技术副总裁、CTO、现任Testin云测总裁一职。曾获评“2014 TOP50最具价值CTO”、“融智库第一届理事会常务理事”、“2017年度中国IT年度人物杰出CTO”等奖项。
专场出品人：徐琨  
Testin云测总裁

专场：FinTech质效 

大数据金融、AI金融、区块链金融、量化金融、质量保障、效能提升。大数据、人工智能、区块链、云计算等新兴前沿技术给金融业务带来一系列的新兴业务模式、新产品服务等，如何保障这些新兴业务模式、新产品服务的质量？如何提升它们研发的质量？
阐述传统行业性能测试存在的问题，如在监管合规要求下的测试困难
阐述金融业架构转型对于性能测试的冲击以及对策
阐述TestMesh性能工具链的架构设计和落地方案
阐述云原生和智能化对于性能测试工具的实际帮助
从测试人受益和开发者受益两个角度阐述TestMesh工具链体系的价值
亮点1：如何利用现有开源框架低成本实现整合多样化测试引擎
亮点2：揭秘你不知道的性能测试的心酸与测试分析思路
亮点3：公开已获得7项专利的技术设计方案和思考方法
亮点4：陈述打造中信特色的工具链的底层逻辑
亮点5：工具链对于降本增效效果显著
亮点6：打造性能测试体系的关键要素和落地方案
对于金融业信创国产化方向的测试技巧有启发
对于业技融合的解决方案有启发
对于使用主流开源压测翘楚遇到性能问题的测试人有很大帮助
熊严飞
中信银行 软件开发中心系统测试处
早年在Motorola工作，最早一批接触Android OS的软件工程师，担任操作系统架构测试工程师及CTS改进工作，曾赴硅谷与Google专家进行交流学习。

现就职于中信银行软件开发中心系统测试处性能测试团队，负责性能测试相关工作。主要负责金融类项目性能测试质量保障、行业性能测试工具研究等工作，性能测试平台建设负责人。

擅长领域：性能测试
待定
待定
中信银行性能测试工具价值链体系建设实践
内容大纲
听众收益
1. 重要性：线上银行数据体系建设是一个新课题：线上App密集存在各类数据信息，如用户资产，收益，产品利率，理财收益率，理财产品净值持仓等，每一个数据都体现着银行的安全性，专业性，稳健性；
2. 当前痛点：在银行业系统数据对账是常见的操作，通过对批量数据的跑批核对，达到数据一致性的效果，但是前端对客数据，一直游离在对账体系之外，用户看到的第一视角是前端的展示，失去了前端的数据监控管理手段，纯后端的对账无法保证前后端数据的一致性；
3. 思考方向：作为银行或者金融类的App，客户资产等数据准确性要求非常高，如何保障对客数据的实时性、准确性是我们测试过程中非常重要的一环，单靠大数据测试、单纯的系统测试无法满足要求，线上监控系统也是事后发现问题；如果能有一套能够集测试，线上预警，校正于一体工具和测试方法则可以大大提升我们的研发效率及质量；
4. 数据精度与批量数据更新的解决方案，解决数据精度丢失、每日汇总与总资产/收益差一分钱，批量数据处理更新不同步等一些列金融行业老大难问题；
一、背景
1. 重要性：线上银行数据体系建设是一个新课题：线上App密集存在各类数据信息，如用户资产，收益，产品利率，理财收益率，理财产品净值持仓等，每一个数据都体现着银行的安全性，专业性，稳健性；
2. 当前痛点：在银行业系统数据对账是常见的操作，通过对批量数据的跑批核对，达到数据一致性的效果，但是前端对客数据，一直游离在对账体系之外，用户看到的第一视角是前端的展示，失去了前端的数据监控管理手段，纯后端的对账无法保证前后端数据的一致性；

二、思路
作为银行或者金融类的App，客户资产等数据准确性要求非常高，如何保障对客数据的实时性、准确性是我们测试过程中非常重要的一环，单靠大数据测试、单纯的系统测试无法满足要求，线上监控系统也是事后发现问题；如果能有一套能够集测试，线上预警，校正于一体工具和测试方法则可以大大提升我们的研发效率及质量；
数据精度与批量数据更新的解决方案，解决数据精度丢失、每日汇总与总资产/收益差一分钱，批量数据处理更新不同步等一些列金融行业老大难问题；

三、落地方案
1. 解决了对客数据孤岛问题，把App纳入整个数据治理体系，涵盖了从前端业务系统、后端业务数据库再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，每一个链路出现问题实时告警，形成的一个闭环负反馈系统；
2. 通过代码扫描、方法链路监控，从代码底层避免类似问题的熵增，提高整套方案的可维护性与价值；
3. 创新的监控方法，以前端差值上报，数据动态上报，flink多流数据比对，数据校验体系，增量数据更新监控等一系列工具组合支撑的端到端对账控制手段
4. 定时触发的灰度数据监控，主动触发灰度用户资产数据对账，每天批量灰度主动对账，事前发现问题；
1. 全流程数据治理方面，参考本文的解决方案搭建前端监控系统，实现从终端到底层的治理解决方案；
2. 可以参考本文解决金融业常见的数据准确性一系列问题；
文琦
微众银行 测试开发专家
历任平安、华润、微众，长期负责存款、金融理财代销、个人信用贷款相关的项目测试，承担过自动化、性能、精准等测试效能平台开发，负责微众银行App的质量保障工作

擅长领域：金融理财业务业务与质量保证，效能平台开发
待定
待定
微众银行移动端数据治理解决方案与实践
内容大纲
听众收益
1. 通过样本训练，建立贷款产品的数据模型
2. 使用数据模型做数据备份，建立测试的数据仓库，最大亮点是人人可参与仓库的建设。
3. 采用数据克隆技术把数据仓库里的数据拿出来使用，最大亮点是可随时随地做克隆。
4. 以数据仓库为基石，建立贷款产品自动化生态圈
如何使用智能训练建立测试的数据仓库给人启发和借鉴作用
尹小芳
微众银行 测试专家
2011-2014百度，广告排名和国际化杀毒测试
2014-至今微众银行，微粒贷项目测试经理和自动化测试专家

擅长领域：数据建模，贷款产品自动化测试
待定
待定
基于模型训练的数据仓库构建方案及其自动化应用
金融贷款产品数据准备非常漫长，而准备好的数据使用一次后数据形态就会被破坏，怎么让数据构造一次可无限次永久复用，且做到随时随地即取即用的效果，是本方案思考的方向和目标。
内容大纲
听众收益