邓金秋
京东定价算法负责人
拥有硅谷和华尔街多年工作经验，曾任Uber和Bloomberg算法专家，专注于供应链管理、价格策略优化、动态定价、因果推断、大语言模型的研究与应用。现任京东零售算法总监，负责供应链管理策略优化、定价算法优化、价格策略制定、及价格生态治理等。所在团队曾荣获运筹与管理科学学会奖（2024 INFORMS Prize），成为该奖项设立34年以来第一个获奖的亚洲团队。
演讲主题
Agentic Commerce：商业世界模型中的因果建模实践
Agentic AI 正推动商业系统从预测驱动走向决策驱动，但真正的挑战并非构建 Agent，而是建立能够刻画“决策—环境—结果”关系的商业世界模型。在 Agentic Commerce 框架下，买方、卖方与平台智能体共同参与市场交互，使商业决策问题演化为一个多智能体、多策略的动态系统。本分享将结合零售定价实践，介绍我们在 Sell-side Agent 方向上的基础探索：通过大模型提供语义先验，结合时序动态建模与因果方法，从传统 Forecasting 迈向 Counterfactual Modeling，以估计价格变化带来的需求响应，为构建可决策的商业世界模型提供基础能力。 大纲： Agentic Commerce：商业 AI 的下一阶段范式 多智能体视角下的商业系统：Buy-side / Sell-side / Platform Agent 决策空间与环境交互：商业系统的动态复杂性 从 Forecasting 到 Counterfactual Modeling Sell-side Agent 的 World Model 基础 大模型驱动的语义先验与因果需求建模实践
