Процесс исследования данных и разработки моделей machine learning для оптимизации прикладных бизнес-задач в Сбербанке вышел на промышленный уровень. Появилась инфраструктура, позволяющая минимизировать временные затраты на поставку данных, обеспечить системный подход к контролю их качества, расширить ассортимент данных, доступных для анализа. Увеличилось число решений, принимаемых в парадигме data driven.
13 июля в рамках конференции «Скоринг-2017» Максим Еременко, старший управляющий директор, главный исследователь данных Сбербанка, расскажет, с какими основными вызовами приходится встречаться организации при переходе в парадигму data driven:
- как внедрить единый подход к исследованию данных в бизнес задачах;
- как сформировать и развить data science-команду;
- как оценить эффективность решений, принимаемых на основе аналитики данных.
«Парадигма data driven означает, что корпорация активно использует аналитику данных для моделирования и последующего принятия решений. Но все не так просто. Во-первых, компания должна быть уверена в том, что решение, принимаемое на основе моделей точнее и эффективнее, чем решение, которое принимает эксперт с большим опытом и хорошей компетенцией. Во-вторых, она должна обладать соответствующими технологиями. И в-третьих, нарастить экспертизу в области data science, ключевой компетенции, которая требуется для перехода на принятие решений с помощью моделей», — поясняет Максим Еременко.
«Если еще год назад мы в основном говорили о применении методов машинного обучения и так называемых «самообучающихся» систем в задачах риск-менеджмента, то сегодня инструментарий активно используют аналитики в бизнес-подразделениях, сервисных функциях», — добавляет он.
С помощью использования нейронных сетей банку удалось научиться предсказывать транзакции клиентов и не только. В своем выступлении Максим Еременко представит 3 бизнес-кейса на основе машинного обучения и data science:
- Планирование финансовых целей на основе показателей риск-доходность.
- Обучение диалоговых систем для чатботов и виртуальных помощников.
- Использование нейронных сетей для предсказания профиля трат клиентов.
Кроме того, будет представлен кейс применения психометрического скоринга — принципиально нового способа изучения поведения клиентов банка.
Выступление пройдет в рамках конференции «Скоринг-2017. Инновации. Новые данные. Удаленная идентификация». Посмотреть подробную программу и зарегистрироваться можно тут.
Партнерский матариал.
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
- 1 Эволюция ML-сервисов в микрофинансовых организациях и советы по внедрению
- 2 Цифровые двойники: как работают, зачем нужны и как смоделировать своего
- 3 С какими сложностями может столкнуться компания при внесении данных в IT-системы и как упростить этот процесс
- 4 Помощь агробизнесу. Как Big data улучшает работу сельхозпредприятий
- 5 Как использовать Big Data & AI для увеличения потока клиентов: кейс с крупным банком
ВОЗМОЖНОСТИ
24 апреля 2024
25 апреля 2024