Новости

Сбербанк проведет мастер-класс по машинному обучению

Новости
Светлана Зыкова
Светлана Зыкова

Главный редактор RB.RU

Светлана Зыкова

18 ноября в рамках форума FinMachine-2016 Сбербанк проведет воркшоп по машинному обучению. В программе заявлена демонстрация моделей машинного обучения на примере Сбербанка и разбор трех кейсов применения таких технологий в компании. Кроме того, планируется обсудить проблему управления модельным риском в условиях, когда 80-90% решений в организации будут принимать машины.

Мастер-класс проведут эксперты Сбербанка — директор департамента моделирования рисков Максим Еременко и глава направлений R&D, Data Science Андрей Черток.

Сбербанк проведет мастер-класс по машинному обучению

Сбербанк и машинное обучение

«Мы считаем, что через 5 лет мы сможем принимать примерно 80% всех решений автоматически с помощью искусственного интеллекта», — заявил недавно глава Сбербанка Герман Греф. И действительно, компания давно работает с технологиями машинного обучения.

В последнее время, помимо традиционных для банков областей (это оценка кредитных рисков, безопасность и противодействие мошенничеству, вторичные и кросс-продажи), Сбербанк стремится применять машинное обучение в предиктивной аналитике, сквозной обработке (STP) и в области оптимизации бизнес-процессов.

Как сообщают в Сбербанке, в настоящее время компания работает над новой банковской платформой, частью которой станут и системы машинного обучения. Учитывая совершенно новый технологический стек платформы, а также многократно выросшие вычислительные мощности, стало возможным сделать системы машинного обучения ее неотъемлемой частью. Это позволит значительно расширить спектр применения технологий машинного обучения и упростить их использование в различных банковских системах.

Отдельно стоит отметить направление когнитивных вычислений, что позволит, по мнению банка, быстро развивать новые направления бизнеса. Помимо этого, в рамках R&D активно исследуется область глубокого обучения (deep learning).

В результате нескольких пилотных проектов Сбербанка машинное обучение позволило получить следующие показатели:

  • С 3-4 недель до 3-4 часов сократилось время разработки скоринговой карты
  • 70% составила точность прогноза увольнения сотрудника в отделениях уже в первые 3 месяца работы системы
  • В 15-20 раз снизился объем потерь от фрода при подаче заявок на кредит в отделениях

Как посетить воркшоп

Мероприятие Сбербанка проходит в рамках форума FinMachine-2016. Посмотреть программу форума и зарегистрироваться в качестве участника можно тут

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 AI для HR: профиль кандидата, который повысит скорость найма в два раза
  2. 2 Эволюция ML-сервисов в микрофинансовых организациях и советы по внедрению
  3. 3 Машины не восстанут, но вылететь с работы можно: разбираемся, зачем осваивать нейросети
  4. 4 Мнение эксперта: Игорь Пивоваров о том, что происходит с OpenAI
  5. 5 «Доверять нельзя бояться». Как работают нейросети в беспилотных автомобилях
FutureFood
Кто производит «альтернативную» еду
Карта