26 августа 2024 года
Как работать с математическими моделями и превратить их из «чёрного ящика» в понятный бизнес-пользователю инструмент, рассказывает Илья Тихонов, владелец продукта Polymatica ML компании SL Soft.
За три года, с 2021 по 2023, финансовый эффект Сбера от внедрения AI составил более 800 млрд рублей, при этом удалось добиться значительного сокращения отклонений в работе моделей, избавиться от массы ненужных данных и добиться почти стопроцентного восстановления описаний атрибутов с помощью LLM-моделей. Как банк использует данные для управления процессами, рассказывает Борис Рабинович, CDO Сбербанк.
По данным ведущего консалтингового агентства McKinsey, примерно 70% проектов по цифровой трансформации и внедрению ИИ не достигают заявленных целей. Но выбрав правильный подход, релевантный задачам бизнеса, можно значительно увеличить операционную эффективность и сократить трудозатраты на 30%. Какие есть варианты — рассказывают Мария Мееревич, ведущий бизнес-архитектор, и Анна Ивочкина, руководитель по реализации проектов в финсекторе RNT Group (входит в группу «Рексофт»), спикеры недавно прошедшего форума FinNext`24.
Татьяна Свидунович, первый вице-президент, и Алексей Голубинцев, зам. начальника департамента банковских процессов Газпромбанка, рассказывают, зачем в штат банка «зачислили» свыше 200 серверных роботов и около 1500 роботов-помощников, какие функции на них возложили, как добиваются их окупаемости и какого эффекта уже удалось достичь.
Как «Винвестор» разработал инфраструктуру для инвестиций в ЗПИФ на объекты недвижимости ГК «Самолёт» и запустил их продажи «от первого ТЗ до релиза» за два месяца, рассказал Виталий Муттер, директор по развитию бизнеса АО «Винвестор», спикер недавно прошедшего форума FinNext`24.
За каких специалистов сейчас разворачивается борьба между банками и компаниями из других отраслей, рассказывает Мария Игнатова, руководитель направления маркетинговых исследований hh.ru.
Запуск ML-платформы на Open Source позволил за полгода сократить time2market c шести до двух месяцев. По какому принципу осуществлялся выбор платформенного решения и компонентов, с какими подводными камнями пришлось столкнуться в процессе внедрения и каких ещё результатов можно достичь на этом направлении, рассказывает Александр Ошурков, руководитель Big Data МКБ.
Как автоклассификация клиентских запросов позволила банку сэкономить десятки миллионов рублей в год и какого инструментария пока не хватает для полноценной автоматизации NLP-проектов, рассказывают Руслан Фазилов, начальник управления «Контактный центр», и Лев Меркушов, зам. начальника управления перспективных алгоритмов машинного обучения ВТБ.
Евгений Смирнов, руководитель лаборатории машинного обучения Альфа-Банка, генеральный продюсер форума Data Day`24, разбирает ключевые аспекты успешного внедрения Data Science в бизнес-процессы компании.
Топ-3 финтех-трендов года по версии Александра Чернощёкина, cтаршего вице-президента, руководителя блока среднего и малого бизнеса ПСБ, спикера FinNext`24.
