Цель форума: качественная и всесторонняя экспертиза современных методов, технологий и возможностей оценки физических лиц и малого и среднего бизнеса в online и offline-каналах.
Для кого: традиционно принимают участие: банки, страховые, лизинговые и факторинговые компании, интернет-компании, телеком-компании, микрофинансовые компании, мобильные операторы, fintech-компании и технологические стартапы.
Целевая аудитория: директора по управлению рисками, стратегическому развитию, отделов операционных рисков, управлений анализа кредитных рисков, управлений долгового рынка, отделов анализа финансовых рынков, управлений по риск-интеграции, департаментов риск-процессов.
Программа форума:
8:45 - 9:30 Регистрация. Приветственный кофе
СЕССИЯ 1: ОБЗОР РЫНКА ИННОВАЦИЙ, ТЕХНОЛОГИЙ И МЕТОДОВ ОЦЕНКИ, АНАЛИТИКА И ТРЕНДЫ
Темы сессии:
- Аналитический обзор: современные тренды и подходы в технологиях оценки
- Интеллектуальные технологии в оценке - эволюция или революция?
- Как стать организацией data driven?
- Современный скоринг и цифровая трансформация
- Современные методы анализа
- Инфраструктура для работы с большими данными, нейронными сетями
ЭКСПЕРТНАЯ ДИСКУССИЯ: ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ ПРОТИВ НЕЙРОСЕТЕЙ
Тезисы к обсуждению:
- статистические модели vs интеллектуальных технологий
- проблемы уязвимости, анализ ключевых преимуществ и перспективы
- стоимость внедрения новых технологий
- целесообразность совмещения двух подходов
СЕССИЯ 2: FINTECH-СЕССИЯ Прорывные технологии, инновационные продукты и сервисы от fintech-стартапов
Кофе-брейк
СЕССИЯ 3: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОЗДАНИИ ЭФФЕКТИВНОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ
Темы сессии:
- Нейросети: обзор всех доступных технологий
- Нейросети: с чего начинать, как выбрать сеть под задачи
- Машинное обучение – секреты успешного моделирования
- Биометрические технологии
- Кейс «глубинного» обучения в предиктивной аналитике
- Кейс применения «случайного леса»
- Применение градиентного бустинга
- Сложности в интерпретации данных в технологиях нейросетей, машинного обучения
- Применение методов нейросетей, машинного обучения в анализе транзакций по клиенту
- Нейросети и машинное обучение: можно ли решить проблему интерпретируемости результатов?
- Влияние предобработки данных при использовании нейросетевых алгоритмов
- Решение проблемы переобучения при применении нейросетевых технологий
- Опыт применения Python.
- Кейсы Технологии Hadoop. Применение в скоринге, оценки клиентов, работа с большими данными
- Стэк технологий, «озеро данных» - повышают ли эффективность работы над скорингом
- Как построить IT платформу для работы с большими данными, нейронными сетями, машинными обучение.
- Сколько будет стоить?
Обед
СЕССИЯ 4: BIG DATA И АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ
Темы сессии:
- Анализ цифрового следа
- Психометрический скоринг
- Транзакционный скоринг
- Сбор данных об устройствах
- Геолокационные данные
- Данные мобильных операторов
- Государственные базы данных
- Анализ окружения заемщика, соцсети, моб. приложения
- Директива GDPR
- Правовые аспекты использования персональных данных
16:15 - 16:30 Перерыв
СЕССИЯ 5: КЕЙСЫ ПРИМЕНЕНИЯ СКОРИНГОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Темы сессии:
- Технологии для оценки МСБ
- Скоринг в целях CRM и клиентской базы
- Технологии оценки инвесторов Collection-scoring
- Антифрод Скоринг в страховании
- Скоринг в лизинге
ЭКСПЕРТНАЯ ДИСКУССИЯ: КТО ТАКИЕ DATA SCIENTISTS?
Тезисы к обсуждению:
- чем они отличаются от типичных специалистов по скорингу
- должен ли data scientists знать классическую математическую статистику
- ключевые навыки data scientists: кто они – математики или программисты
- где искать data scientists и сколько специалисты стоят
- можно ли вырастить экспертизу data scientists
18:00 Фуршет, неформальное общение
МАСТЕР-КЛАСС ДЛЯ УЧАСТНИКОВ ФОРУМА
отдельный зал / продолжительность 3 часа
Машинное обучение и статистические методы на Python/
На мастер-классе участники получат целостное представление о том, как заниматься эффективным моделированием с помощью Python. Будут подробно рассмотрены способы моделирования как с помощью статистических методов, так и с помощью машинного обучения на Python. Участники определят какие современные методы моделирования более эффективны для бизнеса.
- Почему разбивка основных библиотек и синтаксиса Python не гарантирует результата в моделировании
- Как исходные данные влияют на модель. Методы предобработки
- Лайфхаки при построении моделей методами машинного обучения
- Так ли страшен «тяжелый хвост»?
- От логистической регрессии к нейросетям. Всегда ли переход уместен?
- Как оценить качество модели
- Как научиться «управлять» искусственным интеллектом. Об опыте построения систем мониторинга
Условия участия:
РАННЯЯ РЕГИСТРАЦИЯ
(при оплате до 30.06.18 включительно)
- 1 участник - 16 500 руб.
- 2-ой участник от компании - 15 000 руб.
- 3-й и последующие - 13 500 руб.
РЕГИСТРАЦИЯ
(с 01.07.18)
- 1 участник - 21 500 руб.
- 2-ой участник от компании - 19 500 руб.
- 3-й и последующие - 17 500 руб.
В СТОИМОСТЬ УЧАСТИЯ ВХОДИТ:
- Участие в деловой и неформальной частях Форума
- Материалы: видео, презентации, фото
- Питание на мероприятии: кофе-брейки, обед, фуршет
- Комплект Участника:
- Рабочая тетрадь Участника
- Раздаточные материалы
- Отраслевые журналы
КОНТАКТЫ ОРГАНИЗАТОРОВ
- Зарегистрироваться на форум:
-
По вопросам партнерства и спонсорства