FIN DATA CONFERENCE 2018

Fin Data Conference - конференция об анализе и технологиях больших данных компаний финансовой отрасли.

В условиях глобальной диджитализации финансового сектора, все больше компаний стремятся стать data-driven, понимая, что внедрение технологий эффективного анализа данных один из основных драйверов роста и развития компании, повышения прибыльности и конкурентоспособности.

Состоится полная, качественная и всесторонняя экспертиза современных методов, технологий и возможностей использования данных для повышения маржинальности бизнеса и снижения рисков компаний финансовой отрасли.

Спикерами выступят:

• Алексей МИНИН - директор Института прикладного анализа данных. Deloitte
• Александр ФОНАРЁВ - Co-Founder & Chief Data Scientist. SBDA Group (Rubbles)
• Иван СЕРОВ - Head of data science. ID Finance
• Светлана ГАЙДУКОВА - Сountry Manager Russia. TWINO
• Михаил ШЕБАЛКОВ - Руководитель дирекции клиентской аналитики и отчетности. Банк УРАЛСИБ
• Андрей ДРОЗДОВ - Генеральный директор. БКС Страхование жизни
• Эльман МЕХТИЕВ - Исполнительный вице-президент. АССОЦИАЦИЯ РОССИЙСКИХ БАНКОВ
• Анна КОКШАРОВА - Co-founder. ABot Solutions
• Владимир КОСТЯЕВ - Co-founder. Третий элемент: скоринг

Обсудим 13 декабря:

1. Как стать data-driven в условиях ужесточения регулирования в области обработки данных?
2. Как GDPR влияет на процесс развития решений на основе аналитики данных?
3. Как подготовить инфраструктуру для успешной реализации перехода?
4. На каком этапе перехода от автоматизации к роботизации находятся современные банки и финтех-компании?
5. Возможен ли переход к роботизации исключительно внутренними подразделениями финансовых компаний?
6. Как примирить интересы IT и аналитического подразделения?
7. Какова реальная стоимость разработки роботизированного решения?
8. Гарантирует ли найм сильной команды data science разработку гарантированно эффективной системы?
9. Как добиться окупаемости инвестиций в анализ данных и стоит ли разрабатывать кастомизированные решения?
10. Каковы основные области применения BigData в современных финансовых компаниях, как примирить маркетинг и риски и как новые технологии организации работы с данными изменят бизнес-процессы?
11. Возможен ли экстенсивный переход от BigData к Smart Data?

Программа конференции:

СЕССИЯ 1

ОБЗОР ЗАКОНОДАТЕЛЬНЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ И ТРЕНДОВ РАЗВИТИЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ ОБРАЩЕНИЯ ДАННЫХ

• Аналитический обзор: современные ограничения на работу с данными
• Как RegTech и SupTech изменят подходы к регулированию обращения данных
• Где граница между персональными данными и большими данными
• Влияние GDPR на процессы сбора и обработки клиентских данных
• Как найти баланс между регулированием и интересами развития бизнеса

СЕССИЯ 2

ИНФРАСТРУКТУРА АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

• Кейсы создания инфраструктуры для работы с данными
• Чем отличается инфраструктура автоматизации процессов от инфраструктуры создания AI решений
• Путь от облачных инфраструктур к созданию хранилищ данных и озер данных. Как не погрязнуть в болоте данных и необходимо ли внедрять data lake.
• Необходимость внедрения инфраструктуры для работы с большими данными в процессе цифровой трансформации бизнеса
• Блокчейн в инфраструктуре данных

ЭКСПЕРТНАЯ ДИСКУССИЯ

IN-HOUSE РАЗРАБОТКА ИЛИ ВНЕДРЕНИЕ ГОТОВЫХ РЕШЕНИЙ В ВОРКФЛОУ ОБСЛУЖИВАНИЯ КЛИЕНТА

• Нужно ли держать данные во внутреннем контуре? Какие данные целесообразно обрабатывать во внешнем контуре?
• Сколько стоит разработка собственных решений по анализу данных
• Являются ли данные финансовой организации ценностью, стоит ли опасаться утечки больших данных и как организовать взаимодействие с вендором ai-решений. Управление данными и управление продуктами.
• Большие данные – большие проблемы или возможности

СЕССИЯ 3

RPA и AI В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ.
СЕКРЕТЫ УСПЕХА И СЛОЖНОСТИ ВО ВНЕДРЕНИИ

• Итоги пилотов по биометрии в российских банках
• Возможна ли роботизация процесса верификации клиента
• Поведенческие паттерны. Кейсы в управлении рисками
• Антифрод. Необходим ли переход от автоматизации черных списков и стоп-правил к построению высокоинтеллектуальных систем
• Необходима ли роботизация в процессах проверки контрагентов
• Как измерить ROI внедрения автоматизированных решенийВозможно ли проведение пилотов по внедрению AI-решений
• Как большие данные помогают строить скоринг категории unbanked

СЕССИЯ 4

КЕЙСЫ ПРИМЕНЕНИЯ АНАЛИТИКИ ДАННЫХ В МАРКЕТИНГЕ

• Кейсы применения технологий роботизации в клиентском обслуживании
• Кейсы применения технологий AI для повышения конверсионной модели обслуживания клиентов
• Как применять data-driven подход для определения привычек и повышения эффективности маркетингового таргетинга
• DMP в маркетинге. Как быстро строить карты лояльности и развивать client-centric подход
• Почему всем нужны чат-боты

ЭКСПЕРТНАЯ ДИСКУССИЯ

КАК НАЙТИ КОМПРОМИСС МЕЖДУ ПЕРСОНИФИКАЦИЕЙ ПРЕДЛОЖЕНИЙ МАРКЕТИНГА И ПОРТФЕЛЬНЫМИ СТРАТЕГИЯМИ РИСКОВ

Условия участия:

1. Стоимость участия:
• 1 участник - 19 500 р.
• За 2-го и последующих - по 17 500 р.
2. Для b2b-компаний:
• 1 участник - 23 500 р.
• За 2-го и последующих - по 19 500 р.
3. Пакет заочного участия - 10 000 р., включает:
• Подключение к онлайн-трансляции (HD-качество);
• Все видеоматериалы конференции;
• Презентации спикеров.

В стоимость очного участия входит:

• Участие в деловой части Конференции;
• Участие в неформальной части Конференции;
• Материалы Конференции: презентации, фотоматериалы, видеоматериалы;
• Питание на мероприятии: кофе-брейки, обед, фуршет;
• Комплект Участника:
• Рабочая тетрадь Конференции;
• Раздаточные материалы;
• Отраслевые журналы.

Время проведения:

Регистрация: 8.30 - 10.00
Основная программа: 10.00 – 18.30
Фуршет: 18.30

КОНТАКТЫ ОРГАНИЗАТОРОВ:

1. Зарегистрироваться: +7 (499) 390 66 04, +7 (925) 002 86 25, reg@conglomerat.net
2. По вопросам партнерства и спонсорства: +7 (926) 095 47 48, a@conglomerat.net