FinMachine-2019
21 марта в Конгресс-центре Технополиса "Москва" пройдет 3-й ежегодный форум FinMachine-2019: как искусственный интеллект, машинное обучение и Big Data помогают банку быть эффективнее.
Предварительная программа:
Сессия 1. Вызовы, стратегия и тактика
Какие направления применения искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML) и анализа больших данных способны принести компаниям наибольший эффект в 2019-2020 гг.
- Тенденции и тренды в развитии AI, ML и Big Data: где хайп и что ценно.
- Объединение и кросс-отраслевое использование больших данных из различных источников: реалистичность, риски, подводные камни.
- Перспективы и барьеры для развития BigData в российских банках.
- Направления удара: в каких областях и бизнес-процессах стоит заменять сотрудников искусственным интеллектом, а в каких это нецелесообразно.
- Трансформация управления проектами по внедрению AI и ML. Что нужно, чтобы модные технологии превратились в Business Value.
- Панельная дискуссия по теме сессии.
Сессия 2. Фронт-офис и маркетинг
AI, ML и Big Data при удаленных коммуникациях с клиентом, в продажах и маркетинге
- Диалоговый банкинг и «человечность» AI в нем.
- NLP-модели для чат-ботов, голосовых помощников и робоэдвайзеров.
- Машинное зрение в мобильном приложении, call-центре, отделениях и банкоматах.
- Вовлечение клиента в коммуникацию с брендом через машинное зрение в рекламе.
- Анализ настроения клиента. AI, ML и Big Data для персонализации и микросегментации финансовых услуг.
- Управление ассортиментом и индивидуальными предложениями: опыт мобильных операторов.
- Анализ поведения клиента для увеличения продаж: опыт ритейлеров.
- и многое другое.
В рамках сессии состоится Панельная дискуссия об использовании AI, ML и Big Data в кросс-отраслевых бизнес-моделях.
Сессия 3. Бэк-офис и безопасность
AI, ML и Big Data во внутренних бизнес-процессах и инфраструктуре банка
- Antifraud-моделирование c помощью нейросетей.
- Машинное зрение для борьбы с мошенничеством и в скоринге заемщиков.
- Повышение скорости и качества ответов внутренней поддержки сотрудников.
- Обучение AML-модуля массовым отраслевым изменениям.
- Прогнозирование трафика банкоматов и отделений для выбора их оптимального расположения, расчета требуемой наличности и т.п.
- Интеграция роботизации с AI, ML и Big Data.
- Алгоритмы перехода от статистических методов к методам машинного обучения.
- Кейсы применения AI, ML и Big Data в риск-менеджменте, HR и юридической работе.
- и многое другое.
Подробнее: http://finmachine.ru