Что такое финтех? Данный термин невероятно распространен, но границы того, что он определяет, продолжают динамично меняться. Банки все больше фокусируются на бизнес-направлениях, которые приносят непроцентные доходы, а телеком и ИТ-компании запускают кредитные карты и активно развиваются на рынке платежей и переводов.
Одно можно сказать с уверенностью: такое развитие бизнес-направлений возможно благодаря технологиям анализа данных. Все задачи, от управления портфелями ценных бумаг до предоставления сервиса дистанционной идентификации клиента — используют модели машинного обучения.
Вы сможете познакомиться с профессионалами, которые разрабатывают такие модели: они расскажут о подходах к их созданию и позволят погрузиться в различные области их применения: алготрейдинг, биометрия, синтез речи, построение чат-ботов, рекомендательные системы.
Мероприятие пройдет по адресу Покровский бульвар, д.11 с.6, Центр Культур НИУ ВШЭ.
Участие в школе бесплатное. Необходима регистрация.
Генеральный партнер
Основные темы:
- Применение машинного обучения к задачам финансовой сферы
- Компьютерное зрение в финансах
- Децентрализованные финансовые сервисы
- Блокчейн в финансах и других отраслях
- Экономика построения облачных сервисов
Программа школы
-
1 июня - день 1. Культурный центр НИУ ВШЭ, Большой зал (Вход № 4)
11:00 - Опыт применения LLM для аналитической поддержки
Петр Лукьянченко, руководитель департамента машинного обучения, Samokat.tech
11:50 - Практическая ценность блокчейн в финансах и других отраслях
Кирилл Янишин, руководитель направления Лаборатории блокчейн Сбера
13:00 - Обед
13:40 - Как стать IT-директором?
Алексей Клепиков, вице-президент, руководитель IT-кластера, МТС Финтех
14:40 - Как применяли анализ данных и ML для привлечения корпоративных клиентов через партнеров в Альфа-Банке
Дмитрий Рузанов, руководитель продвинутой аналитики юридических лиц, Альфа-Банк
Валерий Новиков, руководитель направления интеллектуального анализа данных, Альфа-Банк
-
2 июня - день 2. Культурный центр НИУ ВШЭ, Большой зал (Вход № 4)
11:00 - Краткая история рекомендательных систем
Дмитрий Бугайченко, Chief Data Scientist B2C Сбер
12:00 - Компьютерное зрение в финансах: от Face ID и защиты личности до поведенческой аналитики
Татьяна Дешкина, заместитель директора по развитию продуктов, VisionLabs
13:00 - Обед
13:40 - Карьера в Data Science: быстрый старт и перспективные направления
Артем Копин, руководитель экспертной группы Центра внедрения инструментов цифровизации и искусственного интеллекта Департамента данных, проектов и процессов, Банк России
14:40 - Экономика построения облачных сервисов
Михаил Соловьев, руководитель по развитию технологической независимости ИТ-инфраструктуры, Тинькофф
Спикеры
Петр Лукьянченко
Руководитель департамента машинного обучения в Samokat.tech, заведующий лабораторией «ИИ в математических финансах» ФКН ВШЭ
Кирилл Янишин
Руководитель направления Лаборатории блокчейн Сбера
Алексей Клепиков
Вице-президент, руководитель IT-кластера, МТС Финтех
Дмитрий Рузанов
Руководитель продвинутой аналитики юридических лиц, Альфа-Банк
Валерий Новиков
Руководитель направления интеллектуального анализа данных, Альфа-Банк
Дмитрий Бугайченко
Chief Data Scientist B2C, Сбер
Татьяна Дешкина
Заместитель директора по развитию продуктов, VisionLabs
Михаил Соловьев
Руководитель по развитию технологической независимости ИТ-инфраструктуры, Тинькофф
Артем Копин
Руководитель экспертной группы Центра внедрения инструментов цифровизации и искусственного интеллекта Департамента данных, проектов и процессов, Банк России
Участники
Организаторы
Базовая кафедра ПАО Сбербанк: Заместитель заведующего кафедрой
Тел.: +7 (495) 531-00-00 *27331
Базовая кафедра ПАО Сбербанк: Руководитель проекта
Тел.: +7 (495) 531-00-00 *27764
Магистратура «Финансовые технологии и анализ данных»
Программа фокусируется на трех группах навыков профессионального Data Scientist’а: математические методы и алгоритмы (Data Science), программные инструменты (Data Engineering) и внедрение моделей в бизнесе.
Обучающиеся проходят подготовку по релевантным разделам математики, требующимся для анализа данных, осваивают современные концепции программирования (параллельно-распределенные вычисления), современные методы машинного обучения к задачам финансов, а также изучают предметную область: основы макроэкономики, риск-менеджмента.
Студенты выполняют дипломы и курсовые работы на основе задач, предлагаемых DS сотрудниками Сбера и профессорами ФКН.