• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

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 занимают место 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.

Наша школа познакомит тебя с профессионалами, которые разрабатывают такие модели, расскажут о подходах к их созданию и погрузят тебя в различные области их применения: алготрейдинг, биометрия, синтез речи, построение чат-ботов, рекомендательные системы.

Основные темы

  • Применение машинного обучения к задачам финансовой сферы
  • Задачи биометрии и проверки устойчивости моделей
  • Виртуальные ассистенты и задачи синтеза речи
  • Алгоритмическая торговля и модели временных рядов
  • Рекомендательные системы на основе транзакций клиентов

Регистрация

Спикеры

Александр Зозуля

Cтарший управляющий директор, Департамент глобальных рынков, Сбер

Меркин Леонид Альбертович

Академический руководитель образовательной программы "Анализ данных в финансах", ВШЭ

Лукьянченко Петр Павлович

руководитель группы анализа ликвидности и работы с маркет-мейкерами ПАО Московская Биржа, MOEX, ВШЭ

Андрей Камышов

Заместитель начальника управления процессных и финансовых моделей, ВТБ

Андрей Казаринов

Руководитель банковских продуктов, Яндекс

 

Дмитрий Виниченко

Исполнительный директор, Центр исследований, блок Риски, Сбер

Валерий Архипов

Руководитель направления по исследованию данных, SberDevices

Борис Жестков

Управление экспериментальных систем машинного обучения, SberDevices

Артем Кравцов

Главный инженер по разработке, SberDevices, команда SmartBio

Лидия Храмова

Team Lead Data Scientist, QIWI

 

Владислав Суханов

Владислав Суханов, senior data scientist, группа бизнес моделирования, QIWI

Дмитрий Свирчков

Senior data scientist, группа бизнес моделирования, QIWI

Дмитрий Украинский

TeamLead DS, Unicredit Russia

Виталий Мазепов

Senior DS, Retail credit risks, Unicredit Russia

Глеб Ярных

Директор по электронной торговле Райффайзенбанка

 

Иван Кочетов

CEO, TheWAAY Lifestyle Banking Platform

Денис Тимонин

AI Soultions Architect, NVIDIA

Дмитрий Миронов

AI Solutions Architect, NVIDIA

Андрей Пудовиков

Главный инженер-разработчик, Лаборатория блокчейн Сбера

Масютин Алексей Александрович

Академический руководитель программы «Финансовые технологии и анализ данных», ВШЭ, Сбер

 

Программа школы (предварительная)

  • День 1 (19 июля)

    16:00 - Леонид Меркин (ВШЭ)

    Архитектуры высокочастотных систем алгоритмической торговли

    17:00 - Алексей Масютин (ФКН ВШЭ, Сбер)

    Управление модельным риском: метаобучение

    18:00 - Валерий Архипов (SberDevices)

    Виртуальные помощники и партнеры. Chit-chat боты для улучшения клиентского опыта

    19:00 - Зозуля Александр (Сбер)

    Алгоритмическая торговля и Bigdata в трейдинге Сбера

    20:00 - Андрей Пудовиков (Лаборатория блокчейн Сбера)

    Блокчейн с применением в банковской сфере

  • День 2 (20 июля)

    15:00 - Дмитрий Миронов (NVIDIA)

    Оптимизация и запуск моделей TensorFlow с помощью TensorRT

    16:00 - Глеб Ярных (Райффайзенбанк)

    «Трейдинг: технологии и инновации». Поговорим о разнообразии ML-задач в различных областях финансов – от HFT до портфельного управления.

    17:00 - Лидия Храмова (QIWI)

    Чем отличаются data science проекты в бизнесе от соревнований? Топ must have навыков для развития карьеры датасаентиста в бизнесе и топ подводных камней для начинающих.

    17:30 - Дмитрий Свирчков (QIWI)

    Data Science и TDD (Test-driven development)
     
    Поговорим о TDD, разберемся что это и зачем, плюсы и минусы, а также в живую напишем программу на Python с помощью подхода TDD.

    18:00 - Владислав Суханов (QIWI)

    Деградация скоринговых моделей

    • Особенности скоринговых моделей
    • Причины деградации моделей
    • Эффективный мониторинг деградации моделей - как это сделано у нас.
    19:00 - Денис Тимонин (NVIDIA)

    SOTA методы в распознавании речи и библиотека NVIDIA NeMo

    20:30 - Андрей Казаринов (Яндекс)

    Oбзор международных финтехов и бизнес-моделей

  • День 3 (21 июля)

    15:00 - Дмитрий Украинский и Виталий Мазепов (Unicredit Russia)

    Бизнес-аспекты моделирования дохода клиента 

    16:00 - Борис Жестков (Сбер)

    Модели синтеза речи. Обучение и инференс

    17:00 - Дмитрий Виниченко (Сбер)

    Современные методы моделирования данных с временной структурой

    18:00 - Иван Кочетов (TheWAAY)

    Lifestyle рекомендации на основе финансовых данных

    19:00 - Артем Кравцов (SberDevices, SmartBio)

    Обучение устойчивых моделей биометрии

    20:00 - Петр Лукьянченко (ВШЭ, MOEX)

    Методы анализа данных при оценке и анализе динамики ликвидности финансовых инструментов

  • День 4 (22 июля)

    20:00

    Networking встреча (отменена)

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. 

Подробнее о совместной программе Сбербанка и ФКН ВШЭ 

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.