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.
Партнер
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
Спикеры
Максим Жарковский
Заместитель начальника Центра, Газпромбанк
Петр Лукьянченко
Руководитель группы анализа ликвидности и работы с маркет-мейкерами ПАО Московская Биржа, MOEX, ВШЭ
Александр Нам
Управляющий директор, руководитель Лаборатории блокчейн, Сбер
Дмитрий Рузанов
Руководитель продвинутой аналитики юридических лиц, Альфа-Банк
Никита Зелинский
Chief Data Scientist, MTS
Олег Травкин
Управляющий директор - начальник центра исследований, Блок Риски, Сбер
Валерия Бакланова
Приглашенный преподаватель, Департамент финансового менеджмента, НИУ ВШЭ
Артём Копин
Консультант Центра компетенций по ИИ и продвинутой аналитике, Департамент управления данными, Банк России
Денис Штыров
Скрам-мастер команд Центра мониторинга цифрового развития, ВТБ
Рита Сиразова
Руководитель направления по работе с партнёрами, Skolkovo Fintech Hub
Сергей Федотов
Генеральный директор Double Data, Skolkovo Fintech Hub
Александр Толмачев
Руководитель службы аналитики, Ozon Fintech
Александр Бредихин
ML-исследователь-разработчик, Тинькофф
Алексей Куркин
Стажер-исследователь, Центр финансовых исследований и анализа данных НИУ ВШЭ
Программа школы
-
3 июня - день 1. Культурный центр НИУ ВШЭ, Большой зал (Вход № 4)
11:00 - Максим Жарковский (Газпромбанк )
Обзор подходов к моделированию поведения корпоративных клиентов банка
12:00 - Петр Лукьянченко (Мосбиржа, ВШЭ)
Agent based modelling within mathematical finance
13:00 - Александр Нам (Сбер)
Технология блокчейн на финансовых рынках
13:50 - Обед
14:40 - Дмитрий Рузанов (Альфа-Банк)
Продвинутая аналитика в корпоративном банкинге
15:40 - Никита Зелинский (MTS)
Использование графовых данных в Банках
16:40 - Олег Травкин (Сбер)
Transformers demystified
-
4 июня - день 2. Культурный центр НИУ ВШЭ, Большой зал (Вход № 4)
11:00 - Артём Копин (Банк России)
Подходы MlOps и ModelOps для надежных и доверенных решений
12:00 - Денис Штыров (ВТБ)
Agile подходы в разработке аналитической отчётности
13:00 - Рита Сиразова и Сергей Федотов (Sk Fintech Hub)
Технология на основе открытых данных из интернета
13:50 - Обед
14:40 - Александр Толмачев, Максим Федотов (Ozon Fintech)
Карты, деньги, два аналитика - как построена аналитика данных на 7 петабайтах данных
15:40 - Александр Бредихин (Тинькофф)
Персональные ML-рекомендации ценных бумаг в Тинькофф инвестициях
16:40 - Алексей Куркин и Валерия Бакланова (НИУ ВШЭ)
Криптовалюты и цифровые активы как объект внимания инвесторов
17:40 - Networking встреча - фуршет
Участники
Организаторы
Базовая кафедра ПАО Сбербанк: Заместитель заведующего кафедрой
Базовая кафедра ПАО Сбербанк: Руководитель проекта
Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Методист
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 ФКН ВШЭ и Сбера.
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.