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.

Участники Школы смогли познакомиться с профессионалами, которые разрабатывают такие модели: они рассказали о подходах к их созданию и позволили погрузиться в различные области их применения: алготрейдинг, биометрия, синтез речи, построение чат-ботов, рекомендательные системы.

Генеральный партнер

ФКН

Статья о мероприятии

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 больших языковых моделей 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 ИТ-директором?

    Алексей Клепиков, вице-президент, руководитель ИТ-кластера, МТС Финтех

    14:40 - Как применяли анализ данных и машинное обучение 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, руководитель направления аналитики данных (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 анализе данных: 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 ИТ-кластера, МТС Финтех

Дмитрий Рузанов

Руководитель продвинутой аналитики юридических лиц, Альфа-Банк

Валерий Новиков

Руководитель направления интеллектуального анализа данных, Альфа-Банк

 

Дмитрий Бугайченко

Руководитель направления аналитики данных (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

Яковлева Илона Александровна

Базовая кафедра ПАО Сбербанк: Заместитель заведующего кафедрой

E-mail: iyakovleva@hse.ru
Тел.: +7 (495) 531-00-00 *27331
Минец Максим Вячеславович

Базовая кафедра ПАО Сбербанк: Руководитель проекта

E-mail: mminecz@hse.ru
Тел.: +7 (495) 531-00-00 *27764

Магистратура «Финансовые технологии и анализ данных»

Программа фокусируется на трех группах навыков профессионального аналитика данных: математические методы и алгоритмы, программные инструменты 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 сотрудниками Сбера и преподавателями ФКН.

Подробнее о совместной программе ФКН ВШЭ и Сбера