Data Fusion и работа с клиентами с участием Gartner, Tele2, Мультикарта, ВТБ, Почта России

Описание

Модератор: Сергей Голицын, вице-президент, заместитель руководитель департамента анализа данных и моделирования, ВТБ

Обзор основных трендов Data Fusion в России и мире
Законодательные ограничения обмена и использования данных, новые типы данных и перспективные технологии обмена данными.
Светлана Сикуляр вице-президент по исследованиям, Gartner

Новые шаги Банка ВТБ в области DataFusion
Поговорим о том, как можно применять DataFusion в графовой аналитике, используя обезличенную геометрию графа и его раскраску. Благодаря данному подходу мы можем обогащать наши модели первичной информацией о взаимосвязях контрагентов, не нарушая законов о персональных данных. Расскажем о качественно новом продукте Банка – geo-embedings. Geo-embeddings это «полуфабрикаты» данных, которые содержат всю релевантную информацию для решения конкретной задачи в удобной векторной форме. Их применение позволяет достигать синергетического эффекта с заказчиками, которые развивают собственную компетенцию в области продвинутой аналитики.
Денис Суржко, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения, ВТБ

Data Fusion в трансграничных перевозках
Алексей Деревянкин, руководитель подразделения Data Science, Почта России

Универсальные защищенные данные или как Embeddings помогают обезличивать данные без потери их выразительности
Современные технологии машинного обучения позволяют создавать обезличенные векторные представления (Embedding) всех знаний о клиенте, так чтобы это было безопасно и не раскрывало реальных фактов о нем, но при этом полученные векторные представления были максимально «выразительны» для переиспользования в моделях машинного обучения. Рассмотрим наработки и поделимся собственным опытом в этой сфере.
Дмитрий Берестнев, управляющий директор, Департамент анализа данных и моделирования, ВТБ, Chief Data Scientist, TData

Геоаналитические продукты Tele2 для управления пассажиропотоком
Деперсонализированные перемещения населения в совокупности с современными методами обработки больших данных позволяют контролировать потоки пассажиров на объектах транспортной инфраструктуры (аэропорты, авиакомпании, вокзалы, маршруты, дороги и т.д.). Выполнять прогнозы и регулировать трафик по направлениям, географии маршрутов, и типам транспорта. Продукты геоаналитики направлены на повышение доступности транспорта для населения, увеличению эффективности предприятий и развитию отрасли в целом. В основу разработки таких продуктов легли инновационные методы моделирования маршрутов и треков перемещения абонентов мобильной сети, разработанные в Tele2
Константин Загуменнов, руководитель продуктов больших данных в госсекторе и Вадим Уваров, TechLead проектов по исследованию больших данных, Tele2

Формула МультиКарты: machine learning + уберизация = инновационные решения для сервиса оборудования
Мультикарта реализует несколько проектов, направленных на значительное преобразование существующей бизнес-модели оказания сервисных услуг для эквайрингового оборудования с использованием искусственного интеллекта, блокчейна и модели уберизации. Решение ряда поставленных задач требует использования подходов по слиянию данных из различных источников: датчиков работы оборудования, транзакционных данных, информации об остатках денежных средств и др.
Кирилл Свириденко, генеральный директор, Мультикарта

#datafusion #datascience #bigdata #ИИ #AI #machinelearning