BY DATA

1. О важности бизнес-анализа:

• Классификация vs. аплифт (кейс: предотвращение оттока)

2. О данных как основе машинного обучения:

• самый простой способ добиться прироста качества
• качественные данные = новые возможности для бизнеса (кейс: геолокация терминалов)

3. О выборе лучшего ML-подход для решения задачи:

• Какие задачи персонализации мы решили в Сбер Банке (обзор)
• Многоликие рекомендательные системы (кейсы: склонность клиента к категориям трат / витрина программы лояльности / ранжирование частых платежей)

4. Об оценке качества ML-модели

• С точки зрения ML-метрик / бизнес-метрик / денег
• A/B тесты и методы сausal inference как инструменты оценки

5. Жизнь моделей в проме

• О внедрении и мониторинге моделей

Здесь вы сможете обсудить с коллегами из других компаний решение актуальных вопросов.

Круглый стол 1. Бизнес-применение данных

• Какие лучшие практики использования данных помогли увеличить доходность бизнеса?
• Как интегрировать данные в бизнес-стратегию для повышения эффективности?
• Какие инструменты позволяют эффективно находить и использовать ценные данные в повседневной работе?

Модератор: Сергей Шопик, директор, Лаборатория клиентского опыта (Беларусь)
Эксперт: Сергей Хавронин, CPO Департамента монетизации данных, X5Retail Group

Круглый стол 2. Офис данных в организации

• Как изменяются функции и роли офиса данных в современных организациях?
• Как эффективно взаимодействовать офису данных с другими подразделениями для оптимального использования данных?
• Как поддерживать и развивать культуру данных внутри компании?

Модератор: Алексей Карнаухов, директор по развитию инноваций и внедрению Big Data Invento Labs, ex-директор департамента управления корпоративными данными Сбер Банк

Круглый стол 3. Использование LLM в бизнесе

• Какие задачи бизнеса решаются с помощью LLM и какие результаты это приносит?
• Какие риски и вызовы связаны с внедрением LLM в бизнес-процессы?
• Как оценивается потенциал LLM в перспективе?

Модератор: Александр Шляжко, Data Scientist Блока Розничный бизнес, Сбер Банк

Круглый стол 4. MLOps и внедрение машинного обучения в бизнес-процессы

• Какие основные принципы и практики MLOps важны для успешного развертывания и управления моделями машинного обучения?
• Как обеспечить интеграцию и автоматизацию процессов MLOps в существующие рабочие процессы?
• Какие инструменты и платформы наиболее эффективны для реализации MLOps?

Модератор: Олег Гичан, менеджер по разработке проектов продвинутой аналитики Группы продвинутой аналитики Альфа Банка