BY DATA CONF ежегодно собирает практиков и экспертов из финансовых организаций, телекома, IT и ритейла, чтобы обменяться опытом, обсудить технологии и показать, как данные и AI уже развивают бизнес.
ключевые темы 2026
- Стратегии работы с данными и AIData-driven культура, стратегии внедрения AI и организационная трансформация1
- Архитектура и качество данныхСовременные архитектурные подходы, интеграция данных, платформенные решения, качество данных и подготовка данных для AI2
- Аналитика данных и персонализацияКлиентская аналитика, персонализация, прогнозирование и поддержка принятия решений3
- Генеративный AI и AI-агентыПрактические кейсы применения AI в клиентском сервисе, бизнес-процессах и аналитике4
- Промышленная эксплуатация AIMLOps, LLMOps, AI Governance, мониторинг и управление жизненным циклом моделей5
- Безопасность данных и AIЗащита и анонимизация персональных данных, конфиденциальность и безопасность AI6
ФОРМАТ BY DATA 2026
Основная часть
Доклады команд, которые уже внедрили решения и получили результат.
Круглые столы
Обмен опытом в группах до 12 человек — делимся практиками, ищем ответы на актуальные вызовы.
Нетворкинг
Место встречи единомышленников — новые контакты, опыт и идеи для роста.
спикеры
- Екатерина МоисееваРуководитель направления качества данных, Т2 Мобайл
- Анна
МазовкаНачальник Центра аналитических решений, МТбанк - Александр ЗубикSolution Architect, МТбанк
- Юлия МасловскаяProduct Owner, МТбанк
- Елена
ЕршЗаместитель директора по стратегиче скому развитию и финансам, Айгенис - Виталий БахматCEO, CENTURY
- Ольга
ПальчукАналитик данных, 21vek.by - Роман СельчёнокДиректор по маркетингу, БНБ-Банк
- Сергей
УрбанНачальник отдела анализа качества и телеком разработок, МТС - Юлия
СавицкаяЗаместитель председателя правления БНБ-Банк - Дмитрий
ХохаГлавный специалист отдела проектирования ИАС, ACБ Беларусбанк - Екатерина БорисенкоНачальник отдела развития и разработки системы КХД, АСБ Беларусбанк
- Анастасия ДасюкевичАналитик данных, 21vek.by
- Максим
КлишРуководитель отдела управления данными, 5 элемент (ПАТИО) - Андрей
ОдеговCDAIO Блока «Розничный», Альфа-Банк - Дмитрий НагорныйCDAIO, Альфа-Банк
- Андрей Каракулько,Lead DS Блока «Розничный», Альфа-Банк
- Алина
ГраковичCDAIO Блока «Операционный», Альфа-Банк - Александр ПилецкийРуководитель направления развития бизнеса ML&AI Yandex Cloud
- Юрий
РезниковЗаместитель директора, ВИРУСБЛОКАДА
программа
08:30 – 09:30
Регистрация участников, приветственный кофе
09:30 – 09:40
Приветственное слово, оргвопросы для участников
Сессия 1
Стратегия и сценарии внедрения AI
09:40 – 10:10
Native Al — драйвер трансформации банка
Дмитрий Нагорный, CDAIO, Альфа-Банк
Алина Гракович, CDAIO Блока «Операционный», Альфа-Банк
Алина Гракович, CDAIO Блока «Операционный», Альфа-Банк
10:10 – 10:35
Единая экосистема данных и моделирования: архитектура для аналитики и AI в банке
Екатерина Борисенко, начальник отдела развития и разработки системы КХД, АСБ Беларусбанк
Дмитрий Хоха, главный специалист отдела проектирования ИАС, АСБ Беларусбанк
Дмитрий Хоха, главный специалист отдела проектирования ИАС, АСБ Беларусбанк
- Роль корпоративного хранилища данных (КХД) для построения надежной аналитики и внедрения ИИ
- Внедрение новой системы управления прогнозированием и исполнением моделей (УПИМ): как организован полный цикл моделирования
- Влияние единой экосистемы управления данными и моделирования на точность персонализированных предложений для клиентов и финансовые показатели банка
10:35 – 11:10
Как запустить корпоративный ИИ без миллионных бюджетов
Три спикера. Три взгляда. Один практический опыт внедрения корпоративного ИИ в МТбанке — от идеи до ИИ-ассистентов
Часть 1. От идеи к корпоративному ИИ
Анна Мазовка, начальник Центра аналитических решений, МТбанк
Как запустить корпоративный ИИ без миллионных бюджетов и дорогих лицензий. Почему главный вызов — не технологии, а сотрудники. Реальные кейсы МТбанка с измеримым бизнес-эффектом и ошибки, которые помогут не наступить на те же грабли.
Часть 2. Как построить AI-платформу в банке: архитектура без облаков и проприетарных решений
Александр Зубик, Solution Architect, МТбанк
Переход от AI-пилотов к единой AI-платформе на базе open-source. Почему отказ от облаков и проприетарных решений стал не ограничением, а преимуществом для развития корпоративного ИИ в закрытом контуре банка.
Часть 3. Ассистенты за неделю, а не за квартал
Юлия Масловская, Product Owner, МТбанк
Почему корпоративный AI-чат — это не просто чат, а платформа. Как сократить запуск новых AI-ассистентов с месяцев до недели и автоматизировать рутинные процессы без разработки новых приложений.
11:10 – 11:35
Как превратить AI в системную практику компании: опыт платформенного внедрения
Елена Ерш, заместитель директора по стратегическому развитию и финансам, Айгенис
Виталий Бахмат, CEO, CENTURY
Виталий Бахмат, CEO, CENTURY
- Какую архитектуру выбрали для внедрения AI с учетом необходимости работы с чувствительной информацией.
- От первых AI-агентов к системному внедрению: как выбирали направления для пилотов, вовлекали сотрудников и масштабировали AI-практику на всю компанию.
- Опыт первых двух этапов внедрения AI: где технология уже дала наибольший эффект, с какими ограничениями столкнулась команда и какие рекомендации помогут компаниям быстрее пройти этот путь.
11:35 – 12:00
«Свой контур» или управляемая AI-платформа? Как бизнес выбирает между скоростью и суверенитетом
Александр Пилецкий, руководитель направления развития бизнеса ML&AI Yandex Cloud
- Managed-платформа vs self-hosted в закрытом доступе для различных корпоративных AI-сценариев
- Гибридные архитектуры для регулируемого бизнеса: что оставить в закрытом контуре, а что вынести в облако
- Реальная стоимость владения без иллюзий и критерии выбора
12:00 – 13:10
Обед
Сессия 2
Практика применения AI в бизнесе
13:10 – 13:35
AI в продуктах и сервисах для частных клиентов
Андрей Одегов, CDAIO Блока «Розничный», Альфа-Банк
Андрей Каракулько, Lead DS Блока «Розничный», Альфа-Банк
Андрей Каракулько, Lead DS Блока «Розничный», Альфа-Банк
13:35 – 14:00
AI внутри бизнеса: реальные истории
Максим Клиш, Руководитель отдела управления данными, 5 элемент (ПАТИО)
- Прогнозирование продаж для розничного и коммерческого блока. Какие данные используем для прогноза, как прогнозируем (семейство моделей, готовые и кастомные модели), как компенсируем недостатки моделей, как контролируем точность прогнозирования. Поделимся точностью прогноза.
- Автоматическое определение кодов ТНВЭД. Расскажем для чего мы это делаем, как происходит само определение, как здесь участвует AI, поделимся результатами и как процесс интегрирован в рабочие процессы.
- Next Best Offer: Прогнозирование следующей покупки пользователя. Расскажу на основании каких данных строиться, про нашу кастомную модель-трансформер, поделюсь результатами.
14:00 – 14:25
0% отмазок, 100% данных: опыт внедрения речевой AI-аналитики в БНБ-Банке
Роман Сельчёнок, директор по маркетингу БНБ-Банк
Юлия Савицкая, заместитель председателя правления БНБ-Банк
Юлия Савицкая, заместитель председателя правления БНБ-Банк
- Десятки тысяч звонков — как объять необъятное?
- Выбор решения — аппетит приходит во время еды
- Наивные ожидания и суровая реальность внедрения
- Где на практике без AI никуда, а где он избыточен
- Результаты внедрения: измеримые и не только
- Новые горизонты и новые вызовы
14:25 – 14:50
Создание инхаус-платформы ИИ-аналитики коммуникаций в закрытом контуре компании
Сергей Урбан, начальник отдела анализа качества и телеком разработок, МТС
- Ограничения изолированного аудита и риски внешних ИИ-сервисов как барьеры для создания единой экосистемы аналитики компании
- Развертывание R&D-платформы и тяжелых AI-моделей внутри закрытого On-Premise периметра компании
- Сквозной цикл обработки диалогов, включающий распознавание речи, семантический анализ текста языковыми моделями и речевой синтез
- Автоматизация выявления жалоб, детекция эмоций клиентов, сокращение времени подготовки аналитики и снижение операционных расходов (OPEX)
- Накопление внутренней базы знаний для долгосрочного дообучения моделей и обеспечение независимости от сторонних вендоров
14:50 – 15:15
Модель запустили, а что дальше? Управление инфраструктурой и эксплуатацией моделей под реальной нагрузкой
Владимир Писанный, solution architect, hoster.by
- Модель вышла в production — как на практике рассчитываем необходимые ресурсы и готовимся к реальной нагрузке.
- Что происходит при росте нагрузки и как решаются задачи масштабирования, мониторинга и обновления моделей без остановки сервисов.
- С какими проблемами можно столкнуться при эксплуатации AI на собственной инфраструктуре и что рекомендуем предусмотреть заранее.
- Как эти же процессы выглядят в облаке, что удается упростить и что по-прежнему остается под контролем команды.
15:15 – 15:40
Кофе-пауза
Сессия 3
Как AI меняет работу с данными и безопасностью
15:40 – 16:05
ИИ пишет SQL за минуту. Что остается аналитику?
Ольга Пальчук, аналитик данных, 21vek.by
Анастасия Дасюкевич, аналитик данных, 21vek.by
Анастасия Дасюкевич, аналитик данных, 21vek.by
Большинство историй про AI в аналитике — это платформенные команды, собственные агенты и месяцы разработки. Но что делать аналитику, у которого есть только спринт, десяток задач от бизнеса и доступ к данным?
- Как встроить AI в ежедневную работу аналитика: от написания SQL и подготовки отчетов до A/B-тестов, ad-hoc запросов и исследования данных.
- Где AI действительно экономит часы работы, а где его возможности пока сильно переоценивают
- «Нам надо всё пересчитать» — реальный кейс о том, почему быстро получить расчеты недостаточно и как работа аналитика повлияла на метрики, взаимодействие команд и принятие решений.
16:05 – 16:30
Новые возможности управления данными в эпоху ИИ: от жестких требований и ограниченных ресурсов к автоматизации процесса DQ
Екатерина Моисеева, руководитель направления качества данных, Т2 Мобайл
Автоматизация процесса управления данными приводит к неочевидному парадоксу: количество выявляемых инцидентов не уменьшается, а кратно растет. Как масштабировать процессы контроля не раздувая штат и не утонуть в рутинных задачах? Мы разберем переход от ручного контроля к разделению потоков инцидентов и внедрению продуктивной ИИ-модели, которая позволила сократить время обработки инцидентов в разы. Уделим внимание рискам безопасности при работе с агентами в корпоративном периметре.
16:30 – 17:05
Безопасность AI и AI для безопасности
Юрий Резников, заместитель директора, ВИРУСБЛОКАДА
- Как безопасно использовать корпоративные данные при работе с ИИ: изолированные контуры, локальные модели и другие практические подходы.
- Ошибки и риски при внедрении ИИ: что компании чаще всего недооценивают при внедрении ИИ.
- ИИ для информационной безопасности: какие задачи уже сегодня эффективно автоматизированы с помощью ис кусственного интеллекта и где технология дает наибольший эффект.
17:05 – 17:30
Тема и спикер согласовываются
17:30 – 17:50
Кофе-пауза
17:50 – 19:00
Обмен опытом за круглыми столами
Здесь вы сможете обсудить с коллегами из других компаний решение актуальных вопросов. Темы круглых столов формируются.
регистрация
БИЛЕТ ВКЛЮЧАЕТ:
-
офлайн-участие в конференц-зале отеля «Пекин»;
-
выступления спикеров и возможность задать им вопросы;
-
живое общение и нетворкинг с другими участниками;
-
участие в круглых столах;
-
обед и кофе-паузы;
-
доступ в закрытый Telegram-чат;
-
презентации выступлений;
-
видеозаписи BY DATA 2026 и архив 2024-2025 (+29 выступлений).
СТОИМОСТЬ участия
589 BYN — стоимость билета при регистрации 1 участника
552 BYN — стоимость билета при регистрации 2 участников
511 BYN — стоимость каждого билета при регистрации 3-х и более участников
552 BYN — стоимость билета при регистрации 2 участников
511 BYN — стоимость каждого билета при регистрации 3-х и более участников
- Оплата на основании договора с организацией
- По итогу мероприятия — акт оказанных услуг
- Стоимость билета зависит от количества регистрируемых участников
стоимость билета — 511 BYN
- Оплата картой на основании оферты
- Подтверждение оплаты — электронный чек от платежной системы
- Без акта для бухгалтерии
Заявка от компании на участие в кейс-конференции BY DATA 2026
Заполните данную форму, и мы свяжемся с вами в течение рабочего дня. При возникновении вопросов обращайтесь +375 (29) 6219202 event@dgline.by
Регистрация на кейс-конференцию BY DATA 2026
При возникновении вопросов обращайтесь +375 (29) 6219202 event@dgline.by
партнеры
Приглашаем стать партнером BY DATA CONF! У нас вы сможете представить свои решения в области данных и искусственного интеллекта. Партнерам мы предлагаем возможность выступить с кейсом, организовать круглый стол, разместить стенд и воспользоваться другими опциями для продвижения бренда. Пишите нам на partner@dgline.by для получения дополнительной информации.
ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ПАРТНЕР
ПАРТНЕРЫ
Технологический партнер
ИНФОПАРТНЕРЫ
ОРГАНИЗАТОР
8 лет проводим конференции о цифровых технологиях и инновациях
BY DATA 2025
ОТЗЫВЫ УЧАСТНИКОВ
- Понравилась организация и состав участников. Особенно полезным были блиц знакомстваВиктор, VK Технологии. Группа Tarantool
- Все выступления были интересны и актуальныАлександр, Альфа-Банк
- Удалось вникнуть в предметную область, пообщаться с профессионалами, получить предложения по внедрению BIВладимир, Unet.by
- Понравились организация, темы спикеровЕлена, Ингосстрах
- Особенно понравились темы выступления спикеров, уровень организации, возможность пообщаться за круглым столомВиктория, АСБ Беларусбанк
- Понравилось участие россиян, т.к. вопросы замены ушедших вендоров очень актуальныМихаил, Приорбанк
контакты
+375 (29) 621 92 02, event@dgline.by
место проведения
ООО «Диджитал Лайн»
УНП 193 050 828
Юридический адрес: 220020, Республика Беларусь, г. Минск,
ул. Тимирязева, 97, каб. 22−23
р/с BY44ALFA30122325890010270000
в ЗАО «Альфа-Банк», ул. Сурганова, 43−47, 220013 Минск, СВИФТ — ALFABY2X
Свидетельство о государственной регистрации № 193050828
от 16.03.2018 выдано Минским горисполкомом
УНП 193 050 828
Юридический адрес: 220020, Республика Беларусь, г. Минск,
ул. Тимирязева, 97, каб. 22−23
р/с BY44ALFA30122325890010270000
в ЗАО «Альфа-Банк», ул. Сурганова, 43−47, 220013 Минск, СВИФТ — ALFABY2X
Свидетельство о государственной регистрации № 193050828
от 16.03.2018 выдано Минским горисполкомом