Сбербанк создал новый алгоритм, который работает как дата-сайентист

Сбербанк создал новую модель машинного обучения Auto ML, сообщил на Российском инвестиционном форуме заместитель Председателя Правления Сбербанка Анатолий Попов.

Auto ML — алгоритм, который умеет создавать другие модели. А они, в свою очередь, уже решают прикладные задачи — например, прогнозируют платежеспособность клиента при выдаче кредита или помогают отделять законопослушных клиентов от нарушителей. 

В январе 2019 г. был проведен пилот: алгоритмы Auto ML были применены для создания нескольких baseline-моделей (первых версий) класса Next BestAction (таргетирование кампаний продаж). 

Алгоритм позволяет оптимизировать один из важных шагов создания применяемой в бизнесе модели машинного обучения, а именно создание baseline модели (первой версии модели, которая потом развивается уже с участием человека). Качество baseline-моделей созданных алгоритмом Auto ML сопоставимо с качеством модели создаваемой в ручную. При этом скорость работы алгоритма в 10-15 раз превосходит скорость работы человека. 

Полученные результаты доказывают возможность использования технологии автоматического моделирования для быстрого формирования базовых моделей обработки данных и использования его для запуска кампаний продаж корпоративно-инвестиционного бизнеса Сбербанка. 

Анатолий Попов, заместитель Председателя Правления Сбербанка:

«Одна из возможностей для повышения эффективности всех бизнес процессов в банке - внедрение искусственного интеллекта. Однако создание десятков тысяч моделей, чтобы покрыть все аспекты деятельности является практически нереальной задачей, если для создания и внедрения моделей применять только ручной труд дата-сайентистов и разработчиков. Поэтому мы внедряем у себя один из самых современных в мире подходов к работе с моделями машинного обучения – Auto ML. Систему алгоритмов, которая быстро и самостоятельно создает прикладные решения на основе моделей машинного обучения».

Редактор раздела: Александр Авдеенко (info@mskit.ru)

Рубрики: ПО, Финансы

наверх
 
 
     

А знаете ли Вы что?

     
 

MSKIT.RU: последние новости Москвы и Центра

05.07.2019 Дом, полный амбиций

03.07.2019 Облачная кибербезопасность растет в полтора раза

24.06.2019 Extreme Networks: будущее за автономными сетями

20.06.2019 Продажи наушников и часов – драйверы рынка носимых устройств

17.06.2019 «Билайн» ставит на привыкание

14.06.2019 Gartner: в 2018 году 75% организаций увеличили инвестиции в технологии customer experience

11.06.2019 Цифра с тормозами. Что мешает развиваться новой индустрии

10.06.2019 МТС делает ставку на цифру

NNIT.RU: последние новости Нижнего Новгорода

ITSZ.RU: последние новости Петербурга

05.07.2019 Дом, полный амбиций

03.07.2019 Облачная кибербезопасность растет в полтора раза

25.06.2019 Паруса на связи. Как в Петербурге готовили сеть для полутора миллионов

24.06.2019 Extreme Networks: будущее за автономными сетями

20.06.2019 Продажи наушников и часов – драйверы рынка носимых устройств

17.06.2019 «Билайн» ставит на привыкание

14.06.2019 Gartner: в 2018 году 75% организаций увеличили инвестиции в технологии customer experience

11.06.2019 Цифра с тормозами. Что мешает развиваться новой индустрии