Data Day
Форум лидеров по работе с данными в финтехе
Организатор
июля
10
Форум лидеров по работе с данными в финтехе
Организатор
Data Day
июля
10
Как применять максимум внутренних и внешних данных для ускорения бизнеса
Как находить новые финансовые решения на основе данных
Как улучшать работу ваших команд на основании кейсов других компаний
Для CDO
CDTO
CRO
CBO
Data Scientists
Топ-менеджеров, отвечающих за цифровизацию и развитие
и всех, кто создаёт новые смыслы и бизнес-модели работы с данными
Для CDO
CDTO
CRO
CBO
Data Scientists
Топ-менеджеров, отвечающих за цифровизацию и развитие
На форуме вы узнаете:
Приглашение на Fintech Data Day 2025 от генерального продюсера форума Александра Толмачева
О стратегии лидеров рынка в текущих условиях. Чем могут помочь последние технологии: ИИ и машинное обучение? На чем сейчас зарабатывать крупным и небольшим банкам? Как управлять риском в условиях изменчивого рынка? Как протестировать и оздоровить свой портфель, находясь «под давлением»?
Подтвержденные спикеры
Анна Казакова
/ Т-Банк
Директор по рискам, вице-президент. Управляет фабрикой принятия решений и повышением доходности компании с помощью LTV-моделирования
Директор по рискам, вице-президент. Управляет фабрикой принятия решений и повышением доходности компании с помощью LTV-моделирования
Алексей Каширин
/ Альфа-Банк
Директор Центра продвинутой аналитики, курирующий Data Science, машинное обучение и ModelOps. Ранее внедрял математические алгоритмы в ритейле и страховании. Руководитель совместной магистерской программы Альфа-Банка и МФТИ «Машинный интеллект в финансах». Заведующий Цифровой кафедрой в Финансовом университете при Правительстве РФ
Директор Центра продвинутой аналитики, курирующий Data Science, машинное обучение и ModelOps. Ранее внедрял математические алгоритмы в ритейле и страховании. Руководитель совместной магистерской программы Альфа-Банка и МФТИ «Машинный интеллект в финансах». Заведующий Цифровой кафедрой в Финансовом университете при Правительстве РФ
Тигран Саркисов
/ X5 Group
Директор по управлению данными.10+ лет опыта на руководящих позициях в ИТ. Разработал и реализовал стратегии управления данными, обеспечил внедрение системы управления мастер-данными компании, реализацию корпоративного озера данных, построенных на решениях с открытым кодом
Директор по управлению данными.10+ лет опыта на руководящих позициях в ИТ. Разработал и реализовал стратегии управления данными, обеспечил внедрение системы управления мастер-данными компании, реализацию корпоративного озера данных, построенных на решениях с открытым кодом
Игорь Вахламов
/ Газпромбанк
Управляющий директор. Курирует DS/ML в Центре технологий искусственного интеллекта в направлениях рисков, кредитного мошенничества, проектного финансирования, лизинга
Управляющий директор. Курирует DS/ML в Центре технологий искусственного интеллекта в направлениях рисков, кредитного мошенничества, проектного финансирования, лизинга
Николай Тиден
/ Сбер
Chief Data Scientist & Data Officer, Блок «Сеть продаж». 15+ лет управления данными и их монетизацией. Эксперт по внедрению LLM и AI в банковской сфере. Один из ведущих специалистов в исследовании прикладных data и AI решений для B2B, B2C, B2G. Занимался анализом данных в Райффайзенбанке, Societe Generale, Equifax
Chief Data Scientist & Data Officer, Блок «Сеть продаж». 15+ лет управления данными и их монетизацией. Эксперт по внедрению LLM и AI в банковской сфере. Один из ведущих специалистов в исследовании прикладных data и AI решений для B2B, B2C, B2G. Занимался анализом данных в Райффайзенбанке, Societe Generale, Equifax
Максим Травин
/ Т-банк
Директор по управлению данными. Развивает продуктовый подход к использованию данных в компании, способствуя их демократизации, расширению использования в сервисах бизнес-аналитики и машинного обучения, ведущим к росту стоимости данных как ключевого актива организации
Директор по управлению данными. Развивает продуктовый подход к использованию данных в компании, способствуя их демократизации, расширению использования в сервисах бизнес-аналитики и машинного обучения, ведущим к росту стоимости данных как ключевого актива организации
Заурбек Бесолов
/ Финтех предприниматель
Партнер консалтинговой компании VB PRO. Ex: CEO WB Finance, Яндекс Финтех, EvotorPay(SberX), Банк №1 для екома, СНГБанк. 28 лет разрабатывает и реализует успешные стратегии в финтехе и екоме, внедрил сотни продуктов и фичей, заработал миллиарды, первым в мире изобрел онлайн-чаевые в 2017г.
Партнер консалтинговой компании VB PRO. Ex: CEO WB Finance, Яндекс Финтех, EvotorPay(SberX), Банк №1 для екома, СНГБанк. 28 лет разрабатывает и реализует успешные стратегии в финтехе и екоме, внедрил сотни продуктов и фичей, заработал миллиарды, первым в мире изобрел онлайн-чаевые в 2017г.
Александр Волков
/ Ozon Fintech
Начальник отдела моделирования банковских продуктов. Руководит разработкой ML-решений для скоринга физических и юридических лиц, систем ранжирования и повышения лояльности клиентов. Отвечает за полный цикл моделирования: от формирования гипотез до поддержки в production-среде и оценки бизнес-эффекта
Начальник отдела моделирования банковских продуктов. Руководит разработкой ML-решений для скоринга физических и юридических лиц, систем ранжирования и повышения лояльности клиентов. Отвечает за полный цикл моделирования: от формирования гипотез до поддержки в production-среде и оценки бизнес-эффекта
Ирина Голощапова
/ Райффайзен Банк
CDO Operations. Лектор в ИТМО, Сириус и Skolkovo. PhD in Economics. Ex-DS и Big Data в Lenta. Организатор в Open Data Science Community. Автор телеграм - канала Reliable ML
CDO Operations. Лектор в ИТМО, Сириус и Skolkovo. PhD in Economics. Ex-DS и Big Data в Lenta. Организатор в Open Data Science Community. Автор телеграм - канала Reliable ML
Александр Кулиев
/ Burger King Russia
CDO. ex-CDO OTП Банк 10+ лет опыта создания и руководства аналитическими командами. Преобразует данные в бизнес-идеи. Улучшает процессы принятия решений, оптимизирует процессы, разрабатывает стратегии управления данными
CDO. ex-CDO OTП Банк 10+ лет опыта создания и руководства аналитическими командами. Преобразует данные в бизнес-идеи. Улучшает процессы принятия решений, оптимизирует процессы, разрабатывает стратегии управления данными
Никита Кравчук
/ Яндекс Финтех
Руководитель ML. Отвечает за все использования ML и AI — от скоринговых моделей до внедрений GPT
Руководитель ML. Отвечает за все использования ML и AI — от скоринговых моделей до внедрений GPT
Дмитрий Бугайченко
/ Сбер
Управляющий директор по исследованию данных, CDS B2С. Отвечает за развитие продуктов Сбера для физических лиц с помощью AI. Разработал несколько высоконагруженных рекомендательных систем для продуктов с аудиторией 60+ млн, фанат промышленного МЛ на больших данных, активно развивает направление ИИ агентов в Сбере и не только
Управляющий директор по исследованию данных, CDS B2С. Отвечает за развитие продуктов Сбера для физических лиц с помощью AI. Разработал несколько высоконагруженных рекомендательных систем для продуктов с аудиторией 60+ млн, фанат промышленного МЛ на больших данных, активно развивает направление ИИ агентов в Сбере и не только
Сергей Савин
/ InDrive
Директор по продукту финтех. Отвечает за запуск сложных финансовых сервисов и платформ с нуля: от кредитования селлеров и BNPL до систем платежного оркестра. Руководил запуском сервиса WB Finance, кредитованием селлеров в Ozon
Директор по продукту финтех. Отвечает за запуск сложных финансовых сервисов и платформ с нуля: от кредитования селлеров и BNPL до систем платежного оркестра. Руководил запуском сервиса WB Finance, кредитованием селлеров в Ozon
Кирилл Николаев
/ Т-Банк
Директор по аналитике. Эксперт в Datamining-е, DS, ML, продуктовом анализе и многом другом, ученый с индексом Хирша 59. Создал систему высоконагруженного антифрода, экспертный поиск, культуру принятия решений на основе данных и экспериментов. Сейчас отвечает за аналитику, исследования, использование данных в Т-Банке
Директор по аналитике. Эксперт в Datamining-е, DS, ML, продуктовом анализе и многом другом, ученый с индексом Хирша 59. Создал систему высоконагруженного антифрода, экспертный поиск, культуру принятия решений на основе данных и экспериментов. Сейчас отвечает за аналитику, исследования, использование данных в Т-Банке
Михаил Комаров
/ Ростелеком
Директор по развитию бизнеса Дата-кластера. Более 15 лет занимается проектами в области управления данными, развития аналитических систем, хранилищ данных и ИИ
Директор по развитию бизнеса Дата-кластера. Более 15 лет занимается проектами в области управления данными, развития аналитических систем, хранилищ данных и ИИ
Виталий Щипков
/ MobileScoring
Сооснователь платформы для совместного использования банками анонимизированных данных для скоринга, с помощью которой более 35 банков партнеров повышают AR, снижают дефолтность и оценивают доходы заемщиков
Сооснователь платформы для совместного использования банками анонимизированных данных для скоринга, с помощью которой более 35 банков партнеров повышают AR, снижают дефолтность и оценивают доходы заемщиков
Григорий Бокштейн
/ TData
Ведущий эксперт по управлению данными. Обладает широкими экспертными знаниями в области технологий и методик управления
данными, которые эффективно применяет для проектирования комплексных ИТ-решений в этой области.
Ведущий эксперт по управлению данными. Обладает широкими экспертными знаниями в области технологий и методик управления
данными, которые эффективно применяет для проектирования комплексных ИТ-решений в этой области.
Александр Толмачев
/ Генеральный продюсер форума
Отвечает за создание высоконагруженных дата решений в финтех индустрии. Внедрил ML платформу с более 20 моделей в реальном времени. Запуск хранилищ данных объемами данных более 10 Пбайт в дата лейке и стриминге
Отвечает за создание высоконагруженных дата решений в финтех индустрии. Внедрил ML платформу с более 20 моделей в реальном времени. Запуск хранилищ данных объемами данных более 10 Пбайт в дата лейке и стриминге
(состав спикеров пополняется)
Партнеры
Скачать дайджест статей
* Пожалуйста, заполните форму, чтобы получить сборник в PDF.
Нажимая на кнопку «Получить сборник в PDF», я даю согласие на обработку персональных данных
Программа форума
09:00 - 10:00
Регистрация. Приветственный кофе
10:00 - 12:00
Сессия 1. Защита данных. На какие данные делают ставку лидеры рынка: необанки, топ классических банков, вендоры, БКИ и другие?
Вы узнаете от лидеров рынка финансов (необанки, банки, вендоры, БКИ), кто и как верит в данные и на что делают основную ставку игроки рынка.
Чем полезно банкам: тренды «из первых уст» от необанков — как они видят рынок и на что делают ставку прямо сейчас.
Чем полезно необанкам: тренды «из первых уст» от банков — как они видят рынок и на что делают ставку прямо сейчас.
Чем полезно другим компаниям, работающим с данными на финансовом рынке: понимание того, как представляют рынок данных будущего финансовые игроки.
Чем полезно банкам: тренды «из первых уст» от необанков — как они видят рынок и на что делают ставку прямо сейчас.
Чем полезно необанкам: тренды «из первых уст» от банков — как они видят рынок и на что делают ставку прямо сейчас.
Чем полезно другим компаниям, работающим с данными на финансовом рынке: понимание того, как представляют рынок данных будущего финансовые игроки.
- Стратегия скорости против устойчивости данных — риски и возможности. Какие плюсы и минусы в подходах необанков и классических банковских институтов мы видим в работе с данными? Как перенять плюсы друг друга и делать устойчиво развивающийся экономический рынок?
- Предпосылки и прогноз динамики роста необанков, риски данных.
- Изменение рынка классических банков и прогноз динамики работы с данными в условиях действия макрофакторов.
- Развитие внешних решений на данных для необанков и банковских институтов. Как применять инновационные технологии ИИ и данные для предоставления новых услуг банкам? Какое преимущество в ускорении это дает банкам, какие эффекты ожидать?
- Качество данных и влияние на рынок в БКИ. Как необанки меняют статистику данных в БКИ и что нужно учитывать?
12:00 - 12:30
Кофе-брейк
12:30 - 14:00
Сессия 2. Инфраструктура данных. Как выжать максимум — что строят ключевые игроки?
Как основные игроки выбирают фундамент технологий данных? На чем построено DWH, как строятся процессы вокруг данных, какие решения сравнивали игроки рынка и какие плюсы и минусы видят для себя?
Чем полезно банкам: понимание того, какие новые инфраструктурные решения сейчас используют на рынке и почему в них видят преимущество.
Чем полезно необанкам: понимание того, как банки прошли опыт экспериментов с инфраструктурой данных и как выглядит инфраструктура данных, устойчивая к большим объемам.
Чем полезно другим компаниям, работающим с данными на финансовом рынке: понимание того, какие инфраструктурные решения для данных используют разные игроки рынка и какие планируют применять.
Чем полезно банкам: понимание того, какие новые инфраструктурные решения сейчас используют на рынке и почему в них видят преимущество.
Чем полезно необанкам: понимание того, как банки прошли опыт экспериментов с инфраструктурой данных и как выглядит инфраструктура данных, устойчивая к большим объемам.
Чем полезно другим компаниям, работающим с данными на финансовом рынке: понимание того, какие инфраструктурные решения для данных используют разные игроки рынка и какие планируют применять.
- Какая стратегия данных сейчас в компаниях? Какие объемы и на какой инфраструктуре реализуются? Как обрабатываются различные типы данных? Сравнение статистики с примерами внутренних и внешних решений, плюсы и минусы.
- Развитие DWH — на что делают упор и почему?
- Развитие платформы данных, А/Б-тесты, ИИ-модели, работа с персонализацией и сегментами.
12:30 - 15:30
Коллаборации вокруг данных в финтехе. Какие возможности и зоны роста могут получить компании, работая с данными совместно?
12:30 - 15:30
Параллельный поток в отдельном зале
Примеры инструментов и практик по максимальной активации инфраструктуры и процессов данных в компании.
Чем полезно банкам и необанкам: формирование новых зон роста, общих коллабораций и возможностей по улучшению процессов вокруг данных в компании совместно с участниками форума.
Чем полезно другим компаниям, работающим с данными на финансовом рынке: демонстрация совместных рынков и возможностей совместной работы с данными всех компаний.
Чем полезно банкам и необанкам: формирование новых зон роста, общих коллабораций и возможностей по улучшению процессов вокруг данных в компании совместно с участниками форума.
Чем полезно другим компаниям, работающим с данными на финансовом рынке: демонстрация совместных рынков и возможностей совместной работы с данными всех компаний.
- Какие новые возможности коллаборации, общие вызовы и проблемы мы видим сегодня?
- Как изменился банковский наем в ИТ за счет новых направлений, санкций, необанков и т.д.?
- Как можно использовать внешние решения в ежедневной работе в финтехе: вендоры, опенсорс, чат-боты, LLM и т.д.
- Как развивать HR-бренд компании? Какие механики использовать и на что делать упор для удержания и усиления мотивации команды данных? Как противодействовать хедхантингу?
- Федеративное обучение и новые подходы к использованию данных друг друга. Приватный шеринг данных за счет LLM и доступное моделирование на данных друг друга с защитой банковской тайны. Возможности текущего нового рынка финтеха в коллаборации.
- Общие базы фрода и блэклистов. Новые механики фрода из разных направлений необанков.
14:00 - 15:30
Сессия 3. Ускорение процессов на данных. Гибкое управление стратегиями принятия решений.
Плюсы классической банковской системы, широта экспертизы и накопленного опыта работы с данными.
Чем полезно банкам: понимание того, как другие банки в отрасли формируют стратегию данных, в чем отличия и на что делается ставка.
Чем полезно необанкам: понимание того, как банки изменяют процессы вокруг данных с учетом изменения рынка, что видят и куда идут.
Чем полезно другим компаниям: понимание, как изменяются стратегии управления данными при новых вызовах рынка у всех тех, кто работает с данными в финансовой отрасли.
Чем полезно банкам: понимание того, как другие банки в отрасли формируют стратегию данных, в чем отличия и на что делается ставка.
Чем полезно необанкам: понимание того, как банки изменяют процессы вокруг данных с учетом изменения рынка, что видят и куда идут.
Чем полезно другим компаниям: понимание, как изменяются стратегии управления данными при новых вызовах рынка у всех тех, кто работает с данными в финансовой отрасли.
- Козыри банков — чего нет у необанков в данных и экспертизе? Динамика показателей кредитных портфелей, PD, LGD, EAD и устойчивые показатели, управляющие кредитным риском.
- Кейсы преимущества работы с данными в классических банках: как их усилить, чтобы одержать первенство в гонке с необанками? Накопленная внутренняя кредитная история, выработанные методологии показателей, опыт работы с регуляторными метриками и нормативными базами, адаптация к различным макроситуациям, внедренные автоматизированные решения СПР, открытая и активная работа с внешними решениями.
- Кредитный анализ и принятие решений на данных. Оценка на данных процессов кредитования - скоринг, андеррайтинг, скорость, качество и метрики кредитного процессаКак выстроен процесс гибкой адаптации работы с данными под рынок с учетом быстрого отклика в данных?
- СПР как ядро ускорения процессов принятия решений. Обзор и архитектура решений. Какие из них наиболее эффективны, как развивается рынок?
- Гибкое управление кредитными стратегиями на основе управления данных. Выстроенные процессы управления кредитными стратегиями банков и учет эффективной работы специалистов вокруг данных — риск-аналитиков, дата-аналитиков, датасаентистов.
15:30 - 16:30
Обед
16:30 - 18:00
Сессия 4. Скорость и эксперименты. Смелые подходы к работе с данными. Ставка на данные необанков: что можно перенять?
Что есть у необанков и чем они активно пользуются в работе с данными, во что они верят и какие имеют козыри против классических банков?
Чем полезно банкам: понимание того, какие преимущества вокруг данных видят и используют необанки против классических подходов.
Чем полезно необанкам: понимание того, как другие необанки в отрасли формируют стратегию данных, в чем отличия и на что делается ставка.
Чем полезно другим компаниям, работающим с данными на финансовом рынке: понимание того, как новые игроки формируют новые подходы и делают ставку на данные.
Чем полезно банкам: понимание того, какие преимущества вокруг данных видят и используют необанки против классических подходов.
Чем полезно необанкам: понимание того, как другие необанки в отрасли формируют стратегию данных, в чем отличия и на что делается ставка.
Чем полезно другим компаниям, работающим с данными на финансовом рынке: понимание того, как новые игроки формируют новые подходы и делают ставку на данные.
- Предпосылки и прогнозы скорости развития необанков. Объемы и динамика роста необанков и финтехов, прогнозы развития с учетом жесткой регуляторики.
- Новые данные: как необанки связаны с основными бизнесами, какое преимущество получают от доступа к данным, которыми не обладают классические банки? Результаты использования внутренних новых данных в стандартных банковских процессах.
- Скорость, гибкость и эксперименты на данных против выстроенных процессов, устойчивости и многолетней экспертизы. Подход к созданию новых финансовых решений свежим взглядом.
- Новые финансовые продукты на данных. Какие продукты появляются и как они занимают рынок финансовых институтов, «отнимая» динамику у классических банков? BNPL-сервисы, виджеты рассрочки, интеграция в маркетплейсы, лояльность, B2B-продукты и т.д. Как эти продукты строятся на данных и какое преимущество дают клиентам?
- Вызовы и проблемы необанков на новом рынке: СПР, ИБ, банковская тайна, взаимодействие с БКИ, внешние вендоры, CRE, изменение устойчивого рынка и отсутствие статистики кредитования. Как с этим борются необанки и какие решения находят?
18:00 - 18:30
Сессия 5. Круглый стол: создание открытой рабочей группы по совместному применению данных финтеха.
Открытая коллаборация с залом в формате общего обсуждения с шерингом экспертизы по данным и усилению экономической отрасли финансовых институтов.
- Обсуждение общей проблематики и общих возможностей. Агрегация преимуществ всех направлений — единая система скоринга, антифрода, реестра блэклистов, соревнования и лидерборды по моделированию и анализу данных в области финансовой экспертизы и кредитования.
- Запуск открытой рабочей группы для всех желающих в финтехах, кто хочет развивать совместную экспертизу данных!
18:30 - 19:30
Фуршет
Варианты участия в форуме
Онлайн
- Онлайн-трансляция
- Мобильное приложение для общения с офлайн- и онлайн-участниками
- Презентации
Стандартный билет
- Личное участие в основной программе
- Мобильное приложение для общения с офлайн- и онлайн-участниками
- Презентации
- Пакет участника
- Обед и кофе-брейки
- Фуршет
Командой
- Если вас 3-5 и более человек, которые хотели бы посетить форум всей командой, то у нас есть для вас специальное предложение
Стоимость по запросу
Приобрести запись форума
Нажимая на кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку персональных данных
Стать спикером
Нажимая на кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку персональных данных
Аккредитация СМИ на мероприятие
(!) Необходимо получить подтверждение аккредитации (Организатор может отказать в аккредитации без объяснения причин)
Нажимая на кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку персональных данных
Нажимая на кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку персональных данных
Нажимая на кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку персональных данных
За 3 года успеха форума
80+
спикеров
1200+
делегатов
25+
партнеров
3-й ежегодный Форум Data Day прошел 4 июля 2024 г. в Старт Хабе на Красной Октябре. Главными темами программы форума стали: изменения бизнес-процессов через data-driven-подход; факторы успешности внедрения Data Science-проектов; разработка моделей без участия профильных специалистов; особенности принятия решений на основе данных и др.
Первый Data Day состоялся 24 марта 2022 года
Контакты
Место проведения
Старт Хаб на Красном Октябре (ex Digital October), Берсеневская набережная, дом 6, стр.3
Redhub.moscow
Redhub.moscow
Форум лидеров по работе с данными в финтехе
Организатор — ООО «Регламент»
Организатор — ООО «Регламент»
Ваши персональные данные обрабатываются на сайте в целях его функционирования в рамках Политики в отношении обработки персональных данных. Если вы не согласны, пожалуйста, покиньте сайт.
Создание сайта — immers.studio
Создание сайта — immers.studio