Банк на нейросетях: как устроен AI-подход в финтехе
В этом выпуске Биг Дата у нас прям вторжение ИИ в банковскую сферу! Гости из ОТП Банка — Евгений и Дмитрий — рассказывают, как внутри банка работают с машинным обучением и зачем они заменили рекрутеров на нейросеть. Да, ИИ реально отбирает людей на работу вместо HR. Обсуждаем: – Скоринг, антифрод и кэшбэк на товары из бересты 🫠 – Кто такие ИИ-агенты и зачем они банкам – Почему внедрять ML в банке – это боль, но приятно – И можно ли уже заменить джуна на бота? – Как устроен AI-хакатон внутри банка и зачем туда идут юристы А ещё: шутим про гитару и Альцгеймер, спорим, станет ли ИИ твоим личным врачом и почему в «Перекрестке» теперь играет нейромузыка. Короче, разговор получился и весёлый, и по делу. 00:00 - 00:34 Вступление и почему Александр в одиночестве 00:34 - 01:27 Гости из ОТП Банка — кто они и чем занимаются 01:27 - 03:00 Зачем банкам машинное обучение и ИИ 03:00 - 04:50 ML, AI и генеративки — в чём разница 04:50 - 06:30 Как банки применяют ML: скоринг, залоги, риски 06:30 - 08:20 Рекомендательные системы в банках: продукты, депозиты, кэшбэки 08:20 - 09:40 Почему кэшбэк работает странно (и смешно) 09:40 - 11:30 Три направления ML в банке: core, CVM, внутренняя автоматизация 11:30 - 13:10 Кто такие ИИ-агенты и зачем они банкам 13:10 - 14:40 Пример: ИИ-агент, который читает отраслевые исследования 14:40 - 16:00 Почему нельзя делать «Тиндер» для юрлиц 16:00 - 17:30 Боль внедрения ИИ в банке — ограничения и риски 17:30 - 21:00 Реальные кейсы автоматизации: рекрутинг и HR 21:00 - 22:30 Как работает AI для подбора кандидатов 22:30 - 24:00 OCR + NLP для обработки документов 24:00 - 25:30 Почему всё упирается не в модель, а в выкатку в прот 25:30 - 27:00 Можно ли заменить джуна ИИ? 27:00 - 28:30 А как тогда стать медлом? Обучение с помощью нейросетей 28:30 - 30:00 Как ИИ помогает в повседневной жизни 30:00 - 33:00 Что получает клиент от всех этих технологий 33:00 - 35:00 Персонализация, снижение рисков и геймификация 35:00 - 37:20 Как в банке привлекают стажёров и развивают команду 37:20 - 41:00 Внутренний ML-хакатон: что это и зачем 41:00 - 42:30 Как банк поддерживает AI-комьюнити 42:30 - 44:00 Почему банки — это идеальная среда для ИИ 44:00 - 46:30 Будущее AI: оптимизация, агенты и реальная польза 46:30 - 49:00 Персональные AI-консультанты: медицина, финансы, обучение 49:00 - 50:30 Как генерируют музыку и используют её в ритейле 50:30 - 52:00 Скепсис, этика и "оцифрованный люкс" 52:00 - 54:30 Личное: как мы используем ИИ в жизни (и играем на гитаре) 54:30 - 56:00 Медицинские советы от ИИ — да или нет? 56:00 - 59:00 Финал: благодарности, выводы и немного рофлов
