Ассоциация больших данных и GlowByte провели очный митап «Эффективность ML-моделей для бизнеса» в Москве. Мероприятие собрало профессионалов в сфере данных и представителей бизнеса, заинтересованных в повышении эффективности и прибыли с помощью технологий машинного обучения (ML). Митап стал первым в серии мероприятий АБД, нацеленной на развитие профессионального сообщества специалистов по данным.

Модератором митапа выступил Директор АБД Глеб Шуклин. По его словам, «прошедшая дискуссия призвана с разных сторон осветить вопрос превращения технологий в деньги» — программа мероприятия охватила важнейшие аспекты применения ML-технологий в бизнесе и оценки эффективности такого применения. Спикеры поделились практическими знаниями и опытом, которые позволят участникам эффективнее использовать машинное обучение в своих компаниях.

Исполнительный директор практики Advanced Analytics GlowByte Александр Ефимов рассказал о потенциальном ежегодном экономическом эффекте от применения ИИ и расширении спектра задач машинного обучения. Он подробно остановился на эволюции ключевых показателей эффективности (KPI) в ML-проектах — операционных, финансовых, технических метриках, от решения первостепенных задач до их интеграции в стратегическое управление компаниями.

Виктор Кантор, основатель школы MLInside и ex-Директор центра Big Data компании МТС,  обозначил основные направления применения машинного обучения в бизнесе, такие как лидогенерация, рекомендательные системы, умное ценообразование, рисковый скоринг и антифрод-системы. Он также отметил, как ML помогает оптимизировать расходы, заменять сотрудников роботами, а также увеличивать продажи и снижать потери. Отдельно спикер отметил неубывающую со временем важность проведения A/B тестирования, которое играет ключевую роль в повышении эффективности внедряемых ML-систем.

Руководитель продвинутой аналитики рисков и общекорпоративных функций Альфа-банка Роман Мизюрин продолжил митап, поделившись практиками оценки внедрения ML в финансовой сфере. Он подробно рассказал о метриках оценки как финансовых, так и нефинансовых эффектов и процессе,, который помогает компаниям точно измерить отдачу от технологий и принимать обоснованные решения о дальнейшем развитии.

Митап позволил участникам получить системное представление о том, как компании внедряют ML-технологии для повышения прибыльности и конкурентоспособности. 

«Мероприятие собрало в одном месте специалистов самых разных направлений — от «технологов» до «продуктовиков», коммуникация и обмен опытом между которыми является ключевым элементом выстраивания эффективного взаимодействия внутри команд. Это позволяет снизить издержки на коммуникационные транзакции и повысить общую продуктивность дата-подразделений. Формирование профессионального сообщества специалистов по данным направлено на создание эффективных, взаимосвязанных команд, которые могут более оперативно и качественно решать сложные бизнес-задачи», — подчеркнул модератор дискуссии Глеб Шуклин.