AI maturity index — как и зачем оценивают индекс ИИ-зрелости

BigData и машинное обучение

Выбор стратегии долгосрочного развития, KPI
Управление изменениями, управление требованиями
Аналитика / другое
Machine Learning
Управление командой
Трансформационные изменения
ML
Расширение кругозора
Аудит
Метрики
Методологии

Доклад принят в программу конференции

Целевая аудитория

Руководители организаций, подразделения аналитики и моделирования, Data Science-специалисты и аналитики.

Тезисы

AI maturity index — не еще один индекс в ИТ-отрасли, а международный опыт систематизации внедрения Data Science-подходов в бизнес-процессы.

В докладе рассмотрим, что это такое, почему вычисляют ИИ-зрелость, какие есть стадии внедрения и направления исследования для его формирования, а также какие возникают риски при его контроле.

Андрей Анисимов

Газпромбанк

Внедрял алгоритмы повышения конверсии в корпоративно-цифровом бизнесе банка ВТБ, создавал систему анализа численности ЦА и тербанков Сбера.
В Газпромбанке занимается монетизацией не только банковских данных, но и поступающих из экосистемы, в первую очередь из ГазпромбанкМобайла. Призер международных соревнований по Data Science, соискатель к.т.н.
Хобби — плюс-минус как у всех: велосипед, бассейн, футбол, но при том, что он IT-шник, старается развивать soft-скилы. Студент SKOLKOVO MBA15

Газпромбанк

Газпромбанк — один из крупнейших банков России. Не просто банкиры: создают искусственный интеллект, придумывают новые цифровые продукты и поддерживают профессиональное комьюнити. Планируют стать самым дата-центричным и диджитализированным банком страны.

Видео

Другие доклады секции

BigData и машинное обучение