ИИ внедряют многие. А считать его эффект умеют единицы 📊
В офисе Альфа-Банка вместе с Альянсом ИИ собрали представителей крупнейших компаний страны, чтобы обсудить важный вопрос для рынка: какую реальную пользу приносит ИИ бизнесу.
Эксперты из 20+ компаний больше года работали над единой методикой оценки финансового эффекта от ИИ, а на митапе поделились своими кейсами и подходами.
👨💼 Михаил Васильев, руководитель департамента внедрения, развития и контроля ИИ-решений Альфа-Банка, рассказал, почему эффект от ИИ зависит не только от запуска модели, но и от её дальнейшей работы:
Три ключевые мысли встречи:
➡️ Запуск модели не гарантирует результата. Важно, как она работает после внедрения
➡️ Если модель ошибается или даёт нестабильный результат, финансовый эффект тоже может уменьшиться
➡️ Бизнесу нужно не только внедрять ИИ-решения, но и управлять ими после запуска
Методика уже прошла экспертную валидацию и опубликована, теперь её могут использовать компании по всему рынку.
#aaa_event
В офисе Альфа-Банка вместе с Альянсом ИИ собрали представителей крупнейших компаний страны, чтобы обсудить важный вопрос для рынка: какую реальную пользу приносит ИИ бизнесу.
Эксперты из 20+ компаний больше года работали над единой методикой оценки финансового эффекта от ИИ, а на митапе поделились своими кейсами и подходами.
«Искусственный интеллект уже стал частью бизнес-процессов, и теперь ключевой вопрос, какой результат он приносит. Для рынка важно вырабатывать общую логику оценки и учитывать не только вклад технологии, но и устойчивость результата после запуска»
Три ключевые мысли встречи:
Методика уже прошла экспертную валидацию и опубликована, теперь её могут использовать компании по всему рынку.
#aaa_event
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍10🔥10😍4😁3
На связи Ольга Кравченко, начальник управления оценки продуктовых изменений и развития А/В тестирования, а ещё модератор на Saint HighLoad++.
Показываем закулисье конференции, скорее смотрите🔽
Показываем закулисье конференции, скорее смотрите
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤3🤝2💘1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥11🔥6❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🥰6❤4🔥3❤🔥2⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥7😍4🤝2🆒1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤6⚡4😍3
Хотели заменить RNN трансформерами
Не всё пошло по плану, но без важных открытий не остались 💡
В новой статье команда прикладных исследований и разработки моделей глубокого обучения делится актуальными разработках в области нейросетевого кредитного скоринга физических лиц.
На карточках рассказываем коротко, как менялась архитектура моделей, что дало максимальный аплифт и почему некоторые идеи оказались не такими эффективными, как ожидалось.
А полностью про эксперименты команды читайте в статье🔗
Не всё пошло по плану, но без важных открытий не остались 💡
В новой статье команда прикладных исследований и разработки моделей глубокого обучения делится актуальными разработках в области нейросетевого кредитного скоринга физических лиц.
На карточках рассказываем коротко, как менялась архитектура моделей, что дало максимальный аплифт и почему некоторые идеи оказались не такими эффективными, как ожидалось.
А полностью про эксперименты команды читайте в статье
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15🔥6😍5
Взяли Generation AI Awards 2026 в номинации «Лучшее применение генеративного AI для разработки и тестирования» 🏆
Победу нам принес AgenticML — система AI-агентов, которая автоматизирует жизненный цикл ML-моделей. Проект помогает сократить рутинную работу сотрудников, ускоряет вывод моделей в прод и снижает модельные риски.
— Константин Четин, начальник управления по разработке инструментов автоматизации моделирования.
В карточках рассказываем, как устроен AgenticML, что происходит под капотом и каких результатов удалось добиться благодаря AI-агентам🔼
#aaa_hardposting
Победу нам принес AgenticML — система AI-агентов, которая автоматизирует жизненный цикл ML-моделей. Проект помогает сократить рутинную работу сотрудников, ускоряет вывод моделей в прод и снижает модельные риски.
«Победа Agentic ML в премии Generation AI Awards подтверждает правильность стратегического движения банка в области ИИ.
Мы начинаем применять агентов там, где раньше требовалась значительная ручная экспертная работа: анализ артефактов, подготовка документации, проверка качества кода и сопровождение моделей. Это позволяет дата-сайентистам меньше времени тратить на повторяющиеся операции и больше фокусироваться на исследовательской работе.
Для банка это шаг к повышению операционной эффективности ML-разработки. Экспертиза DS/ML-команд масштабируется и стандартизируется, time-to-market моделей сокращается, а качество решений растет при снижении модельных рисков»,
— Константин Четин, начальник управления по разработке инструментов автоматизации моделирования.
В карточках рассказываем, как устроен AgenticML, что происходит под капотом и каких результатов удалось добиться благодаря AI-агентам
#aaa_hardposting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥7🥰3👏3