Друзья, 23 сентября команда Data Day проводит юбилейный 15-й Scoring Day 2026 — главное событие осени в сфере скоринга, антифрода и ИИ в финансах.
У представителей DS/ML-сообщества будет возможность:
• Изучить опыт внедрения передовых архитектур: разобрать реальные кейсы применения графовых сетей, трансформеров и генеративных моделей в скоринге и антифроде вместо классических подходов.
• Усилить защиту и контроль модельного пайплайна: узнать, как на практике выявлять состязательные атаки и синтетические данные, управлять дрейфом сотен моделей и обеспечивать их объяснимость для регулятора.
• Найти новые идеи за рамками финтеха: оценить применимость нестандартных источников данных, квантовых вычислений и методов из смежных наук для решения задач моделирования.
👉 Регистрируйтесь заранее, чтобы успеть до повышения цен 24 августа!
На Форуме соберутся сотни ведущих экспертов из крупнейших банков, технологических гигантов и компаний-разработчиков скоринговых решений для обмена практическим опытом.
В числе спикеров:
✅ Игорь Симоненко / Государственная дума ФС РФ, Руководитель аппарата фракции Политической партии «НОВЫЕ ЛЮДИ».
✅ Станислав Страупе / Сбер, научный руководитель Центра квантовых технологий Сбера и руководитель сектора квантовых вычислений Центра квантовых технологий МГУ, к.ф.-м.н.
✅ Нвер Симонян / Банк России, Руководитель экспертной группы, Департамент небанковского кредитования.
✅ Юлий Шамаев / Банк ВТБ, вице-президент - DS Lead стрима Моделирование RnD Банка ВТБ / начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов.
✅ Дмитрий Кузьмин / ДИТ Москвы, Руководитель проектов Департамента информационных технологий.
✅ Марина Ананьева / Т-Банк, руководитель ML-направлений в бизнес-линиях, RecTech & AutoML, PhD in C.S.
✅ Нияз Исмагилов / Ассоциация «Цифровые технологии в промышленности», руководитель центра квантовых вычислений.
✅ Сусанна Гордлеева / НИИ нейронаук ННГУ. Директор НИИ нейронаук, профессор кафедры нейротехнологий ННГУ, руководитель центра нейроморфных вычислений Университета Неймарк.
И другие.
⚡️ Побеждает тот, кто внедряет быстрее. Обсудим, как передовые технологии, еще недавно бывшие теорией, сегодня успешно работают под капотом ИТ-систем.
👉 Программа Форума
👉 Регистрация участников
У представителей DS/ML-сообщества будет возможность:
• Изучить опыт внедрения передовых архитектур: разобрать реальные кейсы применения графовых сетей, трансформеров и генеративных моделей в скоринге и антифроде вместо классических подходов.
• Усилить защиту и контроль модельного пайплайна: узнать, как на практике выявлять состязательные атаки и синтетические данные, управлять дрейфом сотен моделей и обеспечивать их объяснимость для регулятора.
• Найти новые идеи за рамками финтеха: оценить применимость нестандартных источников данных, квантовых вычислений и методов из смежных наук для решения задач моделирования.
👉 Регистрируйтесь заранее, чтобы успеть до повышения цен 24 августа!
На Форуме соберутся сотни ведущих экспертов из крупнейших банков, технологических гигантов и компаний-разработчиков скоринговых решений для обмена практическим опытом.
В числе спикеров:
И другие.
⚡️ Побеждает тот, кто внедряет быстрее. Обсудим, как передовые технологии, еще недавно бывшие теорией, сегодня успешно работают под капотом ИТ-систем.
👉 Программа Форума
👉 Регистрация участников
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Weekly Data News: пауза в обучении от OpenAI, тесты китайских GPU в России и доступ к госданным
OpenAI приостановила тренировку новых моделей из-за киберрисков. OpenAI впервые временно остановила обучение передовых систем: одна из перспективных моделей, Astra, вплотную приблизилась к уровню киберопасности Critical. В результате компания на две недели заморозила RL-обучение флагманских решений, а самый масштабный запуск frontier-RL все еще остается на паузе.
На фоне инцидента OpenAI усилила внутренние протоколы безопасности: ужесточила изоляцию sandbox-сред, ввела строгие сетевые фильтры и усилила контроль за действиями моделей. Для Astra и других cyber-моделей теперь применяются повышенные требования защиты.
Кроме того, расширился мониторинг reasoning и tool calls. Любые аномалии анализируются многоуровневыми автопроверками, а время реакции ИБ-команды на критические инциденты ограничено 30 минутами. Накладные расходы на такой надзор уже увеличили затраты вычислительных мощностей на inference примерно на 20%.
Российские компании тестируют китайские ИИ-ускорители вместо чипов Nvidia. MWS AI и Rubytech протестировали программно-аппаратный комплекс с восемью китайскими GPU, на котором запустили языковые модели Cotype Pro 3 (27 млрд параметров) и Cotype Light 3 (9 млрд параметров). В ряде тестов ПАК показал быстродействие на уровне систем с Nvidia H100. Коммерческий релиз решения намечен на 2027 год.
Эксперты отмечают, что быстрого отказа от экосистемы Nvidia ожидать не стоит из-за проблем совместимости и недостаточной зрелости китайского софта. При этом более зрелые решения Huawei Ascend уже демонстрируют 60–80% от производительности H100 в зависимости от типа нагрузки, а сама отечественная инфраструктура постепенно движется к мультиплатформенности.
Бизнес запросил доступ к госданным для тренировки ИИ-моделей. Российские компании направили в Минэкономразвития и Минцифры инициативу по созданию защищенной среды с доступом к государственным и ведомственным массивам данных для обучения ИИ. Как пишет «Коммерсантъ», работать с отраслевыми ГИС и реестрами смогут авторы суверенных моделей — в режиме защищенного контура, исключающего прямое копирование или выгрузку информации.
Инициативу рассчитывают запустить через экспериментальный правовой режим (ЭПР), подготовив финальные параметры для ведомств к октябрю. Главным барьером остаются регуляторные нормы: работа с медицинской и иными защищенными категориями тайн потребует точечных изменений в законах.
—
😁 Канал Data Day в MAX
OpenAI приостановила тренировку новых моделей из-за киберрисков. OpenAI впервые временно остановила обучение передовых систем: одна из перспективных моделей, Astra, вплотную приблизилась к уровню киберопасности Critical. В результате компания на две недели заморозила RL-обучение флагманских решений, а самый масштабный запуск frontier-RL все еще остается на паузе.
На фоне инцидента OpenAI усилила внутренние протоколы безопасности: ужесточила изоляцию sandbox-сред, ввела строгие сетевые фильтры и усилила контроль за действиями моделей. Для Astra и других cyber-моделей теперь применяются повышенные требования защиты.
Кроме того, расширился мониторинг reasoning и tool calls. Любые аномалии анализируются многоуровневыми автопроверками, а время реакции ИБ-команды на критические инциденты ограничено 30 минутами. Накладные расходы на такой надзор уже увеличили затраты вычислительных мощностей на inference примерно на 20%.
Российские компании тестируют китайские ИИ-ускорители вместо чипов Nvidia. MWS AI и Rubytech протестировали программно-аппаратный комплекс с восемью китайскими GPU, на котором запустили языковые модели Cotype Pro 3 (27 млрд параметров) и Cotype Light 3 (9 млрд параметров). В ряде тестов ПАК показал быстродействие на уровне систем с Nvidia H100. Коммерческий релиз решения намечен на 2027 год.
Эксперты отмечают, что быстрого отказа от экосистемы Nvidia ожидать не стоит из-за проблем совместимости и недостаточной зрелости китайского софта. При этом более зрелые решения Huawei Ascend уже демонстрируют 60–80% от производительности H100 в зависимости от типа нагрузки, а сама отечественная инфраструктура постепенно движется к мультиплатформенности.
Бизнес запросил доступ к госданным для тренировки ИИ-моделей. Российские компании направили в Минэкономразвития и Минцифры инициативу по созданию защищенной среды с доступом к государственным и ведомственным массивам данных для обучения ИИ. Как пишет «Коммерсантъ», работать с отраслевыми ГИС и реестрами смогут авторы суверенных моделей — в режиме защищенного контура, исключающего прямое копирование или выгрузку информации.
Инициативу рассчитывают запустить через экспериментальный правовой режим (ЭПР), подготовив финальные параметры для ведомств к октябрю. Главным барьером остаются регуляторные нормы: работа с медицинской и иными защищенными категориями тайн потребует точечных изменений в законах.
—
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
‼️ Друзья, открыта регистрация на Форум риск-менеджеров 2026, который проводит команда Data Day! Форум состоится 22 сентября на площадке Quattro Space.
В этом году форум пройдет в новом интерактивном формате и будет особенно полезен CDO, дата-сайентистам, разработчикам моделей и всем, кто работает с данными и AI. В фокусе — практические задачи: от калибровки и обогащения предиктивных моделей до внедрения GenAI и построения архитектуры риск-контура.
Вместо коротких выступлений участников ждут 20-минутные доклады с подробным разбором реальных кейсов, используемых подходов и технологий, а также обсуждение решений вместе с экспертами рынка.
В программе:
✅ Панельная дискуссия «Макрориски без лишних слов»: ставка, инфляция, курс, кредитная активность — в формате прямого спора экономистов
✅ «Количественный риск-менеджмент»: оценка и хеджирование рисков, калибровка PD и LGD, сегментация портфеля и индикаторы раннего предупреждения.
✅ «Операционные риски: инцидент есть, риска нет»: риск-аппетит, лимиты потерь, замена ИТ-вендоров и практикум по классификации реальных инцидентов.
✅ «Архитектура риск-контура с использованием ИИ»: ИИ-агенты, управление рисками GenAI и выбор между in-house разработкой и готовым решением.
✅ Keynote. Машинное обучение и генеративные модели в риск-менеджменте (формат живого общения с гостем - Александром Дьяконовым из AI VK.
В числе спикеров: Данил Трофимов (Банк ВТБ), Рауф Рагимов (МП Банк), Антон Вовк (Банк ВТБ), Вадим Ситосенко (Газпромбанк), Александр Дьяконов (AI VK), Юрий Полянский (ex-ПСБ), Дмитрий Голембиовский (Банк ПСБ), Игорь Фаррахов (РИСКФИН).
Круглые столы*:
— «Модельный риск: три линии защиты и то, что происходит между ними»
— «Там всё уже случилось». Кто успеет спасти свой залоговый портфель, а кто останется с неликвидом на балансе?
— Круглый стол со спикерами сессии 3 «Операционные риски: инцидент есть, риска нет»
* Темы предварительные, возможны корректировки.
⚡️ Новые регуляторные условия, операционная устойчивость, модельные риски и внедрение генеративного ИИ — элементы сложного пазла современного риск-контура. 22 сентября будем складывать его вместе с ведущими экспертами банковского рынка России. Присоединяйтесь!
👉 Сайт и программа Форума
В этом году форум пройдет в новом интерактивном формате и будет особенно полезен CDO, дата-сайентистам, разработчикам моделей и всем, кто работает с данными и AI. В фокусе — практические задачи: от калибровки и обогащения предиктивных моделей до внедрения GenAI и построения архитектуры риск-контура.
Вместо коротких выступлений участников ждут 20-минутные доклады с подробным разбором реальных кейсов, используемых подходов и технологий, а также обсуждение решений вместе с экспертами рынка.
В программе:
В числе спикеров: Данил Трофимов (Банк ВТБ), Рауф Рагимов (МП Банк), Антон Вовк (Банк ВТБ), Вадим Ситосенко (Газпромбанк), Александр Дьяконов (AI VK), Юрий Полянский (ex-ПСБ), Дмитрий Голембиовский (Банк ПСБ), Игорь Фаррахов (РИСКФИН).
Уникальная "фишка" этого года — три круглых стола, за которыми участники смогут встретиться с ведущими специалистами по управлению рисками в России, задать им вопросы и обсудить актуальные проблемы в формате живой дискуссии.
Круглые столы*:
— «Модельный риск: три линии защиты и то, что происходит между ними»
— «Там всё уже случилось». Кто успеет спасти свой залоговый портфель, а кто останется с неликвидом на балансе?
— Круглый стол со спикерами сессии 3 «Операционные риски: инцидент есть, риска нет»
* Темы предварительные, возможны корректировки.
⚡️ Новые регуляторные условия, операционная устойчивость, модельные риски и внедрение генеративного ИИ — элементы сложного пазла современного риск-контура. 22 сентября будем складывать его вместе с ведущими экспертами банковского рынка России. Присоединяйтесь!
👉 Сайт и программа Форума
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Агентные LLM или классический ML: что действительно приносит пользу бизнесу?
Интерес к большим языковым моделям продолжает расти, а агентные решения становятся одним из главных технологических трендов. Но финансовая индустрия ориентирована не только на инновационность — ей важно получать измеримый бизнес-эффект уже в краткосрочной перспективе. Как превратить LLM из модной технологии в работающий инструмент?
Об этом на Scoring Day 2026, который проводит команда Data Day, расскажет Павел Смирнов, лидер команды управления перспективных алгоритмов машинного обучения Банка ВТБ.
Вы узнаете:
✅ как оценивать реальную пользу агентных LLM для бизнеса и выбирать задачи, в которых их внедрение действительно оправданно;
✅ как устроен проект портфельного управления для клиентов всех сегментов крупного банка и в чем ценность связки агентной LLM и классических ML-моделей as tools;
✅ как агент может стать оркестратором ML-моделей и управлять их взаимодействием;
✅ какие преимущества, ограничения и риски возникают при внедрении подобных систем в финансовой индустрии.
Павел Смирнов — лидер команды управления перспективных алгоритмов машинного обучения Банка ВТБ. Начинал карьеру в области теоретической физики в Академии наук, после чего более десяти лет работал в индустрии wealth management —от HFT в prop firm до AI/ML в портфельном управлении в банке.
👉 Сайт и программа Форума
Интерес к большим языковым моделям продолжает расти, а агентные решения становятся одним из главных технологических трендов. Но финансовая индустрия ориентирована не только на инновационность — ей важно получать измеримый бизнес-эффект уже в краткосрочной перспективе. Как превратить LLM из модной технологии в работающий инструмент?
Об этом на Scoring Day 2026, который проводит команда Data Day, расскажет Павел Смирнов, лидер команды управления перспективных алгоритмов машинного обучения Банка ВТБ.
Вы узнаете:
✅ как оценивать реальную пользу агентных LLM для бизнеса и выбирать задачи, в которых их внедрение действительно оправданно;
✅ как устроен проект портфельного управления для клиентов всех сегментов крупного банка и в чем ценность связки агентной LLM и классических ML-моделей as tools;
✅ как агент может стать оркестратором ML-моделей и управлять их взаимодействием;
✅ какие преимущества, ограничения и риски возникают при внедрении подобных систем в финансовой индустрии.
Павел Смирнов — лидер команды управления перспективных алгоритмов машинного обучения Банка ВТБ. Начинал карьеру в области теоретической физики в Академии наук, после чего более десяти лет работал в индустрии wealth management —от HFT в prop firm до AI/ML в портфельном управлении в банке.
👉 Сайт и программа Форума
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 «Электронный человек» и классическое право: как регулировать действия ИИ-агентов в финансах
Использование ИИ-агентов в финансовом секторе становится всё более востребованным, а вместе с этим растет и объем правовых вызовов: от защиты персональных данных и интеллектуальной собственности до фундаментальных вопросов теории права.
О том, как регулятор смотрит на правовые риски применения автономных алгоритмов, на Data Day 2026 рассказала Екатерина Дёмкина, заместитель директора Юридического департамента Банка России.
🔹 Кто заключает сделку: «стирание воли» и новый субъект
Классическая теория сделок строится на неразрывной связи внутренней воли субъекта и ее внешнего волеизъявления. Когда посредником между банком и клиентом становится ИИ-агент (или так называемый «электронный человек»), возникает эффект делегирования и частичного «стирания» воли оригинального субъекта в пользу автоматизированного инструментария.
Подобное уже встречалось в интернет-торговле или роботизированном трейдинге, однако специфика ИИ в том, что его поведение менее прогнозируемо: система оперирует вероятностями, а не жестко зашитыми алгоритмами, сохраняя за собой определенную дискрецию в принятии финального решения.
В этом вопросе регулятору лучше придерживаться принципа технологической нейтральности. Существующих институтов права пока достаточно, чтобы закрывать базовые риски. Концептуально воля и ответственность остаются за человеком (или организацией), который делегировал машине принятие решений. Конструкция юридической ответственности по-прежнему замыкается на реальных субъектах, а не на цифровой сущности.
🔹 Черный ящик и бремя доказывания
Главная сложность при оценке правомерности действий ИИ — невозможность легко восстановить цепочку шагов, приведших к результату. Международная практика и доктрина сходятся в одном: критически важно разрабатывать интерпретируемые и объяснимые модели. Если дело дойдет до суда или административного разбирательства, стороны должны иметь возможность воспроизвести логику принятия решения, чтобы определить виновного: финансовую организацию, разработчика решения или самого потребителя (если тот осознанно шел на риск, зная об ограничениях и неидеальности модели).
🔹 Угроза финансовой стабильности и качество данных
Отдельный системный риск — зависимость множества финансовых институтов от одних и тех же внешних платформ и источников данных. Если ИИ-модели обучены на некачественных или искаженных датасетах, ошибка масштабируется на весь рынок. В будущем предметом регулирования может стать сама архитектура данных и процессов принятия решений.
🔹 Тактика регулятора: осторожное наблюдение
Мы находимся на ранней фазе развития ИИ-инструментов. Задача регулятора на данном этапе — оставаться внимательным и осторожным наблюдателем. Не тормозить технологическое развитие избыточными барьерами, но превентивно оценивать риски для потребителей финансовых услуг до того, как они перерастут в критическую массу проблем.
—
😁 Канал Data Day в MAX
Использование ИИ-агентов в финансовом секторе становится всё более востребованным, а вместе с этим растет и объем правовых вызовов: от защиты персональных данных и интеллектуальной собственности до фундаментальных вопросов теории права.
О том, как регулятор смотрит на правовые риски применения автономных алгоритмов, на Data Day 2026 рассказала Екатерина Дёмкина, заместитель директора Юридического департамента Банка России.
🔹 Кто заключает сделку: «стирание воли» и новый субъект
Классическая теория сделок строится на неразрывной связи внутренней воли субъекта и ее внешнего волеизъявления. Когда посредником между банком и клиентом становится ИИ-агент (или так называемый «электронный человек»), возникает эффект делегирования и частичного «стирания» воли оригинального субъекта в пользу автоматизированного инструментария.
Подобное уже встречалось в интернет-торговле или роботизированном трейдинге, однако специфика ИИ в том, что его поведение менее прогнозируемо: система оперирует вероятностями, а не жестко зашитыми алгоритмами, сохраняя за собой определенную дискрецию в принятии финального решения.
В этом вопросе регулятору лучше придерживаться принципа технологической нейтральности. Существующих институтов права пока достаточно, чтобы закрывать базовые риски. Концептуально воля и ответственность остаются за человеком (или организацией), который делегировал машине принятие решений. Конструкция юридической ответственности по-прежнему замыкается на реальных субъектах, а не на цифровой сущности.
🔹 Черный ящик и бремя доказывания
Главная сложность при оценке правомерности действий ИИ — невозможность легко восстановить цепочку шагов, приведших к результату. Международная практика и доктрина сходятся в одном: критически важно разрабатывать интерпретируемые и объяснимые модели. Если дело дойдет до суда или административного разбирательства, стороны должны иметь возможность воспроизвести логику принятия решения, чтобы определить виновного: финансовую организацию, разработчика решения или самого потребителя (если тот осознанно шел на риск, зная об ограничениях и неидеальности модели).
🔹 Угроза финансовой стабильности и качество данных
Отдельный системный риск — зависимость множества финансовых институтов от одних и тех же внешних платформ и источников данных. Если ИИ-модели обучены на некачественных или искаженных датасетах, ошибка масштабируется на весь рынок. В будущем предметом регулирования может стать сама архитектура данных и процессов принятия решений.
🔹 Тактика регулятора: осторожное наблюдение
Мы находимся на ранней фазе развития ИИ-инструментов. Задача регулятора на данном этапе — оставаться внимательным и осторожным наблюдателем. Не тормозить технологическое развитие избыточными барьерами, но превентивно оценивать риски для потребителей финансовых услуг до того, как они перерастут в критическую массу проблем.
—
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1
Forwarded from Банкста
Топовые аналитики, рисковики и дата-сайентисты из Сбера, Банка России, Т-Банка, Альфа-Банка, ВТБ, Газпромбанка и других компаний выступят 22–23 сентября на двух главных отраслевых событиях осени: 15-м юбилейном Scoring Day и Форуме риск-менеджеров.
23 сентября — юбилейный 15-й Scoring Day.
На форуме обсудят будущее скоринга, антифрода и AI, кросс-отраслевой скоринг, передовые алгоритмы и архитектуру нового модельного ядра, надежность моделей и устойчивость к регуляторным изменениям.
Среди спикеров: Станислав Страупе (Сбер), научный руководитель Центра квантовых технологий, Нвер Симонян (Банк России), руководитель экспертной группы, Юлий Шамаев (ВТБ), вице-президент, DS Lead стрима моделирования R&D, Марина Ананьева (Т-Банк), руководитель ML-направлений, и другие.
👉 Все спикеры
👉 Программа и регистрация
22 сентября — Форум риск-менеджеров.
Клубный формат, круглые столы и живое общение с ведущими специалистами по банковским рискам в РФ. В программе — макрориски, количественный риск-менеджмент, модельные и операционные риски, операционная устойчивость и применение генеративного ИИ.
Среди спикеров: Антон Вовк (ВТБ), руководитель департамента залогов, старший вице-президент, Рауф Рагимов (МП Банк), зам. председателя правления, Вадим Ситосенко (Газпромбанк), начальник Департамента операционных рисков, Ирина Куликова (Сбер), руководитель направления аудита моделей и системы управления рисками, Александр Дьяконов (AI VK), руководитель исследовательского отдела команды рекомендаций, и другие.
👉 Все спикеры
👉 Программа и регистрация
Оба события пройдут в Quattro Space, Москва. Посетите их оба или отправьте членов команды, чтобы получить полный срез того, куда движется рынок продвинутой аналитики и управления рисками в финансовой сфере.
Ждем вас!
22 сент. — клубный формат и живое общение на Форуме риск-менеджеров.
23 сент. — будущее скоринга, AI и моделирования на Scoring Day.
Реклама.18+ Рекламодатель: ООО «Регламент» ИНН 7708323273 erid=2Vtzqx6DijD
23 сентября — юбилейный 15-й Scoring Day.
На форуме обсудят будущее скоринга, антифрода и AI, кросс-отраслевой скоринг, передовые алгоритмы и архитектуру нового модельного ядра, надежность моделей и устойчивость к регуляторным изменениям.
Среди спикеров: Станислав Страупе (Сбер), научный руководитель Центра квантовых технологий, Нвер Симонян (Банк России), руководитель экспертной группы, Юлий Шамаев (ВТБ), вице-президент, DS Lead стрима моделирования R&D, Марина Ананьева (Т-Банк), руководитель ML-направлений, и другие.
👉 Все спикеры
👉 Программа и регистрация
22 сентября — Форум риск-менеджеров.
Клубный формат, круглые столы и живое общение с ведущими специалистами по банковским рискам в РФ. В программе — макрориски, количественный риск-менеджмент, модельные и операционные риски, операционная устойчивость и применение генеративного ИИ.
Среди спикеров: Антон Вовк (ВТБ), руководитель департамента залогов, старший вице-президент, Рауф Рагимов (МП Банк), зам. председателя правления, Вадим Ситосенко (Газпромбанк), начальник Департамента операционных рисков, Ирина Куликова (Сбер), руководитель направления аудита моделей и системы управления рисками, Александр Дьяконов (AI VK), руководитель исследовательского отдела команды рекомендаций, и другие.
👉 Все спикеры
👉 Программа и регистрация
Оба события пройдут в Quattro Space, Москва. Посетите их оба или отправьте членов команды, чтобы получить полный срез того, куда движется рынок продвинутой аналитики и управления рисками в финансовой сфере.
По промокоду БАНКСТА на оба форума:
– Для командного билета получите +1 билет для коллеги или руководителя.
– Для партнеров и участников выставки — дополнительный ролл-ап в подарок.
Ждем вас!
22 сент. — клубный формат и живое общение на Форуме риск-менеджеров.
23 сент. — будущее скоринга, AI и моделирования на Scoring Day.
Реклама.18+ Рекламодатель: ООО «Регламент» ИНН 7708323273 erid=2Vtzqx6DijD
Банкста
Топовые аналитики, рисковики и дата-сайентисты из Сбера, Банка России, Т-Банка, Альфа-Банка, ВТБ, Газпромбанка и других компаний выступят 22–23 сентября на двух главных отраслевых событиях осени: 15-м юбилейном Scoring Day и Форуме риск-менеджеров. 23 сентября…
Друзья, если вы вдруг не знали: 22–23 сентября команда Data Day проводит два события — 👉 Форум риск-менеджеров и 👉 Scoring Day.
Оба форума напрямую про финансовые инновации, но с разных ракурсов:
- Scoring Day — про AI, новые архитектуры моделей, LLM-агентов, поведенческие данные и антифрод,
- Форум риск-менеджеров — про ИИ в риск-контуре, AI-модели клиента, автоматизацию и управление рисками новых технологий.
Для банков это особенно актуально сейчас: вопрос уже не в том, внедрять ли AI, а в том, как сделать это промышленно, безопасно и с понятным эффектом для бизнеса.
Подробности и регистрация выше 👆
Оба форума напрямую про финансовые инновации, но с разных ракурсов:
- Scoring Day — про AI, новые архитектуры моделей, LLM-агентов, поведенческие данные и антифрод,
- Форум риск-менеджеров — про ИИ в риск-контуре, AI-модели клиента, автоматизацию и управление рисками новых технологий.
Для банков это особенно актуально сейчас: вопрос уже не в том, внедрять ли AI, а в том, как сделать это промышленно, безопасно и с понятным эффектом для бизнеса.
Подробности и регистрация выше 👆
Друзья, на сайте Форума риск-менеджеров 2026, который проводит команда Data Day, опубликовали программу с темами выступлений.
22 сентября в Quattro Space выступят 25+ спикеров из ЦБ, Сбера, Альфа-Банка, ВТБ, Газпромбанка, WB Банка и других компаний.
Вот о чем будут говорить эксперты форума:
✅ Скрытые угрозы и риски бесконтрольного использования сотрудниками ИИ-помощников осветит Вадим Ситосенко, начальник Департамента операционных рисков Газпромбанка.
✅ О трансформации подходов к аудиту моделей в эпоху масштабной экспансии ИИ расскажет Ирина Куликова, руководитель направления аудита моделей и СУР Сбера.
✅ Марзият Мамалаева, главный аудитор Альфа-Банка, уделит внимание модельному риску и специализированным платформам для управления жизненным циклом моделей.
✅ Михаил Васильев, руководитель департамента внедрения, развития и контроля ИИ-решений Альфа-Банка, продемонстрирует подходы к оценке реальных финансовых эффектов от внедрения искусственного интеллекта.
✅ Правовую методологию обеспечения информационной безопасности ИИ-систем на финансовом рынке детально рассмотрит Михаил Ионцев, руководитель проектов Юридического департамента Банка России.
✅ Возможностям и рискам кредитных процедур для селлеров внутри маркетплейсов посвятит свое выступление Георгий Герсамия, начальник управления рисков малого и среднего бизнеса WB Банка.
✅ Какие залоги сегодня находятся под угрозой утраты и как управлять ими без обрушения стоимости обеспечения и давления на капитал, раскроет Антон Вовк, старший вице-президент, руководитель департамента залогов Банка ВТБ.
✅ Информацией о новом слое операционной отчетности вне регуляторного периметра — контуре нерегистрируемых событий — поделится Владимир Козлов, независимый риск-менеджер (GARP FRM), председатель экспертного совета Форума риск-менеджеров 2026 .
✅ Практическую методику качественной оценки оперрисков через самооценку и стресс-тестирование презентуют представители компании РИСКФИН: Игорь Фаррахов, заместитель генерального директора по развитию, и Елена Розанова, советник генерального директора.
✅ Метод факторной декомпозиции отклонения DR от PD для стабилизации качества прогнозов представят эксперты Газпромбанка — Олег Ушаков, начальник Центра независимой валидации, и Артак Геворкян, управляющий директор Центра.
✅ Опытом Банка ВТБ в области импортозамещения АСУОР как драйвера трансформации риск-процессов поделится Сергей Варакин, зам. начальника управления Департамента интегрированного управления рисками, начальник отдела методологии и анализа операционных рисков.
✅ Эволюцию скоринга и переход к комплексной AI-модели, видящей профиль клиента целиком, опишет Михаил Шабалин, начальник управления технологий математического моделирования МТС Банка.
Также в программе заявлены дискуссии и круглые столы - о них обязательно расскажем в следующих постах!
👉 Сайт и программа Форума
22 сентября в Quattro Space выступят 25+ спикеров из ЦБ, Сбера, Альфа-Банка, ВТБ, Газпромбанка, WB Банка и других компаний.
Вот о чем будут говорить эксперты форума:
Также в программе заявлены дискуссии и круглые столы - о них обязательно расскажем в следующих постах!
На Форуме риск-менеджеров вы сможете сопоставить свои подходы с практикой лидеров рынка, разобрать реальные кейсы коллег и определить, какие регуляторные и технологические тренды требуют немедленной перестройки процессов.
👉 Сайт и программа Форума
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📊 Как использовать агрегированные данные БКИ для защиты розничного портфеля?
Ни одно отдельно взятое БКИ не владеет более чем 30% информации о заемщике. В условиях постепенной (а не скачкообразной) трансформации рынка стандартных внутренних моделей банков становится недостаточно: чтобы вовремя скорректировать риск-политику, кредиторам необходим предиктивный макровзгляд на поведение заемщиков во всей финансовой системе.
О том, как объединение данных всех БКИ помогает управлять качеством портфеля и снижать потери, на Форуме Scoring Day 2026, который проводит команда Data Day, расскажет Нвер Симонян, руководитель экспертной группы Департамента небанковского кредитования Банка России.
Вы узнаете:
✅ как скоринг на основе агрегированных данных всех БКИ помогает заблаговременно выявлять накопление рисков в сегментах до того, как ухудшение станет массовым;
✅ почему углубленный анализ кредитной истории окупается кратно и способен приносить до 300+ рублей сокращения годовой просрочки на каждый вложенный рубль;
✅ как переход от оценки отдельного заемщика к анализу поведения схожих групп в масштабах всего рынка обеспечивает ранние сигналы об уязвимостях.
И многое другое.
Нвер Симонян — руководитель экспертной группы Департамента небанковского кредитования Банка России. Отвечает за разработку ML и скоринговых моделей для анализа розничного блока и надзор за качеством скоринговых услуг. Ранее запускал кредитный конвейер в корпоративном блоке, систему ML-оценки недвижимости в ипотеке и управлял кредитным портфелем в крупнейших банковских группах.
👉 Сайт и программа Форума
Ни одно отдельно взятое БКИ не владеет более чем 30% информации о заемщике. В условиях постепенной (а не скачкообразной) трансформации рынка стандартных внутренних моделей банков становится недостаточно: чтобы вовремя скорректировать риск-политику, кредиторам необходим предиктивный макровзгляд на поведение заемщиков во всей финансовой системе.
О том, как объединение данных всех БКИ помогает управлять качеством портфеля и снижать потери, на Форуме Scoring Day 2026, который проводит команда Data Day, расскажет Нвер Симонян, руководитель экспертной группы Департамента небанковского кредитования Банка России.
Вы узнаете:
✅ как скоринг на основе агрегированных данных всех БКИ помогает заблаговременно выявлять накопление рисков в сегментах до того, как ухудшение станет массовым;
✅ почему углубленный анализ кредитной истории окупается кратно и способен приносить до 300+ рублей сокращения годовой просрочки на каждый вложенный рубль;
✅ как переход от оценки отдельного заемщика к анализу поведения схожих групп в масштабах всего рынка обеспечивает ранние сигналы об уязвимостях.
И многое другое.
Нвер Симонян — руководитель экспертной группы Департамента небанковского кредитования Банка России. Отвечает за разработку ML и скоринговых моделей для анализа розничного блока и надзор за качеством скоринговых услуг. Ранее запускал кредитный конвейер в корпоративном блоке, систему ML-оценки недвижимости в ипотеке и управлял кредитным портфелем в крупнейших банковских группах.
👉 Сайт и программа Форума
🔥2👍1
Друзья, на сайте Scoring Day 2026, который проводит команда Data Day, опубликовали программу с темами выступлений.
23 сентября в Quattro Space выступят эксперты из Сбера, Банка России, ДИТ Москвы, ВТБ, Альфа-Банка и других компаний. Они поделятся наработками в области интеллектуального скоринга и защиты данных в ИИ-среде, а также кейсами создания доверенных ИИ-платформ.
На форуме вы узнаете стратегии лидеров и их кейсы:
— Как меняется ландшафт скоринга, антифрода и ИИ в финансах?
— Что регулятор думает о моделях нового поколения?
— Как поведенческие данные меняют оценку риска за пределами кредита?
— Кто атакует ваши модели — и выдержат ли они проверку регулятором завтра?
Вот о чем будут говорить эксперты форума:
➣ О преимуществах использования агрегированных данных БКИ для снижения рисков в розничном кредитовании расскажет Нвер Симонян, руководитель направления разработки ML и скоринговых моделей Банка России.
➣ Кейс о том, как геймификация в мобильном приложении банка помогла существенно поднять объемы выдачи продуктов, представит Мария Степанова, руководитель направления по интеллектуальному анализу данных Альфа-Банка.
➣ На рисках агентных ИИ-систем и современных подходах к их защите сосредоточится Евгений Кокуйкин, основатель HiveTrace и руководитель лаборатории безопасности искусственного интеллекта в ИТМО.
➣ Рекомендациями внедрения AI-агентов в контур разработки решений для ускорения time-to-market без потери контроля поделится Артём Карпов, директор по рискам компании «Баланс-Платформа».
➣ Классический Airflow или AI для решения задач рисков? Ключевой вопрос эпохи умной автоматизации в совместном докладе разберут эксперты Ozon Банка: Марина Капуш, руководитель отдела портфельного управления B2B, и Александр Кадыров, руководитель отдела аналитики продуктов финансирования бизнеса.
➣ Скрытую экономику кредитного скоринга и результаты сравнительного анализа кредитных конвейеров топ-30 банков представит Роман Божьев, директор направления кредитной аналитики в МСБ Объединенного Кредитного Бюро.
➣ О том, как ускорить вычисления для ИИ с помощью света и способны ли оптические процессоры конкурировать с GPU, поведает Станислав Страупе, к.ф.-м.н., научный руководитель Центра квантовых технологий Сбера.
➣ Возможности применения ИИ с нейрогенезом и управляемым вниманием в финтех-секторе раскроет Андрей Лаврентьев, руководитель отдела развития технологий «Лаборатории Касперского».
➣ Сергей Алексеев, член экспертного комитета Минцифры и директор ряда аэрокосмических компаний, объяснит, как космический телеком и спутниковые данные формируют «орбитальный слой финансов» и переписывают правила финтех-рынка.
➣ Взаимосвязь нейроморфных вычислений и естественного интеллекта в механизмах принятия решений проанализирует Сусанна Гордлеева, директор НИИ нейронаук и профессор кафедры нейротехнологий ННГУ.
➣ Бизнес-кейс использования технологии конфиденциальных вычислений (MPC) для мониторинга рыночных зарплат продемонстрирует C&B-директор Андрей Кириллов.
Также в программе заявлены:
— Пленарная сессия «Как меняется ландшафт скоринга, антифрода и искусственного интеллекта в финансах».
— Панельная дискуссия «Машиночитаемое регулирование для баланса безопасности и инноваций: мечты о справедливости, необходимость или бесчеловечность?».
— Панельная дискуссия «Передовые алгоритмы и ИИ-фреймворки для скоринга и антифрода».
👉 Сайт и программа Форума
23 сентября в Quattro Space выступят эксперты из Сбера, Банка России, ДИТ Москвы, ВТБ, Альфа-Банка и других компаний. Они поделятся наработками в области интеллектуального скоринга и защиты данных в ИИ-среде, а также кейсами создания доверенных ИИ-платформ.
На форуме вы узнаете стратегии лидеров и их кейсы:
— Как меняется ландшафт скоринга, антифрода и ИИ в финансах?
— Что регулятор думает о моделях нового поколения?
— Как поведенческие данные меняют оценку риска за пределами кредита?
— Кто атакует ваши модели — и выдержат ли они проверку регулятором завтра?
Вот о чем будут говорить эксперты форума:
➣ О преимуществах использования агрегированных данных БКИ для снижения рисков в розничном кредитовании расскажет Нвер Симонян, руководитель направления разработки ML и скоринговых моделей Банка России.
➣ Кейс о том, как геймификация в мобильном приложении банка помогла существенно поднять объемы выдачи продуктов, представит Мария Степанова, руководитель направления по интеллектуальному анализу данных Альфа-Банка.
➣ На рисках агентных ИИ-систем и современных подходах к их защите сосредоточится Евгений Кокуйкин, основатель HiveTrace и руководитель лаборатории безопасности искусственного интеллекта в ИТМО.
➣ Рекомендациями внедрения AI-агентов в контур разработки решений для ускорения time-to-market без потери контроля поделится Артём Карпов, директор по рискам компании «Баланс-Платформа».
➣ Классический Airflow или AI для решения задач рисков? Ключевой вопрос эпохи умной автоматизации в совместном докладе разберут эксперты Ozon Банка: Марина Капуш, руководитель отдела портфельного управления B2B, и Александр Кадыров, руководитель отдела аналитики продуктов финансирования бизнеса.
➣ Скрытую экономику кредитного скоринга и результаты сравнительного анализа кредитных конвейеров топ-30 банков представит Роман Божьев, директор направления кредитной аналитики в МСБ Объединенного Кредитного Бюро.
➣ О том, как ускорить вычисления для ИИ с помощью света и способны ли оптические процессоры конкурировать с GPU, поведает Станислав Страупе, к.ф.-м.н., научный руководитель Центра квантовых технологий Сбера.
➣ Возможности применения ИИ с нейрогенезом и управляемым вниманием в финтех-секторе раскроет Андрей Лаврентьев, руководитель отдела развития технологий «Лаборатории Касперского».
➣ Сергей Алексеев, член экспертного комитета Минцифры и директор ряда аэрокосмических компаний, объяснит, как космический телеком и спутниковые данные формируют «орбитальный слой финансов» и переписывают правила финтех-рынка.
➣ Взаимосвязь нейроморфных вычислений и естественного интеллекта в механизмах принятия решений проанализирует Сусанна Гордлеева, директор НИИ нейронаук и профессор кафедры нейротехнологий ННГУ.
➣ Бизнес-кейс использования технологии конфиденциальных вычислений (MPC) для мониторинга рыночных зарплат продемонстрирует C&B-директор Андрей Кириллов.
Также в программе заявлены:
— Пленарная сессия «Как меняется ландшафт скоринга, антифрода и искусственного интеллекта в финансах».
— Панельная дискуссия «Машиночитаемое регулирование для баланса безопасности и инноваций: мечты о справедливости, необходимость или бесчеловечность?».
— Панельная дискуссия «Передовые алгоритмы и ИИ-фреймворки для скоринга и антифрода».
— Питч-сессия «Теорема молодых». На Scoring Day у разработчиков технологических решений, стартапов и научных команд будет возможность «запитчить» свой проект на сессии «Теорема молодых» и в числе лучших пройти отбор в финтех-акселератор Газпромбанк.Тех. Подробности на сайте Форума
👉 Сайт и программа Форума
Друзья, на форуме Scoring Day 2026 , который 23 сентября проводит команда Data Day, у разработчиков технологических решений, стартапов и научных команд будет возможность пройти отбор в финтех-акселератор Газпромбанк.Тех, «запитчив» свой проект на сессии «Теорема молодых».
До 15 сентября вы можете подать заявку на выступление в питчах на Scoring Day. Если заявка пройдет предварительный скоринг, то вы сможете выступить перед экспертами и представителями финтех-акселератора, а также получите 2 билета на Scoring Day для представителей вашей команды.
Питч-сессия «Теорема молодых» пройдет в параллельном зале. У команд будет до 10 минут на презентацию проекта.
По итогам питч-сессии перспективные команды получат возможность:
✅ пройти отбор в трек «Финтех.Стартапы» или «Финтех.Наука» акселератора Газпромбанк.Тех и получить 1 млн рублей на развитие проекта под задачи банка уже на старте;
✅ запустить пилотный проект с финансированием до 10 млн рублей и протестировать решение на реальных задачах Газпромбанка;
✅ получить доступ к экспертизе и инфраструктуре банков-партнеров;
✅ по результатам пилотного проекта получить возможность привлечь инвестиции до 300 млн рублей.
Участие в отборе — бесплатное.
‼️ Если вы развиваете финтех-стартап или создаете технологическое решение для финансового рынка, подавайте заявку и получите шанс представить свой проект представителям банковской сферы на Scoring Day 2026!
До 15 сентября вы можете подать заявку на выступление в питчах на Scoring Day. Если заявка пройдет предварительный скоринг, то вы сможете выступить перед экспертами и представителями финтех-акселератора, а также получите 2 билета на Scoring Day для представителей вашей команды.
Питч-сессия «Теорема молодых» пройдет в параллельном зале. У команд будет до 10 минут на презентацию проекта.
По итогам питч-сессии перспективные команды получат возможность:
Участие в отборе — бесплатное.
‼️ Если вы развиваете финтех-стартап или создаете технологическое решение для финансового рынка, подавайте заявку и получите шанс представить свой проект представителям банковской сферы на Scoring Day 2026!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, 22 сентября на Форуме риск-менеджеров, который проводит команда Data Day, будет особенно много пространства для диалога: участники смогут обсудить реальные кейсы, задать спикерам прямые вопросы и вместе найти решения.
Для дата-аналитиков, CDO и архитекторов данных это редкая возможность увидеть бизнес-изнанку рисков и синхронизировать DS-модели с реальными потерями и регуляторными требованиями.
Рассказываем о трех специальных форматах программы.
🔹 Круглый стол «„Там всё уже случилось“. Кто успеет спасти свой залоговый портфель, а кто останется с неликвидом на балансе?»
Фокус: рост просрочки, стремительное обесценение залогов и реальные потери при взыскании. Разберем, как минимизировать дисконт и что делать с имуществом, которое зависло мертвым грузом.
• Формат: разбор прикладных сценариев и ответы на вопросы зала (включая анонимные через QR-код).
• Спикеры: Андрей Лаврентович (Банк Синара), Павел Русаков (Московская служба экспертизы и оценки), Евгений Кочетков (Финуниверситет). Модератор — Игорь Подколзин (Московская служба экспертизы и оценки).
🔹 Keynote-мастер-класс: «Машинное обучение и генеративные модели в риск-менеджменте»
• Фокус: технологический стек и переход от жестких rule-based-алгоритмов к адаптивным архитектурам на базе LLM и GenAI. Поговорим о гибридных платформах и контроле качества генераций.
• Практическая польза: банки сравнят архитектурные подходы и принципы экспертной верификации моделей,, а финтех и МФО определят точки внедрения, где экономический эффект оправдывает затраты на контроль.
• Спикер: Александр Дьяконов — д. ф.-м. н., первый чемпион мира по Data Science на Kaggle, экс-лидер ИИ-направлений в Т-Банке и Ozon, сейчас возглавляет исследовательский отдел команды рекомендаций в AI VK.
🔹 Круглый стол «Модельный риск: три линии защиты и то, что происходит между ними»
• Фокус: распределение зон ответственности между разработчиками, владельцами моделей и валидацией. На конкретных примерах разберем каскадные ошибки в кредитном конвейере и действия при превышении лимитов.
• Результат: готовый прикладной чек-лист для аудита собственных моделей.
• Спикеры: Иван Кондраков (ВТБ), Вадим Ломской (МКБ), Андрей Духовный (Сбер)..
👉 Сайт и программа Форума
Для дата-аналитиков, CDO и архитекторов данных это редкая возможность увидеть бизнес-изнанку рисков и синхронизировать DS-модели с реальными потерями и регуляторными требованиями.
Рассказываем о трех специальных форматах программы.
🔹 Круглый стол «„Там всё уже случилось“. Кто успеет спасти свой залоговый портфель, а кто останется с неликвидом на балансе?»
Фокус: рост просрочки, стремительное обесценение залогов и реальные потери при взыскании. Разберем, как минимизировать дисконт и что делать с имуществом, которое зависло мертвым грузом.
• Формат: разбор прикладных сценариев и ответы на вопросы зала (включая анонимные через QR-код).
• Спикеры: Андрей Лаврентович (Банк Синара), Павел Русаков (Московская служба экспертизы и оценки), Евгений Кочетков (Финуниверситет). Модератор — Игорь Подколзин (Московская служба экспертизы и оценки).
🔹 Keynote-мастер-класс: «Машинное обучение и генеративные модели в риск-менеджменте»
• Фокус: технологический стек и переход от жестких rule-based-алгоритмов к адаптивным архитектурам на базе LLM и GenAI. Поговорим о гибридных платформах и контроле качества генераций.
• Практическая польза: банки сравнят архитектурные подходы и принципы экспертной верификации моделей,, а финтех и МФО определят точки внедрения, где экономический эффект оправдывает затраты на контроль.
• Спикер: Александр Дьяконов — д. ф.-м. н., первый чемпион мира по Data Science на Kaggle, экс-лидер ИИ-направлений в Т-Банке и Ozon, сейчас возглавляет исследовательский отдел команды рекомендаций в AI VK.
🔹 Круглый стол «Модельный риск: три линии защиты и то, что происходит между ними»
• Фокус: распределение зон ответственности между разработчиками, владельцами моделей и валидацией. На конкретных примерах разберем каскадные ошибки в кредитном конвейере и действия при превышении лимитов.
• Результат: готовый прикладной чек-лист для аудита собственных моделей.
• Спикеры: Иван Кондраков (ВТБ), Вадим Ломской (МКБ), Андрей Духовный (Сбер)..
👉 Сайт и программа Форума
👍2