⚡️Вебинар Dsight: Как применять AI в исследованиях?

📍Дата и время: 27 июня в 17:00

Приглашаем вас на прикладной вебинар по работе с AI в исследовательских целях в бизнесе с замечательным спикером!

👔Кому полезно?
- представителям инновационных отделов крупных компаний
- аналитикам,
- руководителям и сотрудникам отделов стратегии
- менеджерам проектов.

🔹 Поговорим о роли аналитических исследований и трендвотчинга в инновационной стратегии и процессе принятия решений,
🔹поделимся AI-инструментами для исследований,
🔹покажем кейсы применения ИИ на практике под задачи компаний: исследование рынков, трендвотчинг, исследования целевой аудитории, CusDev, анализ отзывов и документов.

🗣Приглашенный спикер - Михаил Ларькин, Корпоративный AI конcультант

- CEO AI CJM - Студии искусственного интеллекта
- Ex-Head of Digital Marketing Деловая Среда Сбера
- Преподаватель MBA в РАНХиГС, модуль: Искусственный интеллект в бизнес-процессах
- Преподаватель и спикер в Университете Искусственного интеллекта, AI Summit, Деловой Среде Сбера, Синергия, AI Centr.
- Корпоративный спикер и консультант по AI в ГазпромНефть, PashaBank, Министерство образования, Олимпус, Аутлет Внуково.

🤖Канал Михаила ИИ для бизнеса

Вебинар бесплатный, количество участников ограничено.

Регистрация по ссылке

😁 Dsight
Аналитика для будущих продуктов

☄️ Понимание технологических рисков в бизнесе

В недавнем отчете компании Hogan Lovells "Новая рискономика" подчеркивается широкая подверженность предприятий технологическим рискам. Ошеломляющий 91% компаний подвержены умеренному или высокому уровню риска, при этом две трети руководителей компаний признают, что их организации могли бы сделать больше для снижения этих рисков.

Хотя конкретные риски в разных отраслях различны, можно выделить несколько общих проблем:

Угрозы кибербезопасности вызывают наибольшую озабоченность у компаний всех размеров, при этом более трети руководителей высшего звена и компаний, отвечающих за соблюдение нормативных требований, признают, что их организации находятся на ранних стадиях разработки надежной стратегии кибербезопасности. Такая уязвимость делает их весьма подверженными кибератакам.

Экспоненциальный рост объема данных в сочетании с развивающимися нормами конфиденциальности, такими как GDPR, ставит перед компаниями серьезные задачи. Обеспечение соответствия, защита конфиденциальной информации и эффективное устранение утечек данных имеют решающее значение для поддержания доверия и избежания крупных штрафов.

Хотя генеративный ИИ открывает невероятный потенциал для повышения эффективности и инноваций, он также создает новые риски. Без надлежащей политики и руководства компании рискуют столкнуться с такими проблемами, как фактические неточности, нарушения интеллектуальной собственности, нарушения защиты данных и этические нарушения.

Дальновидные компании предпринимают шаги по снижению этих рисков:

Проверка киберздоровья. Регулярное проведение проверки состояния киберпространства позволяет организациям выявить уязвимые места и разработать надежные стратегии кибербезопасности.

Создание генеративных систем искусственного интеллекта на заказ. Организации создают собственные системы генеративного ИИ, чтобы контролировать технологию и обеспечивать ее соответствие своим специфическим потребностям и этическим нормам.

Предприятиям необходимо принять проактивный подход к управлению технологическими рисками. Инвестируя в надежные стратегии кибербезопасности, системы управления данными и ответственное внедрение искусственного интеллекта, организации смогут преодолеть трудности и раскрыть весь потенциал инноваций.

⚡️Вебинар Dsight: Как применять AI в исследованиях?

Уже в этот четверг 27 июня в 17:00 мы проведем вебинар по работе с AI в исследованиях в бизнесе!

👔Кому полезно?
- представителям инновационных отделов крупных компаний
- аналитикам,
- руководителям и сотрудникам отделов стратегии
- менеджерам проектов.

Поговорим о роли аналитических исследований и трендвотчинга в инновационной стратегии и процессе принятия решений, покажем кейсы применения ИИ на практике под задачи компаний: исследование рынков, трендвотчинг, исследования целевой аудитории, CusDev, анализ отзывов и документов.

🗣Приглашенный спикер - Михаил Ларькин, Корпоративный AI конcультант

🤖Канал Михаила ИИ для бизнеса

Вебинар бесплатный, количество участников ограничено.

Регистрация по ссылке

😁 Dsight
Аналитика для будущих продуктов

🛡Устранение рисков искусственного интеллекта в банковской сфере

Усиленные меры защиты данных

Для защиты конфиденциальности данных банки внедряют передовые методы шифрования и решения для безопасного хранения данных. Все большее распространение получают такие технологии, как гомоморфное шифрование, которое позволяет обрабатывать данные в зашифрованном виде.

Методы снижения предвзятости

Банки все больше осознают необходимость обеспечения справедливости и беспристрастности своих систем искусственного интеллекта. Это предполагает использование методов устранения предвзятости в процессе обучения моделей, регулярный аудит систем ИИ, а также разработку ИИ на различных наборах данных для обеспечения всеохватности.

Регуляторные технологии (RegTech)

Для обеспечения соответствия финансовым нормам банки обращаются к решениям RegTech, которые используют ИИ для мониторинга и обеспечения соответствия. Эти системы могут анализировать огромное количество данных о соответствии нормативным требованиям и выявлять потенциальные нарушения до того, как они станут проблемой.

Надежные механизмы тестирования и проверки ИИ

Прежде чем внедрять системы искусственного интеллекта, банки проводят тщательное тестирование и проверку, чтобы избежать сбоев в работе. Это включает в себя стресс-тестирование моделей ИИ в различных сценариях и постоянный мониторинг их производительности.

Объяснимость и прозрачность ИИ

Разработка систем искусственного интеллекта со встроенными функциями объяснения помогает банкам не только соответствовать нормативным требованиям, но и укреплять доверие клиентов и регулирующих органов. Такие методы, как LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) и SHAP (SHapley Additive exPlanations), используются для того, чтобы сделать решения ИИ более прозрачными и понятными.