Для участников рынка / Конференции, форумы, премии


18.06.2018

3rd Scoring Case Forum 2018

 

19 июля 2018 г. состоится 3-й профессиональный финансовый форум 3rd Scoring Case Forum 2018. Форум пройдет в Москве, в деловом пространстве Deworkacy.

 

В условиях быстрой трансформации финансового рынка, компаниям необходимо быть более быстрыми, точными и гибкими, чтобы найти именно тех клиентов, которых стоит кредитовать, и сократить риски. Эти задачи решают современные скоринговые технологии, использующие интеллектуальные технологии, новые источники данных и цифровые инструменты.

 

За последние 3 года много было сказано о технологиях машинного обучения, больших данных, нейронных сетей и искусственном интеллекте в области оценки клиента и рисков. Как внедрить и эффективно использовать потенциал прорывных технологий? Во многих финансовых организациях появились менеджеры по R&D, но есть ли внедренные эффективные модели и технологии?

 

Что нужно, чтобы риски стали data driven? Приносят ли эти технологии деньги тем организациям, которые их внедряют в процедуры оценки клиентов?

 

Можно ли уже посмотреть экономику успешных решений? Как подступиться к нейронным сетям: с чего начинать? Как подбирать методы машинного обучения?

 

Есть ли уже готовые рецепты – в каких случая нужен «случайный лес», в каких случаях «градиентный бустинг», где работает «глубинное обучение»?

 

Основная задача форума - провести полную, качественную и всестороннюю экспертизу современных методов, технологий и возможностей оценки физических лиц и малого и среднего бизнеса в online и offline-каналах.

 

В форуме традиционно принимают участие представители банков, страховых, лизинговых и факторинговых компаний, интернет-компаний, телеком-компаний, микрофинансовых компаний, мобильных компаний, fintech-компаний и технологических стартапов.

 

Целевой аудиторией являются директора по управлению рисками, стратегическому развитию, отделов операционных рисков, управлений анализа кредитных рисков, управлений долгового рынка, отделов анализа финансовых рынков, управлений по риск-интеграции, департаментов риск-процессов и риск – технологий.

 

Для участников форум будет полезен новыми практическими кейсами моделирования данных и анализа заёмщиков, работы с новыми источниками данных, рекомендациями по сегментации клиентской базы и по предотвращению убытков.

 

Компании, ориентированные на работу с МСБ-клиентами, получат эффективные инструменты оценки клиента, узнают какими данными следует оперировать и как выстроить эффективную модель скоринга.

 

Форум прошлого года посетило более 300 участников.

 

Сайт форума: www.scoring-forum.ru

 

Организатор форума – компания Conglomerat. Ранее реализованные проекты компании в финансовом секторе: FinTech Russia, FinProfit, Banking Risks Regulation, MFO Russia Summit, FinSMM, Микрофинансовый Бизнес-Форум, MFI Forum, World-Class Risk Management, SME Banking, Retail Risks Management, Russia Risk Conference, Microfinance Invest Forum, MFO Russia Forum, Retail Credit Conference

 

Драфт программы

СЕССИЯ 1: ОБЗОР РЫНКА ИННОВАЦИЙ, ТЕХНОЛОГИЙ И МЕТОДОВ ОЦЕНКИ, АНАЛИТИКА И ТРЕНДЫ
Аналитический обзор: современные тренды и подходы в технологиях оценки
Интеллектуальные технологии в оценке - эволюция или революция?
Как стать организацией data driven?
Современный скоринг и цифровая трансформация
Современные методы анализа
Инфраструктура для работы с большими данными, нейронными сетями

 

ЭКСПЕРТНАЯ ДИСКУССИЯ: ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ ПРОТИВ НЕЙРОСЕТЕЙ
Тезисы к обсуждению:
- статистические модели vs интеллектуальных технологий
- проблемы уязвимости, анализ ключевых преимуществ и перспективы
- стоимость внедрения новых технологий
- целесообразность совмещения двух подходов

 

СЕССИЯ 2: FINTECH-СЕССИЯ
Прорывные технологии, инновационные продукты и сервисы от fintech-стартапов

 

СЕССИЯ 3: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОЗДАНИИ ЭФФЕКТИВНОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ
Нейросети: обзор всех доступных технологий
Нейросети: с чего начинать, как выбрать сеть под задачи
Машинное обучение – секреты успешного моделирования
Биометрические технологии
Кейс «глубинного» обучения в предиктивной аналитике
Кейс применения «случайного леса»
Применение градиентного бустинга
Сложности в интерпретации данных в технологиях нейросетей, машинного обучения
Применение методов нейросетей, машинного обучения в анализе транзакций по клиенту
Нейросети и машинное обучение: можно ли решить проблему интерпретируемости результатов для рисковых моделей
Влияние предобработки данных при использовании нейросетевых алгоритмов
Решение проблемы переобучения при применении нейросетевых технологий
Опыт применения Python. Кейсы
Технологии Hadoop. Применение в скоринге, оценки клиентов, работа с большими данными
Стэк технологий, «озеро данных» - повышают ли эффективность работы над скорингом
Как построить IT платформу для работы с большими данными, нейронными сетями, машинными обучение. Сколько будет стоить?

 

СЕССИЯ 4: BIG DATA И АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ
Анализ цифрового следа
Психометрический скоринг
Транзакционный скоринг
Сбор данных об устройствах
Геолокационные данные
Данные мобильных операторов
Государственные базы данных
Анализ окружения заемщика, соцсети, моб. приложения
Директива GDPR
Правовые аспекты использования персональных данных

 

СЕССИЯ 5: КЕЙСЫ ПРИМЕНЕНИЯ СКОРИНГОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Технологии для оценки МСБ
Скоринг в целях CRM и клиентской базы
Технологии оценки инвесторов
Collection-scoring
Антифрод
Скоринг в страховании
Скоринг в лизинге

 

ЭКСПЕРТНАЯ ДИСКУССИЯ: КТО ТАКИЕ DATA SCIENTISTS?
Тезисы к обсуждению:
- чем они отличаются от типичных специалистов по скорингу
- должен ли data scientists знать классическую математическую статистику
- ключевые навыки data scientists: кто они – математики или программисты
- где искать data scientists и сколько специалисты стоят
- можно ли вырастить экспертизу data scientists внутри?

 

ПРАКТИЧЕСКИЙ ТРЕК
Отдельный зал
Мастер-класс: Машинное обучение и статистические методы на Python
Продолжительность - 3 ч
На мастер-классе участники получат целостное представление о том, как заниматься эффективным моделированием с помощью Python. Будут подробно рассмотрены способы моделирования как с помощью статистических методов, так и с помощью машинного обучения на Python. Участники определят какие современные методы моделирования более эффективны для бизнеса.

 

 

все материалы

Калькулятор ПСК для МФО 
Расcчитать среднерыночные значения потребительских
займов МФО

ЕПС и ОСБУ для МФО

Заявки для МФО

IT-сопровождение, программное обеспечение для МФО

Консалтинговые услуги

Сопровождение бизнеса МФО (регистрация, отчетности, подготовка документации, бухгалтерские услуги)

СРО и некоммерческие партнерства

Бюро кредитных историй для МФО

Юридические услуги для МФО

Вход для МФО,КПК,ломбардов аккредитованных на портале

Как попасть в список финансовых организаций, аккредитованных на портале и разместить информацию