13 декабря в Мариотт, Новый Арбат впервые прошла конференция о Больших Данных в финансовой отрасли. Впервые – это значит не без недостатков. Излишним, пожалуй, было использование в «преамбуле» названия мероприятия определения «профессиональная». Москва просто словам не верит, а профессионализм в подготовке мероприятия и профессионализм большинства его докладчиков стал очевиден весьма скоро.
Хотя формального разделения на «пленарку» и секции не делалось, 2 из 5 выступлений первой секции задали дискуссионный настрой. Речь идёт о докладе Алексея Минина и монологе Илии Димитрова, имевшем отчётливые нотки резонёрства. Директор Института прикладного анализа данных Deloite был чрезвычайно инновационен, использовал неизбитую терминологию (одна матричная экономика чего стоит), но пришёл, в конце концов, к совершенно вольтерьянскому выводу о будущем банковского сектора в этой самой экономике. Нечто вроде суперБанка, не отягощённого суетливостью в конкурентном окружении, но безупречного в части базовых функций Финансовой Системы. Председатель же Комитета по цифровой экономике и госзаказу из Опоры России был консервативен с самого начала, разнёс в пух и прах современную цифроэкономическую хайпологию и призвал определиться с целями и задачами допрежь жонглирования цифровыми профилями и обезличенными Большими персональными данными. После выступления Илии Димитрова, будь нынче лето, пару минут в зале был бы слышен лёт мух.
Однако модератор конференции, ещё раз доказывая, что определение «профессиональная» в названии мероприятия можно было бы и не употреблять, ибо и так было видно это, обуздал оцепенение зала, и спикеры успешно рассказали и о европейском чуде чудном GDPR, обрушившимся на бизнес в мае 2018 года, и о защите персональных данных, в которых Россия преуспела даже раньше Европы, приняв 152 ФЗ в 2006 году, а после него, по традиции, ещё много-много изменений в другие нормативные акты. Что лишний раз подтверждает рекомендации г-на Димитрова о том, что сначала надо думать.
Далее конференция плавно перешла к кейсам (в полном соответствии с обещанием кейс-конференции) о том, как учат думать машины (Machine Learning), изучая и исследуя для этого данные (Data Science) и используют искусственный интеллект (Artificial Intelligence или AI) в массовом обслуживании. Большинство докладов были действительно интересные и профессиональные.
Но если задаться вопросом «чего в этом супе не хватает?», то, возможно, определения «научная» и отдельной секции под это.
Добротные сообщения Анатолия Конкина из Ассоциации ФинТех о межбанковском НИОКР в области блочейна, Сергея Исаева из DataFabric о семантическом подходе к машинному обучению, Дениса Суржко из Газпромбанка о построении графов взаимосвязанности компаний на неструктурированных данных, Евгения Бурнаева из Сколково о прогнозировании профиля оттока депозитов и чистого дохода банка были доложены безупречно, а ответы на вопросы были аргументированы и строго по делу.
В том, что на профессиональной кейс-конференции «Большие Данные в финансовой отрасли» (Fin Data conference) было интересно в том числе и потому, что сложился диалог между докладчиками и аудиторией, большая заслуга модератора Эльмана Мехтиева, чётко и со смыслом управлявшего регламентом мероприятия и обсуждений.
В целом, первый «блин» Fin Data вышел хорошо пропечённым, ждём следующего.
Марк Новодачный
.jpg)
