«Точность классификации данных составляет более 96%». ВТБ — о своей новой платформе

ВТБ внедрил платформу обезличивания на базе алгоритмов машинного обучения — она классифицирует и обезличивает данные клиентов в автоматическом режиме. По задумке, это повысит уровень защищённости клиентских данных, а также банковской и коммерческой тайн.

«Платформа обезличивания позволяет выполнять автоматизированный поиск атрибутов, которые содержат персональные данные, а также производить их обезличивание. В основе платформы используются Open Source решения в части ETL, UI, ML. Точность классификации данных составляет более 96%. После внедрения платформы трудозатраты на обезличивание данных сократились более чем в 50 раз, а скорость поиска критичных данных увеличилась в 10 раз», — сообщили в пресс-службе кредитной организации.

Платформа позволяет быстро создавать ещё более безопасные среды разработки и тестирования, а также снижать срок вывода продуктов банка на рынок.

21 июня, 2021

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

28.11.2025
«Сбер»: Модель GigaChat 2 MAX сопоставима с ChatGPT 4
28.11.2025
МФО не смогут верифицировать клиентов с помощью банковских ID
28.11.2025
«Утильсбор» для харда принесёт в бюджет 218 млрд рублей за два года
28.11.2025
РКН хочет заблокировать WhatsApp. Теперь официально
27.11.2025
«Наступит время, когда к идее внедрения карт системы "Мир" вернутся»
27.11.2025
ВТБ готовится полностью обновить свой онлайн-банк
27.11.2025
«Фрод-рулетка» вышла из пилотного режима
27.11.2025
Компании переходят к экосистемам, где данные и ИИ формируют единое технологическое ядро
27.11.2025
Т2: «Белые списки» необходимо финализировать
27.11.2025
В кластере «Ломоносов» прошла крупнейшая мультиформатная конференция TECH WEEK 2025

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных