Последние новости
26.05.2025, 21:34 В Ульяновске прошла заключительная конференция в рамках проекта «Дефис: великое русское слово»
26.05.2025, 15:40 Новое видение будущего: стартует 4-я Международная выставка-ярмарка потребительских товаров Китая и стран Центральной и Восточной Европы
26.05.2025, 12:05 Глобальный финал конкурса Huawei ICT Competition 2024 – 2025 подвел итоги — ИИ расширяет возможности трансформации образования и развития талантов
26.05.2025, 12:24 Незабываемое лето в отеле Radisson Blu Resort Phu Quoc
26.05.2025, 12:58 SINEXCEL и Phoenix Contact подписали соглашение о глобальном стратегическом партнерстве
24.05.2025, 20:41 Проект молодых инженеров команды «Магистры» на «АртПроме» получил грант Фонда Юрия Лужкова
24.05.2025, 19:00 Как Египет стал популярным местом для китайских инвестиций
24.05.2025, 19:14 G42 и Mistral AI объединились для создания платформ и инфраструктуры ИИ нового поколения
24.05.2025, 17:41 Международный день биологического разнообразия 2025 года: Shanghai Electric отмечает глобальные усилия по защите биоразнообразия
24.05.2025, 17:32 Экология становится частью цифровой повестки страны: «Клик и чисто» на НМЭК-2025
Сбербанк создал новый алгоритм, который работает как дата-сайентист
Общество

- Auto ML — алгоритм, который умеет создавать другие модели.
- Алгоритм показал качество предсказания, сравнимое с работой дата-сайентиста, при этом справился с задачей за 55 минут против одного-двух дней работы человека.
14 февраля 2019 года, Сочи — Сбербанк создал новую модель машинного обучения Auto ML, сообщил на Российском инвестиционном форуме заместитель Председателя Правления Сбербанка Анатолий Попов.
Auto ML — алгоритм, который умеет создавать другие модели. А они, в свою очередь, уже решают прикладные задачи — например, прогнозируют платежеспособность клиента при выдаче кредита или помогают отделять законопослушных клиентов от нарушителей.
В январе 2019 г. был проведен пилот: алгоритмы Auto ML были применены для создания нескольких baseline-моделей (первых версий) класса Next BestAction (таргетирование кампаний продаж).
Алгоритм позволяет оптимизировать один из важных шагов создания применяемой в бизнесе модели машинного обучения, а именно создание baseline модели (первой версии модели, которая потом развивается уже с участием человека). Качество baseline-моделей, созданных алгоритмом Auto ML, сопоставимо с качеством модели, создаваемой в ручную. При этом скорость работы алгоритма в 10-15 раз превосходит скорость работы человека.
Полученные результаты доказывают возможность использования технологии автоматического моделирования для быстрого формирования базовых моделей обработки данных и использования его для запуска кампаний продаж корпоративно-инвестиционного бизнеса Сбербанка.
Анатолий Попов, заместитель Председателя Правления Сбербанка:
«Одна из возможностей для повышения эффективности всех бизнес процессов в банке — внедрение искусственного интеллекта. Однако создание десятков тысяч моделей, чтобы покрыть все аспекты деятельности является практически нереальной задачей, если для создания и внедрения моделей применять только ручной труд дата-сайентистов и разработчиков. Поэтому мы внедряем у себя один из самых современных в мире подходов к работе с моделями машинного обучения – Auto ML. Систему алгоритмов, которая быстро и самостоятельно создает прикладные решения на основе моделей машинного обучения».
# # #
Сбербанк
Полина Тризонова
Пресс-служба
тел. +7 495 957-57-21
media@sberbank.ru
https://twitter.com/SberbankMedia
ПАО Сбербанк — крупнейший банк в России и один из ведущих глобальных финансовых институтов. На долю Сбербанка приходится около трети активов всего российского банковского сектора. Сбербанк является ключевым кредитором для национальной экономики и занимает крупнейшую долю на рынке вкладов. Учредителем и основным акционером ПАО Сбербанк является Центральный банк Российской Федерации, владеющий 50% уставного капитала плюс одна голосующая акция. Другими 50% акций Банка владеют российские и международные инвесторы. Услугами Сбербанка пользуется более 145 млн клиентов в 22 странах мира. Банк располагает самой обширной филиальной сетью в России: около 15 тысяч точек обслуживания. Зарубежная сеть Банка состоит из дочерних банков, филиалов и представительств в Великобритании, США, СНГ, Центральной и Восточной Европе, Индии, Китае, Турции и других странах.
Генеральная лицензия Банка России на осуществление банковских операций № 1481.
Официальные сайты Банка: www.sberbank.com (сайт Группы Сбербанк), www.sberbank.ru.