13.04.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Онлайн-митап по Data Science от Alfa Digital

Alfa Digital MeetUP Data Science

12 апреля 2022 года пройдёт бесплатный Data Science митап, на котором выступят три спикера из Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка и один из X5. После докладов будет время на вопросы. Для участия в мероприятии необходимо зарегистрироваться по ссылке.

Программа митапа

  • Извлечение бизнес-инсайтов из отзывов клиентов. Альфа-Банк собирает в год до полумиллиона отзывов с целью улучшения условий по продуктам, качества обслуживания клиентов и оптимизации внутренних процессов. Накапливаемые данные невозможно анализировать в ручном режиме в полном объёме. Из доклада вы узнаете как используется алгоритм суммаризации на основании тематических моделей для решения этой задачи.
  • Прогнозирование спроса — работа и проблемы в продакшене. Для того, чтобы в каждом магазине были товары, которые нужны покупателям, требуются довольно точные предсказательные модели. Повышая точность таких моделей, можно существенно снизить издержки и повысить качество обслуживания. Однако, для эксплуатации таких моделей в автоматическом режиме требуется не только точность, но и надёжность, а также предсказуемость моделей. В докладе расскажут, как Х5 приходилось выстраивать продуктивный процесс обучения моделей, улучшать их качество для небольших подмножеств объектов и как использовать обратную связь от пользователей.
  • Склонностные модели транзакционной активности. Увеличение активности клиентов в мобильном приложении — важный процесс с точки зрения повышения LTV и лояльности к банку. Из доклада вы узнаете, как использовать алгоритмы кластеризации для определения характерных поведенческих паттернов клиентов и применения полученных знаний при построении склонностных (look-alike) моделей.
  • Определение дохода зарплатного клиента до получения первой зарплаты для целей раннего cross-sale. Оценка дохода клиента полезна для многих бизнес-процессов в банке, задача предсказания дохода усложняется, если в данных ещё нет накопленной истории по клиенту. В докладе расскажут, какие данные можно использовать для новых клиентов, с какими подводными камнями столкнулись в Альфа-Банке при предсказании дохода, и какие из подходов оказались наиболее удачными.