Онлайн-митап по Data Science от Alfa Digital

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.