Иван Иванов

- Как находить стык возможностей AI-разработки и потребностей бизнес-закачиков? Есть ли готовое решение?

- Есть ли практика как-то выращивать/готовить product owners внутри заказчиков?

- Формирование брифа AI/ML-проекта: есть ли лучшая практика, которая устраивает всех?

- Как заказчику валидировать гипотезу до момента подключения внешней команды? Это вообще возможно?

- Каким должен быть промежуточный результат, чтобы о нем можно было судить о ходе проекта в целом?

Вступление: Потребность в эволюции банковской сферы и роль искусственного интеллекта (ИИ) в этом процессе.

От цифровизации к автономности: Основные этапы развития банковской сферы с акцентом на цифровую трансформацию и влияние ИИ.

ИИ и автоматизация: Преимущества внедрения искусственного интеллекта в автоматизацию банковских операций и процессов.

Улучшение клиентского опыта: Как ИИ позволяет создать персонализированные и интуитивные услуги для клиентов.

Самообучение и прогнозирование: Роль ИИ в анализе данных и прогнозировании рисков, что помогает принимать обоснованные бизнес-решения.

Борьба с мошенничеством и обеспечение безопасности: Как ИИ повышает уровень безопасности банковских операций и помогает выявлять мошеннические схемы.

Эффективность и оптимизация: Применение ИИ для оптимизации банковской инфраструктуры и улучшения производительности.

Этические аспекты и регуляция: Обсуждение этических вопросов, связанных с использованием ИИ в банковской сфере, и соответствующей регуляции.

Вызовы и перспективы: Оценка текущих вызовов и будущих перспектив развития ИИ в банковской сфере.

Заключение: Потенциал автономного будущего банковской сферы и необходимость сбалансированного подхода к внедрению ИИ в бизнес-процессы.