Этим летом команда «ВТБ Онлайн» проводила много исследований для изучения сложившегося клиентского опыта и оптимизации сервиса. Обычно в этих процессах активно участвуют product owner, СJE и бизнес-аналитики. Но тут к product owner напрямую обратился разработчик команды «Мобильного банка» с просьбой подключить его к исследованиям и проектированию клиентских сценариев.

Постепенно всё больше разработчиков, тестировщиков и системных аналитиков интересовались не только результатами исследований, но и самим процессом. Так начал складываться новый формат работы, который требовал внимания и организации. Меня зовут Вера Нещадина, я лид-исследователь платформы «ВТБ Онлайн». Подробнее в статье расскажу, как мы опробовали новый для себя вид работы в команде и помогли коллегам разобраться в исследованиях на системном уровне.

https://habr.com/ru/post/700932/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=700932

Меня зовут Мешкова Анна. Я руковожу стримом «Озеро данных» на Фабрике данных ВТБ. И этот текст о том, как мы в банке смогли выстроить унифицированный процесс загрузки данных, какие задачи себе ставили и что из этого получилось.

Наша команда входит в Фабрику данных банка ВТБ и отвечает за загрузку всех внешних и внутренних систем-источников в Datalake на базе Hadoop.

https://habr.com/ru/post/695766/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=695766

В течение последних лет внимание компаний переключилось с сайтов на мобильные приложения — комфортные в использовании, кастомизированные технологии. Однако разнообразие доступов к онлайн-услугам не бывает лишним, и тем более это актуально для банковских сервисов.

Рассказываем о ключевых решениях, которые позволили доработать интернет-банк «ВТБ Онлайн», по сути объединив преимущества сайта и мобильного приложения: сервис не занимает память на устройстве и не требует обновления, но при этом удобен и понятен для наших пользователей.

https://habr.com/ru/post/694260/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=694260

Иногда взрослые думают, что школьные проекты — это что-то несерьёзное, задания упрощённые, а получаемый результат нельзя внедрить в реальный IT-мир. Мы, шесть школьников, участвовавших в научно-технологической программе «Большие вызовы-2022» на базе образовательного центра «Сириус» в составе команды банка ВТБ, попытаемся доказать вам, что большие данные и машинное обучение — это не прерогатива умудрённых опытом разрабов и что даже школьник (не простой, а мотивированный и подготовленный) может стать дата-сайентистом и планировать свою будущую карьеру до поступления в ВУЗ.

https://habr.com/ru/post/691530/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=691530

В 2022 году многим российским компаниям пришлось адаптировать мобильные приложения и решать проблемы, вызванные международными санкциями.

Когда мобильное приложение ВТБ было удалено из Google Play, сразу встал вопрос — как пользователи смогут получать обновления? В нашем случае это вопрос доступа миллионов клиентов, которые уже установили Android-приложение «ВТБ Онлайн», к банковским услугам. При поиске решения заодно удалось сократить размер приложения в 2 раза — до 220 Мб.

О том, как решали вопрос с обновлением, переходом на новые площадки и оптимизацией размера приложения, расскажем под катом.

https://habr.com/ru/post/685608/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=685608

Кто-то гадает по звёздам и кофе, кто-то — по фото, а нам в ВТБ пришлось обучить модель предсказания по телефонным звонкам. А заодно пройтись по граблям обработки текстов и звука, выяснить, какие фичи можно извлечь из аудио, как привлечь ML и прикрутить к нему нейросеть, — и сделать всё на основе opensource.

Меня зовут Алексей Климачев, и я data scientist ВТБ. В прошлом году банк доверил мне провести исследование аудиоданных для целей collection. Если вам интересно, чем может быть полезна правильно обученная модель, анализирующая звонки и прогнозирующая их исход, что использовать для её обучения, с какими сложностями можно столкнуться в процессе и как их обойти, заглядывайте в статью.

https://habr.com/ru/post/683258/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=683258

В современном мире невозможно быть энциклопедистом. Со времён Вольтера и Дидро человечество накопило слишком много знаний, и они не поместятся в одну голову. Однако это не значит, что не стоит даже пытаться. Как говаривал Козьма Прутков, «специалист подобен флюсу». А флюс — штука нездоровая.

Меня зовут Константин Воронцов, я завкафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ. Сегодня хочу рассказать вам, как найти золотую середину между этими крайностями. Почему дата-сайентисту неплохо бы знать Платона и уметь строить отношения с людьми, не забывая, впрочем, про дискретную математику и Python. Ещё расскажу, где всему этому научиться.

https://habr.com/ru/post/681064/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=681064

Меня зовут Василий Сизов, я наполовину ML-инженер, наполовину маркетолог, и я нарушил бизнес-правила.

Даже при внедрении новейших технологий бизнес сохраняет определённую консервативность. Сегодня я покажу, как у нас получилось увеличить продажи, отказавшись от репрезентативной выборки покупателей, и попутно расскажу о метриках вроде look-alike, response и uplift. Статья написана по следам моего выступления на Data Fest, но для понятности добавлены лисы и совы.

https://habr.com/ru/post/673694/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=673694

Соревнование Data Fusion Contest 2022 завершено. Самое время вспомнить, как это было, обсудить онлайн-трансляцию финала и подробно рассмотреть наиболее интересные и яркие решения победителей и призёров во всех категориях.

В этом году участники на практике осваивали матчинг слияние данных транзакций ВТБ – ключевого организатора соревнования, и кликстримов “Ростелекома”, угадывая одних и тех же клиентов с помощью различных инструментов DS, ML и, возможно, капельки интуиции и везения. С помощью инструментов безопасного матчинга data exchange компании Platforma и наработкам ВТБ в части алгоритмов по генерации данных был сформирован синтетический датасет на обезличенных данных от ВТБ и Ростелекома. При этом данные генерировались таким образом, чтобы сохранить необходимую для решения задачи информацию о пользовательском поведении.

Регистрация была открыта с 3 февраля до 15 мая, и уже в ночь с 16 на 17 мая нам были известны победители.

Для участников были проведены тематические воркшопы и митапы. Такие встречи полезны не только для общего развития и будущих проектов, но и для решения конкретных задач прямо здесь и сейчас. Например, на одном из митапов авторы задачи Matching рассказали про основные подходы к решению, разобрали бейзлайн и даже подкинули пару предложений для его улучшения, а на другой встрече участники обсуждали публичные решения и делились своими идеями.

Подобные мероприятия повысили шансы участников не только на победу, но и на получение памятного мерча, ведь в нашем соревновании призы давались как за места на лидерборде, так и за активность.

https://habr.com/ru/post/673666/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=673666

В 2022 году «бигдатой» никого не удивишь. Эта область компьютерных наук из инновационной и хайповой стала необходимой и привычной. Однако внутри она по-прежнему бурно развивается. Один из восходящих трендов — синергия данных. Объединяя и совместно анализируя данные из разных отраслей, можно сделать много интересного.

Этому подходу, а также более общим вопросам Big Data и Machine Learning была посвящена конференция Data Fusion, прошедшая 14–15 апреля в онлайн-формате. На ней был затронут широкий спектр тем, от маркетинга до свободы воли. Пересказывать конференцию целиком — труд огромный и напрасный. Поэтому под катом поговорим об отдельных интересных докладах, а с остальной программой вы можете ознакомиться самостоятельно.

https://habr.com/ru/post/664596/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=664596

Финансовая отчетность (ФО) — штука предельно ответственная. Получаемая от бизнеса ФО постоянно нужна банку для организации повседневной деятельности. Но процесс получения важной для нас отчётности омрачается тем, что работа с ФО — это монотонный неэффективный конвейер, на поддержание которого банковские служащие тратят тысячи человекочасов. ВТБ использует электронные инструменты получения ФО, такие как: ФНС, 1С, Коробочное решение распознавания. Это основные направления развития, но сегодня они не покрывают всю потребность в клиентской ФО.

Меня зовут Андрей Ходяков, я работаю с неструктурированными данными в управлении моделирования КИБ СМБ в банке ВТБ. И в этом материале я расскажу, как мы искали и нашли собственное решение для борьбы с рутиной ФО.

https://habr.com/ru/post/660387/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=660387