Gościem jest Piotr Gawrysiak, Chief Data Scientist w mBanku i profesor Politechniki Warszawskiej, znawca AI i ML. Rozmawia o praktycznych zastosowaniach uczenia maszynowego w bankowości oraz o wyzwaniach związanych z danymi. Piotr zdradza, jak zespół analizuje dane i tworzy rozwiązania data-driven. Porusza również rolę technologii, znaczenie edukacji w analityce oraz wpływ narzędzi AI, jak ChatGPT-3, na pracę programistów. Jego doświadczenia z dziedziny proces mining są inspirujące!
01:11:04
forum Ask episode
web_stories AI Snips
view_agenda Chapters
auto_awesome Transcript
info_circle Episode notes
question_answer ANECDOTE
Początki Piotra z komputerami
Piotr Gawrysiak zaczynał przygodę z komputerami od ZX Spectrum i czasopisma Bajtek.
Jego początki i wpływ na innych pokazują pasję i rozwój technologiczny lat 80-tych.
insights INSIGHT
Data science w banku to niestandardowe przypadki
Systemy do przetwarzania transakcji nie są głównym polem działania zespołu Piotra.
Zajmują się niestandardowymi problemami wymagającymi zaawansowanej analizy i AI.
insights INSIGHT
Kluczowe obszary zastosowań ML w banku
W banku ważne są trzy obszary data science: bezpieczeństwo, obsługa klienta i process mining.
Szczególnie ważne jest przeciwdziałanie wyłudzeniom i optymalizacja procesów.
Get the Snipd Podcast app to discover more snips from this episode
Często uciekamy od danych i analizujemy zachowania w procesach biznesowych, a równie często to właśnie dane są podstawą do budowy zaawansowanych systemów IT. Zanim dotkniemy gwarantujących spójność agregatów, nasze operacje przechodzą przez systemy oparte o sztuczną inteligencję czy uczenie maszynowe i to właśnie tym zagadnieniom dziś się przyjrzyjmy.
Zapraszam dziś na odcinek z wielu powodów dla mnie szczególny, ponieważ moim gościem jest Piotr Gawrysiak, Chief Data Scientist w mBanku i profesor Politechniki Warszawskiej, osoba o ogromnej wiedzy w tematach AI/ML, a także Process Miningu. Po 30 latach życie napisało tu piękną klamrę, bo choć dziś będziemy wspólnie rozmawiać o projektowaniu rozwiązań data-driven czy automatycznej analizie procesów biznesowych, to dawniej chłonąłem treści tworzone przez Piotra pod szyldem magazynów Bajtek i Top Secret... Piotr uchyli rąbka tajemnicy i pokaże jak kierowany przez niego zespół wspiera mBank na polu analizy danych i projektów ML.
W tym odcinku rozmawiamy m.in. o:
projektach opartych w ML/AI w banku,
rodzajach problemów możliwych do rozwiązania z użyciem Machine Learningu,
procesie tworzenia rozwiązań data-driven,
wykorzystywanych technologiach i potrzebnych umiejętnościach w kwestii data-science,
późniejszym wdrażaniu przygotowanych modeli i podejścia do dzielenia się danymi,
process miningu i automatycznej analizy procesów,
wpływie modeli typu ChatGPT-3 na pracę developerów.
Zapraszam na odcinek!
Materiały dodatkowe
IT w mBanku, więcej rozmów z ekspertami i tematy dookoła software-house'u IT
Kursy Andrew NG, kilka kursów od Andrew NG w specjalizacjach Machine Learning, MLOps i Deep Learning
Process Mining Warsaw, grupa meetupowa poświęcona tematyce optymalizacji procesów z użyciem Proces Miningu
Biblioteka pm4py, implementacja algorytmów Process Mining w Pythonie
Better Software Design