Денис Прилепский

AI-управляемые архитектуры данных для принятия решений в реальном времени в корпоративных системах

Подробнее о спикере
— Эксперт в области корпоративной архитектуры и цифровой трансформации с более чем 14-летним опытом работы с крупнейшими организациями в оптимизации IT-ландшафтов, разработке целевых архитектур и повышении эффективности IT-функции
— Специализируется на построении масштабируемых и адаптивных архитектур данных, интегрированных с AI-решениями для поддержки принятия решений в реальном времени
— Широкий опыт проектирования аналитических платформ, автоматизации процессов управления данными и оптимизации корпоративных систем с использованием современных подходов к AI-управляемым архитектурам

Подробное описание доклада
План доклада:
1. Введение
— Почему традиционные антифрод-системы на правилах (rule-based) устаревают?
— Как новые мошеннические схемы требуют real-time AI-анализа?
— Цель кейса: создать AI-управляемую систему детекции мошенничества в банке.

2. Контекст проекта
— Основная проблема
— Технические ограничения

3. Архитектура решения
— Общий обзор AI-архитектуры:
— Ключевые технические компоненты:

4. Вызовы и решения
— Оптимизация AI для высокой скорости — Model quantization + TinyML для сокращения времени обработки
— Снижение ложных срабатываний — Гибридный подход (ML + правила) для снижения false positives
— Интеграция с Legacy-системами — API-first + event-driven архитектура
— Соответствие регуляторным требованиям — Explainable AI для комплаенс-отделов

5. Результаты и выводы
— Как AI изменит финансовый сектор в ближайшие годы?
— Что стоит учитывать при внедрении AI-управляемых решений?

Секция: AI и ML