Jako pierwszy swoje spojrzenie zaprezentował Karol Przanowski, autor wielu publikacji w obszarze credit scoringu, a na co dzień konsultant dla sektora usług finansowych oraz wykładowca w Szkole Głównej Handlowej. Karol wprowadził słuchaczy w temat oraz pokazał w jaki sposób credit scoring pozwala optymalizować decyzje biznesowe na przykładzie.

Czytaj także: Allegro na celowniku UOKiK-u

Credit Scoring Open Mic Night at InnVento – podsumowanie wydarzenia

Kolejnym prezentującym był Vladimir Alekseichenko, praktyk uczenia maszynowego który prowadzi blog o nazwie Biznes Myśli – o uczeniu maszynowym i jego wykorzystaniu w biznesie. Vladimir porównał proste modele do tych bardziej skomplikowanych i pokazał gdzie biznesowy zdrowy rozsądek przemawia za wykorzystaniem kompleksowych metod uczenia maszynowego jak xgboost.

Ostania prezentacji została pokazana przez Filipa Stachurę, prezesa firmy Appsilon, która doradza przedsiębiorstwom w wykorzystaniu danych i uczeniu maszynowym. Filip wskazał obszary w gdzie wykorzystanie uczenia maszynowego w sektorze finansowym tworzy wartość dodaną dla przedsiębiorstwa oraz wskazał, na co należy zwracać uwagę podczas całego procesu uczenia od przygotowywania danych po wyciąganie wniosków.

Czytaj także: WiseBots – inteligentni asystenci online pomogą Ci wybrać idealny produkt lub usługę

Następnie odbyła się stymulująca debata z udziałem prelegentów, moderowana przez Annę Maj z PayTech Consulting, która rozpoczęła od prowokującego dyskusję „Czy ważniejszy jest model czy dane wejściowe”. Podczas debaty zderzyły się różne sposoby widzenia świata przez uczestników debaty, z jednej strony Karola, doświadczonego precyzyjnie w obszarze credit scoring oraz konsultingu dla polskich MŚP, a z drugiej Filipa i Vladimira, pracujących z zaawansowanymi modelami i bardzo dużymi zbiorami danych. Podczas debaty padło bardzo ciekawe stwierdzenie że „…świat zmienia się tak szybko że wczoraj być może nie będzie podobne do dziś, i niezupełnie do jutra i modele jutra będą musiały z takiej rzeczywistości i takich danych wyciągnąć właściwe wnioski…”. Spotkanie zakończyło się sesją networkingową i kontynuacją debaty w mniejszych grupach.