Wdrażanie sztucznej inteligencji w organizacjach jest ważnym elementem cyfrowej transformacji. Firmy z różnych sektorów poszukują sposobów na efektywne wykorzystanie AI w analizie danych, automatyzacji procesów i podejmowaniu decyzji biznsowych.
Jednak samo wdrożenie technologii nie wystarczy. Niezbędne jest przygotowanie zespołu do pracy z nowymi narzędziami oraz technikami. W tym case study pokazujemy jak pomogliśmy jednej z instytucji finansowych w skutecznym przeszkoleniu pracowników i wdrożeniu AI w codzienne operacje.
Wyzwania związane z wdrażaniem AI w bankowości
Nasz klient, duża instytucja finansowa będąca liderem w dziedzinie bankowości, stanęła przed wyzwaniem skutecznego wdrożenia sztucznej inteligencji do realizowania projektów. Aby umożliwić pracownikom zdobycie praktycznych umiejętności, firma zleciła nam przygotowanie kompleksowego, „szytego na miarę szkolenia” z AI. Celem szkolenia było przekazanie uczestnikom teoretycznej i praktycznej wiedzy niezbędnej do samodzielnej pracy z technikami machine learningu i deep learningu w kontekście analizy danych.
Rozwiązanie – szkolenie szyte na miarę „AI w bankowości”
Potrzeba klienta została zrealizowana. Opracowaliśmy dedykowane szkolenie składające się z 4 modułów:
- Wprowadzenie do języka Python – 1 dzień.
- Praca z danymi w Big Data – 3 dni.
- Algorytmy i techniki Machine Learning – 4 dni.
- Wprowadzenie do algorytmów i technik Deep Learning – 4 dni.
Szczegółowy program szkolenia przygotowaliśmy w oparciu o wyniki ankiety wstępnej przeprowadzonej wśród kursantów, oraz o zdefiniowany katalog wymaganych umiejętności, potrzebnych do samodzielnej pracy. Podzieliliśmy uczestników szkolenia na grupy, biorąc pod uwagę umiejętnościach i doświadczenie kursantów. To pozwoliło nam sprawniej przeprowadzić szkolenie i zrealizować dodatkowe tematy, na prośbę uczestników. Łącznie przeszkoliliśmy 24 osoby.
Szkolenie miało formę warsztatową – uczestnicy otrzymywali teoretyczne wprowadzenie do każdego zagadnienia, a następnie brali udział w praktycznych ćwiczeniach.
Z uwagi na specyfikę problemów, w trakcie warsztatów, wykorzystaliśmy rzeczywistych danych z obszaru bankowości i wspólnie z uczestnikami tworzyliśmy rozwiązania typowych problemów z branży finansowej. Specjalnie przygotowane zadania pozwoliły uczestnikom przećwiczyć zdobytą wiedzę i wykorzystać prezentowane na szkoleniu techniki w praktyce. Wykorzystane narzędzia i frameworki obejmowały:
- Scipy,
- XGBoost,
- Tensorflow,
- Apache Spark,
- Jupyter Notebook.
Szkolenie odbywało się na naszej platformie e-learningowej z dostępem do skonfigurowanych odpowiednio maszynach wirtualnych.
Efekty szkolenia „AI w bankowości”
Po zakończeniu szkolenia uczesnicy zdobyli praktyczną wiedzę z obszaru :
- analizę danych z Python przy;
- pracy z dużymi zbiorami danych w oparciu o silnik Spark;
- tworzenia modeli z pomocą algorytmów maszynowego uczenia;
- prototypowania sieci neuronowych do problemów klasyfikacji i prognozowania;
- wdrażania modeli na produkcję i ich dalszego tuningowania.
Podczas części warsztatowych uczestnicy pracowali nad rozwiązaniami problemów:
- predykcji szeregów czasowych i wartości klienta;
- scoringu ryzyka kredytowego,
- detekcji fraudu na podstawie transakcji.
Podsumowanie – korzyści związane z wdrożeniem AI w firmie
Szkolenie pozwoliło na szybkie wdrożenie w organizacji najnowszych narzędzi i technik AI, co przyczyniło się do ulepszenia istniejących modeli oraz budowy kompleksowych rozwiązań end-to-end. Uczestnicy otrzymali zestaw gotowych notebooków, co znacząco skróciło czas implementacji poznanych technik.
Nasze szkolenia szyte na miarę, to idealne rozwiązanie dla specjalistów z obszaru bankowości i bezpieczeństwa, którzy chcą rozwijać swoje kompetencje w analizie danych, budową modeli scoringowych czy wykrywaniu anomalii. Dzięki zastosowanym metodom i podejściu warsztatowemu, uczestnicy byli gotowi do samodzielnej pracy już po zakońćzeniu kursu.
