30 мая прошел демо-день дататона на программе онлайн-магистратуры Финансовые технологии и аналитика Центра “Пуск” МФТИ, реализованный в МФТИ совместно с «Абсолют Страхование» и Сравни.
На протяжении трех недель десять командработали с опытными менторами над индустриальными задачами от сотрудников компаний «Абсолют Страхование» и Сравни. Работа студентов над такими задачами вплетена в учебную программу. Формат соревнования на дататоне стимулирует студентов изучать разные подходы к решению практических задач, а полученные студентами оценки входят в кумулятивную оценку по дисциплине "Проектный практикум".
«Абсолют Страхование» предложили студентам создать алгоритм предсказания страховой суммы автомобилей при помощи алгоритмов машинного обучения с учетом множества влияющих микро- и макрофакторов. Михаил Мосесов, руководитель проектов по предстраховому скорингу и противодействию мошенничеству «Абсолют Страхование», выступил автором задачи и членом жюри.
Со стороны Сравни были Андрей Чехлов, глава отдела аналитики, и Иван Серачев, глава отдела аналитки в продукте кредитов. Они предложили студентам провести анализ моделей атрибуции и оценки влияния каналов привлечения и продаж по кредитным продуктам. Оба главы также выступили и членами жюри на защите предложенных студентами решений.
Над задачей от «Абсолют Страхование» помогал работать приглашенный МФТИ ментор Павел Перфилов, эксперт с более чем 15 годами опыта в сфере Fintech и 10 годами в банкинге, руководитель команды в хедж-фонде, экс-директор ИТ-фронт-офиса Ренессанс Капитал. В решении задачи от Сравни помогал ментор Максим Филатов, Data Scientist at Ads and Commerce Integrity в одной из крупнейших FAANG-компаний. Менторы плотно работали с командами, консультировали по процессу и помогали найти оптимальные подходы к решению задач.
30 мая команды студентов представили членам жюри разработанные решения. Среди предложенных решений для предсказания искомой величины стоимости страховой суммы по проекту от «Абсолют Страхование» были попытки использовать на предоставленных данных линейные модели, метод опорных векторов и деревья решений. Лучшим решением был выбран алгоритм магистров из “Команды-А”. Студенты подошли к разработке алгоритма предсказания через предварительную кластеризацию данных о стоимости машин по странам. Они получили усредненные значения и использовали функцию матричной кластеризации для заполнения пропусков, которых в данных было много. В качестве модели предсказания разработали метод получения цены по заданным параметрам.
Ментор команд Павел Перфилов, оценивая результаты, сказал, что большинство ребят уже готовые специалисты, которых можно брать на работу, все показали себя очень хорошо.
А куратор проекта от «Абсолют Страхование» Михаил Мосесов прокомментировал работу, проделанную студентами, так: "Мы увидели множество разных цифровых решений, от классических регрессий и алгоритмов машинного обучения до моделей с элементами ИИ. Хочу отметить, у каждой команды была аргументация за свою правоту на языке математики и данных, что подчеркивает их профессионализм.
Все модели, которые были разработаны в рамках соревнования, будут тщательно исследованы нашей командой, и мы обязательно интегрируем их элементы в наш предстраховой расчет продукта КАСКО".
Михаил Мосесов пригласил участников дататона в офис «Абсолют Страхование» и Абсолют Технологии в Москве на экскурсию с обедом для знакомства с руководителями подразделений ГК Абсолют, а также чтобы наградить участников мерчем и вручить грамоты.
На протяжении трех недель десять командработали с опытными менторами над индустриальными задачами от сотрудников компаний «Абсолют Страхование» и Сравни. Работа студентов над такими задачами вплетена в учебную программу. Формат соревнования на дататоне стимулирует студентов изучать разные подходы к решению практических задач, а полученные студентами оценки входят в кумулятивную оценку по дисциплине "Проектный практикум".
«Абсолют Страхование» предложили студентам создать алгоритм предсказания страховой суммы автомобилей при помощи алгоритмов машинного обучения с учетом множества влияющих микро- и макрофакторов. Михаил Мосесов, руководитель проектов по предстраховому скорингу и противодействию мошенничеству «Абсолют Страхование», выступил автором задачи и членом жюри.
Со стороны Сравни были Андрей Чехлов, глава отдела аналитики, и Иван Серачев, глава отдела аналитки в продукте кредитов. Они предложили студентам провести анализ моделей атрибуции и оценки влияния каналов привлечения и продаж по кредитным продуктам. Оба главы также выступили и членами жюри на защите предложенных студентами решений.
Над задачей от «Абсолют Страхование» помогал работать приглашенный МФТИ ментор Павел Перфилов, эксперт с более чем 15 годами опыта в сфере Fintech и 10 годами в банкинге, руководитель команды в хедж-фонде, экс-директор ИТ-фронт-офиса Ренессанс Капитал. В решении задачи от Сравни помогал ментор Максим Филатов, Data Scientist at Ads and Commerce Integrity в одной из крупнейших FAANG-компаний. Менторы плотно работали с командами, консультировали по процессу и помогали найти оптимальные подходы к решению задач.
30 мая команды студентов представили членам жюри разработанные решения. Среди предложенных решений для предсказания искомой величины стоимости страховой суммы по проекту от «Абсолют Страхование» были попытки использовать на предоставленных данных линейные модели, метод опорных векторов и деревья решений. Лучшим решением был выбран алгоритм магистров из “Команды-А”. Студенты подошли к разработке алгоритма предсказания через предварительную кластеризацию данных о стоимости машин по странам. Они получили усредненные значения и использовали функцию матричной кластеризации для заполнения пропусков, которых в данных было много. В качестве модели предсказания разработали метод получения цены по заданным параметрам.
Ментор команд Павел Перфилов, оценивая результаты, сказал, что большинство ребят уже готовые специалисты, которых можно брать на работу, все показали себя очень хорошо.
А куратор проекта от «Абсолют Страхование» Михаил Мосесов прокомментировал работу, проделанную студентами, так: "Мы увидели множество разных цифровых решений, от классических регрессий и алгоритмов машинного обучения до моделей с элементами ИИ. Хочу отметить, у каждой команды была аргументация за свою правоту на языке математики и данных, что подчеркивает их профессионализм.
Все модели, которые были разработаны в рамках соревнования, будут тщательно исследованы нашей командой, и мы обязательно интегрируем их элементы в наш предстраховой расчет продукта КАСКО".
Михаил Мосесов пригласил участников дататона в офис «Абсолют Страхование» и Абсолют Технологии в Москве на экскурсию с обедом для знакомства с руководителями подразделений ГК Абсолют, а также чтобы наградить участников мерчем и вручить грамоты.
