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事件和网络研讨会

发现最权威的网投平台s可以给你的人工智能计划带来的不同
即将来临的事件
2022年3月1 - 3日
2022年6月15 - 17日,
数据领导者的未来

在分析和数据科学的领导者中,一个反复出现的主题是,他们担心无法跟上正在发生的所有快速变化——无论是个人还是作为一个团队.

和志同道合的行业专家一起检查你的方法, 分享对业务关键挑战和颠覆性技术的见解,共同推动行业向前发展.

今天申请参加.
2022年3月3-4日【最权威的网投平台】
在GMFI第19版模型风险中加入最权威的网投平台.

本次GFMI会议将反映监管机构对模型风险指导的最新更新,以及这对日常模型风险实践的意义. 专家们还将探讨市场异常对模型风险的影响,以及如何将您的模型风险框架提升到一个新的水平,以有效地管理模型覆盖,并为更新整合自动化.

会议还将讨论如何通过有效的三道防线来克服人工智能模型的可解释性挑战,以及如何解决这些模型中的数据偏差. 最后,将评估如何创建一个标准化的方法来验证模型.
这个由四部分组成的Masterclass系列将带领您通过定义具有预定义流程/MLC库的最权威的网投平台s平台,以及用于可见性和可问责性的监视器和仪表板,来快速实现最权威的网投平台s.

十月的每周四,加入 吉姆·奥尔森, 向最权威的网投平台首席技术官学习他的洞察力和专业知识.
  • 3月17日:深入了解最权威的网投平台s
  • 3月24日:人工智能的高管能见度
  • 3月31日:示范风险产业化
  • 4月7日:人工智能编排
2022年3月22日至23日,
本次全球峰会将于2022年3月22日至23日在纽约市举行. 与会者将听到20+行业专业人士, 他们分享他们的知识,并致力于解决包括模型波动性在内的关键行业主题, 监管, 自动化, 验证, 库存, 深度学习等等.

最权威的网投平台很荣幸成为联合赞助商.
2022年4月28日|上午10:00(美国东部时间)
加入你的同行, 的同事们, 行业和思想领袖, 以及商业和技术方面的专家, 美国东部时间4月28日上午10点(格林尼治时间下午3点), 第二届年度虚拟最权威的网投平台s峰会.

在一起, 最权威的网投平台将深入研究最权威的网投平台s的最佳实践和未来趋势, 探索AI和ML操作前沿的挑战, 治理, 和风险.

了解更多并确保您的免费通行证
2022年5月9日至11日,纽约
2022年是北美最重要的风险、监管和创新盛会.

最权威的网投平台很荣幸赞助5月9日的机器学习模型验证大师班, 2022年与风险美洲2022年联合.

研讨会的重点是为机器学习模型验证提供一个全面的方法,特别强调概念的合理性和结果分析. 关键要素包括模型的可解释性, 模型识别弱点, 预测的可靠性, 环境变化和公平性下的模型鲁棒性.
2021年11月9,
在BTF 2021旗舰会议上加入最权威的网投平台,该会议汇集了来自该国领先的区域和国家银行的商业领袖和技术专家,以促进银行技术的采用 & 创新.

最权威的网投平台产品副总裁戴夫·特里尔,将主持会议 模型风险:数字化的速度如何改变风险.
2021年12月1 - 3日
与70多名高级IT领导联系,以策划一个议程,集中解决您当前的业务关键挑战和推动行业向前发展.
CIO峰会旨在汇聚来自全球大型企业和创新颠覆品牌的高级决策者,通过协作解决业务关键挑战,推动行业向前发展.
如果你渴望与志同道合的领导建立新的关系, 通过新的见解来降低你的项目的风险,并建立新的合作伙伴关系来加速你的项目,然后今天就申请参加.
2021年11月15 - 19,
在第五届多伦多年度机器学习峰会上加入最权威的网投平台. 尽管最权威的网投平台的数据蕴含着巨大的机遇, 有明确的挑战, 两种技术 & 战略.
峰会将解决共同的障碍,并庆祝来自超过9个社区的成就,000年从业人员, 学者 & 战略家们,通过分享:
  • 研讨会
  • 互动会议演讲
  • P2P网络
  • 职业机会和聘用
最权威的网投平台销售工程师Jon Ouimet,将主持一个研讨会 “人工智能/ML模型风险管理.”
2021年10月
十月的每周四,加入 吉姆·奥尔森,最权威的网投平台首席技术官 学习他的洞察力和专业知识.

10月7日:最权威的网投平台s、MLOps和模型风险管理
10月14日:确保你们型号的质量
10月21日:准备好你的模型投入生产
10月28日:模型监测和退役

这些30分钟的网络研讨会将在下午1点举行.m. CDT,问&一个后.
2021年的10月28日
探索最权威的网投平台之间的区别, 这对您在整个企业中操作模型和管理模型风险的能力意味着什么.
2021年9月29日,
加入最权威的网投平台为Arena国际 “AI in Insurance”虚拟会议, 来自领先保险公司的150多名高管讨论他们最新的人工智能产品和成功故事, 如何利用新工具, 以及何时何地最有效地使用它们.

贝利斯图, 最权威的网投平台联合创始人兼首席人工智能架构师, 将介绍QBE保险公司的详细案例研究, 最权威的网投平台用来自动部署和管理用于索赔分诊和欺诈检测的人工智能模型, 最终加快STP.
2021年9月16日
加入最权威的网投平台专家的30分钟概述 可操作的监控能力优化模型的性能, 在整个模型生命周期中执行风险和遵从性控制,并最终增加模型收益的贡献.
2021年9月16日
最权威的网投平台很荣幸成为华尔街技术协会的赞助商 “数据,api和分析成熟度”虚拟活动 哪些将专注于衡量金融公司人工智能的ROI和可靠性的策略, 数据和分析投资.
2021年10月21日
加入最权威的网投平台 联合创始人贝利斯图“采用正确的创新方法——开放创新和战略伙伴关系” 作为本次活动的一部分,最权威的网投平台将研究人工智能的广泛应用状况及其从根本上改变金融服务行业所有方面的潜力.
毫升工具,下文 & 开源: 演示|问&A
2021年6月8日至10日

加入最权威的网投平台的销售工程师 马特持久之人 对于一个实践 演示 学习如何操作整个企业的所有模型 最权威的网投平台,领先的最权威的网投平台s平台.

人工智能和ML模型的治理和风险管理

2021年6月10日,
网络研讨会会议包括:
  • 在模型生命周期中包括MRM控制的最佳实践
  • 自动化模型风险管理流程以提高效率
  • 将所有三道防线集中起来,以集中处理过程,并使集中式生产模型库存具有更高的一致性
  • 管理不同模型类型的质量差异和控制
  • 克服跨业务单元监控AI和ML模型的复杂性
MLOps世界:机器学习在生产中的2021年
2021年6月14日至17日

加入最权威的网投平台的 首席技术官吉姆·奥尔森 对于一个实践 最权威的网投平台s车间 学习如何操作整个企业的所有模型.
研讨会议程包括:

  • 模型生命周期设计
  • 可行的监测模型
  • 模型管理
美国保险的未来2021
2021年6月22日至24日
加入最权威的网投平台的会议:
利用人工智能驱动创新运营效率

3有影响的用例:
  • 人工智能驱动的直通式加工降低了成本,提高了客户满意度
  • 利用人工智能驱动的分析优化投资组合的定价
  • 欺诈检测是一个有待改进的领域,人工智能正在提供帮助
2021年11月9 - 11,
最权威的网投平台s是最雄心勃勃的Domino Labs Rev 3的金牌赞助商 企业MLOPs领导峰会 在这个星球上.
随需应变的会话
模型风险:数字化的速度如何改变风险
数字颠覆现在是您工作流程的一部分,根据它带来的速度调整您处理模型风险的方法是必要的. 在这个小组讨论中, 银行业内部人士分享了他们的管理策略, 并且仍然保持控制和质量.
小组成员:
  • 贝利斯图, 最权威的网投平台联合创始人兼首席企业AI架构师
  • 阿古斯Sudjianto, 富国银行执行副总裁,企业模型风险主管
  • Krish哲人, 富国银行人工智能、大数据分析和商业智能高级副总裁
  • 哈瑞·夏尔马 顾问,TruEra
  • 朱利安•Horky 贝伦贝格资本市场风险控制主管
人工智能和模型驱动计划的端到端治理和规模
如今,企业拥有严格的风险、法规和合规政策. 在人工智能方面,这些政策正在不断演变. 在这演讲, 最权威的网投平台联合创始人兼首席企业人工智能架构师, 贝利斯图分享了一个大型金融机构的案例研究,该机构正在使用人工智能更好地为欺诈检测添加新的防御层, 以及他们如何成功地建立了一个可用于审计的最权威的网投平台s实践,该实践也将模型运营成本降低了50%.
利用人工智能作为竞争优势的来源
企业投资人工智能的目的是通过提供独特的服务和改善业务运营,为它们创造市场差异化. 但对于许多组织来说,人工智能模型的最权威的网投平台s(模型运营)仍然是实现高质量和可扩展的人工智能的障碍. 在这个讨论中, 小组成员根据从行业领袖那里获得的经验教训,讨论了最权威的网投平台s面临的挑战和最佳实践.
小组成员:
  • Dave Trier, 最权威的网投平台产品副总裁
  • 阿古斯·苏坚托,富国银行执行副总裁,企业模型风险主管
  • Jacob Kosoff,区域银行模型风险主管
  • Richa Sachdev, Vanguard公司机器学习工程主管
  • Siddharth Mehrotra,高级副总裁,数据科学主管 & 分析技术,花旗速度-花旗
   
最权威的网投平台为保险公司:解锁人工智能的价值
贝利斯图,联合创始人和首席AI企业架构师分享:
  • 为保险公司实现人工智能的好处的障碍
  • 捕捉AI价值的顶级用例
  • QBE Insurance解锁AI价值
提高模范收入贡献
在30分钟的网络研讨会中 最权威的网投平台产品副总裁戴夫·特里尔高级数据科学家Sami Merhi 突出显示优化模型性能的可操作监控功能, 在整个模型生命周期中执行风险和遵从性控制,并最终增加模型收益的贡献.
美国保险的未来2021: 借助人工智能,在数字化保险市场中茁壮成长
听听一群杰出的行业领袖:
丹•摩尔,首席运营官 QBE北美
瑞秋Alt-Simmons,企业业务架构主管 安盛艾尔
贝利斯图,联合创始人兼首席企业AI架构师 最权威的网投平台
讨论:
  • 利用人工智能降低成本,提高客户满意度, 能够提高运营效率,并加快复杂风险的报价时间
  • 利用人工智能驱动的分析改进风险分析和选择,以优化投资组合的定价
  • 探究人工智能在优化筛选覆盖语言方面的价值, 在面对大流行和网络问题时提供透明度
由Bryan Falchuk主持,他是保险公司Evolution Partners的管理合伙人.
WSTA执行技术讲座:人工智能/机器学习 & 分析
由最权威的网投平台

在这节课中, Equilend的Dharm Kapadia与Nemertes的首席执行官Johna Till Johnson分享了FinServ公司的现状和主要考虑因素, 如:

  • 利用你现有的内部人才,找到合适的新员工来指导你的进步
  • 管理可用工具的集成 & 包括开放源码的技术
  • 研究人工智能和机器学习未来的可能性和局限性
操作人工智能模型的第一步
在这节课中 MLOps世界:机器学习在生产会议,最权威的网投平台 首席技术官吉姆·奥尔森 展示如何设计和构建模型生命周期, 包括如何整合行业最佳实践,以及为创建模型生命周期提供考虑因素, 谁应该参与, 以及必须考虑的问题类型.
你将学到:
  • 模型生命周期设计
  • 可行的监测模型
  • 模型管理
MLOps世界演示日
在这个演示, 最权威的网投平台销售工程师马特持久之人 向您展示如何在整个企业中操作所有模型 最权威的网投平台,领先的最权威的网投平台s平台.
人工智能和ML模型的治理和风险管理
模型风险管理对风险和合规团队来说并不新鲜,但人工智能和机器学习模型是. 人工智能和ML模型需要对用于操作它们的过程及其结果进行严格的控制和治理. 创建自动化的最权威的网投平台s流程允许公司在执行治理的同时,扩大和扩大他们的人工智能计划, 业务和风险控制不仅仅是预期的, 但要求.

在这个在线讨论中 包括最权威的网投平台、地区 Bank、富国银行(Wells Fargo)和高盛(Goldman Sachs)的高管, 学习模型风险管理团队如何加强模型操作流程,以确保监管, 合规和风险要求和控制被执行和审计.
最权威的网投平台 -有什么区别,为什么你应该关心
在这个演讲中 MLOps:生产中的机器学习-纽约 会议, 吉姆·奥尔森, 首席技术官在最权威的网投平台, 讨论并展示了如何使用最权威的网投平台s, 管理所有类型的模型和mlop的原则, 只管理机器学习模型, 模型操作需求是否不同.
2021年最权威的网投平台s峰会
主题演讲: 埃里克Brethenoux 副分析师兼人工智能研究议程负责人, Gartner
来自中国的高管参加了小组讨论 盟友银行, 嘉信理财, 纽约人寿, 地区, 毕马威(KPMG), Cantor Fitzgerald,更多的.
人工智能时代的风险管理模型
驱动风险的三个领域是日益增加的复杂性、监管风险和业务成本. 本主题讨论了这些风险,以及最权威的网投平台s如何保持人工智能模型兼容并按设计运行.
企业人工智能计划的运营规模和治理
  • 最权威的网投平台s部署、监控和管理AI/ML模型的最佳实践
  • 客户如何利用最权威的网投平台s扩展和管理人工智能
  • 摘自“最权威的网投平台s Essential”指南
管理,集成和实现模型,数据,人工智能 & 毫升倡议
请听英国石油公司高管的讲话, 地区和富国银行, 前花旗, 当他们讨论模型生产的不同方面(管理指南, explainability和偏见, 跟踪指标, 部署的速度 & 更新),并提供市场解决方案. 他们还分享了他们对模型生产的组织方面的看法, 1日之间, 2nd, 第三道防线和技术的作用, 公司的风险, 和数据科学.
利用最权威的网投平台s将企业人工智能项目引入生产
  • 最权威的网投平台s领域的领先分析师视图
  • 执行人员分享他们的经验,关于如何在一个具有所有类型模型的世界中,在整个企业中操作所有模型, 法规以及可解释性和可见性的需要.
  • 经验教训, 有什么工作, 什么没有, 以及最权威的网投平台s如何成为企业人工智能适应并在最权威的网投平台所处的新常态中茁壮成长的关键能力.
使用最权威的网投平台s扩展和管理您的企业人工智能计划
  • 将AI/ML模型集成到现有流程的主要挑战
  • 如何使治理最好地包括AI/ML
  • 最权威的网投平台s应该在哪里?
  • 企业AI计划的kpi
运营人工智能模型生命周期
最权威的网投平台s正在打破操作人工智能和ML模型的障碍. 迈克Gualtieri, Forrester分析师斯图·贝利, 最权威的网投平台创始人之一, 分享最权威的网投平台如何帮助组织操作模型.
人工智能时代的风险管理程序模型
Shrikant破折号, 银行高管和MRM专家, 和斯图贝利, 最权威的网投平台创始人之一, 讨论AI/ML模型的新出现的模型风险管理(MRM)需求.
分析操作风险管理的框架
H.P. 丁钠橡胶, AI Powered Banking创始人, 和贝利斯图, 最权威的网投平台创始人之一, 讨论操作模型风险管理的最佳实践.
通过审计积极
人工智能和ML模型正在推动风险管理团队重新评估他们的流程,并确保它们满足不断变化的监管指南. 贝利斯图, 最权威的网投平台的联合创始人和Manish Chakrabarti, 银行风险管理主管, 讨论银行业风险管理要求.
以适当的风险管理和控制操作人工智能
学习如何负责任地在整个模型生命周期和正确的组织中使用控制来实现和操作AI/ML模型, 工具和过程.