ГОТОВЯТ ПРЕЗЕНТАЦИИ ДЛЯ ГРЕФА. ГРУППА А. ГРУППА Б

ФИО	Тема диссертации	Научный руководитель (Академия)	Внешний консультант	Написал заявление	Гипотеза (цель)
ГОТОВЯТ ПРЕЗЕНТАЦИИ ДЛЯ ГРЕФА
Армяков Иван Дмитриевич	Перспективы использования по-продуктовых фискальных данных в экосистеме Сбербанка		Никитина	да	● Цель работы – формулирование круга предложений использования по-продуктовых фискальных данных в существующих продуктах банка, и предложения по новым продуктам, основанным на этих данных. А также реализация ProofofConcept на основе фискальных данных. Задачи работы: • Исследование существующего зарубежного опыта и трендов применения онлайн касс (по-продуктовых фискальных данных поступающих к ОФД в режиме онлайн, 54 ФЗ) • Определение сфер деятельности банка в которых возможно создание или модернизация существующих продуктов с использованием по-продуктовых фискальных данных • Изучение существующих решений, которые возможно дополнить использованием по-продуктовых фискальных данных • Вынесение предложений по дополнению продуктов банка • Вынесение предложений по созданию новых продуктов, с использованием по-продуктовых фискальных данных • Создание прототипа продукта на основе по-продуктовых данных из ОФД/открытых источников • Описание экономического эффекта для банка
Иванов Александр Вадимович	Технологии машинного обучения для совершенствования продуктов торгового финансирования		Мунерман И. В.	да	Предиктивная или прогнозная аналитика – совокупность методов статистического анализа, которые разрабатываются для извлечения новой информации из текущих и исторических данных. Далее эта информация используется для прогнозирования бизнес-процессов, тенденций и моделей поведения, благодаря чему компания может заранее узнать о будущих событиях и на основе этих знаний скорректировать бизнес-стратегию. В основе прогнозной аналитики лежит автоматический поиск связей, аномалий и закономерностей между различными факторами. Для формирования прогнозной модели используется большой набор статистических методов моделирования, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и другие механизмы. Системы предиктивного анализа позволяют снизить риски, оптимизировать ресурсы и повысить эффективность компании благодаря принятию результативных управленческих решений. Цель: Создание предиктивной модели для предсказания вероятности покупки аккредитивов текущими клиентами Сбербанка для управления торгового финансирования и документарных операций Сбербанка КИБ. На основе данной модели подготовить список потенциальных клиентов для выставления задач продуктовым менеджерам и оценить увеличение конверсии в продажах.
ИсхаковЗуфарЯгфарович	Управление регуляторным риском ликвидности в банке		Зык Матвей		Гипотеза: Возможность учёта риска ликвидности в ценообразовании банковских продуктов (банковская и торговая книга). 1) Для соблюдения регуляторных требований банк теряет потенциально до 5-10 млрдруб в год. 2) Ценообразование нормативов ликвидности для банковских и торговых продуктов увеличивает процентную и комиссионную маржу банка и снижает репутационные риски.
Сербай Семен Михайлович	Решение задачи кредитного скоринга с использованием машинного обучения на распределенном кластере		Мунерман И. В.	да	Использование apachespark позволит создать модель машинного обучения, обученную на бОльших объемах данных, чем можно на обычных питоновских моделях, использующихся сейчас, и это будет работать намного быстрее, что увеличит прибыль банка. Тема привязана к проекту, который сейчас внедряется в Сбербанке - выдача кредита юридическим лицам за 7 минут
Шарамко Анастасия Сергеевна	Использование машинного обучения для формирования индивидуального курса обмена валют для юридических лиц		Диденко	да (скан)
Савушкин Андрей Андреевич	Повышение эффективности BusinessIntelligence с помощью дополненной реальности		Попов В. В. Кирилл - с корп университета куратор со Сбербанка	да
ИгликоваАяжанКуанышевна	Концептуальные основы и практика исламского банкинга в продуктовой технологии Сбербанка	Юденков	АлияЮсопова	да
ГРУППА А
Артемьева Ольга Юрьевна	Формирование персональных банковских предложений с применением машинного обучения	Гапоненко А. Л.	Николай Труничкин (со стороны Сбербанка)	да	- Текущая политика ЦБ по снижению количества банков приведёт к росту конкуренции на банковском рынке - стремительное развитие технологий в последние годы стало триггером для социальных и культурных изменений - это породило сдвиг в привычной парадигме отношений банк-клиент. Теперь выбор за клиентом - гораздо важнее для банка не только завлечь клиента, но и удержать его - только осознание клиентом своей уникальности и особой важности для банка станет ключевым фактором лояльности клиентов - достичь этого позволит массовая персонализация. - используя алгоритмы машинного обучения, мы можем обеспечить персональные предложения текущим клиентам банка - что ещё важно: выбором клиента можно управлять, создав определённую архитектуру выбора и и опираясь на достижения поведенческой экономики.
Захарова Ирина Дмитриевна	Построение и использование априорного метода оценки потенциала сотрудника		Кочеткова	да	Цели исследования: создание модели априорной оценки потенциала + описание потенциально возможных областей применения + создание прототипа В первой части будут рассмотрены теоретические предпосылки для априорной оценки потенциала сотрудника: краткий обзор теорий потенциала; трехфакторная модель потенциала, состоящая из психофизиологического, интеллектуального и адаптационного потенциалов; их сущность и структура. Во второй части исследования будут рассмотрены основные мировые практики оценки потенциала, их сравнительный анализ, а также особенности априорного метода оценки потенциала. Кроме того, будут выбраны и обоснованы инструменты, пригодные для априорной оценки потенциала. Также будет разработана методология оценки. В третьей части будут рассмотрены основные области применения описанной в предыдущей части модели + будет разработан прототип одного из продуктов.
Калмукиди Денис Юрьевич	Формирование стратегии развития розничных инвестиционных продуктов в условиях низких рыночных ставок	Гапоненко А. Л.		да	В настоящее время ключевая ставка снижается и как следствие - физические и юридические лица начинают выводить средства с банковских счетов, перестают пользоваться депозитами и т. д. В связи с этим в дальнейшем отток капитала из банков будет только расти и направляться он будет в инвестиционные компании, которые могут дать клиентам ставку доходности выше чем на банковских депозитах (ОФЗ - 6-8% годовых, облигации крупнейших компаний - 8-12 % и т. д. ). Гипотеза: создав механизм взаимодействия клиентов с различными инвестиционными продуктами и предоставив доступ вним – Сбербанк сможет предотвратить будущий отток капитала и привлечь дополнительные денежные средства. Объект: розничные инвестиционные продукты, подходящие массовому клиенту. Предмет: процесс построения взаимодействия между клиентами и розничными инвестиционными продуктами на платформе Сбербанка. Выводы/результаты: создание стратегии развития розничных инвестиционных продуктов позволит Сбербанку сохранить и привлечь дополнительные денежные средства с рынка что в дальнейшем позволит повысить доходность банка.
Шаркова Анастасия Андреевна	Автоматизация работы с конфиденциальными документами при проведении внутреннего аудита банка	Гапоненко		да
ГРУППА Б
Акатов Владислав Вячеславович	Вариационные свопы и свопы волатильности как инструменты хеджирования		Диденко	да
Анкудинов Андрей Евгеньевич	Разработка методов анализа клиентского поведения на базе технологий машинного обучения с использованием открытых данных для максимизации прибыли розничного блока Банка		Елена Никитина	да
Арешкина Мария Владимировна	Смарт-контракты в банковской сфере		Мухина И. К.	да	Возможности блокчейна не ограничены криптовалютами – умные контракты становятся сегодня реальным инструментом ведения бизнеса, интерфейсом между поставщиками и потребителями. Во всех сферах, где на первый план выходит вопрос доверия между контрагентами, появляются третьи лица. Умные контракты на блокчейне – это как раз один из способов заключения договоров без посредников. По некоторым оценкам банковский сектор может экономить со смарт-контрактами до $12 млрд. ежегодно. На российском рынке в 2017 г. впервые «Сбербанк Факторинг» совместно с «М. Видео» внедрили технологию сверки и мониторинга данных по поставкам с использованием блокчейн. Основные положения: - Изучить теоретическую сторону вопроса; - Рассмотреть существующие практики применения смарт-контрактов в банковской сфере: Россия и передовые зарубежные банки; - Рассмотреть смарт-контракты со стороны безопасности их использования; - Проанализировать популярные площадки для реализации смарт-контрактов; - Описание алгоритма построение смарт- контракта: Ethereum; - Проанализировать концепцию проекта использования смарт -контрактов в ПАО " Сбербанк".
Боровик Владимир Владимирович	Оценка потенциала (инвестиционного, творческого и т. д. ) клиента по его данным в банке	Попов В. В.		да
Горбунов Константин Александрович	Повышение профессиональной эффективности сотрудников Сбербанка с использованием геймификации, AI и поведенческих финансов		Диденко А. С.	да
Гультяева Регина Николаевна	Использование bigdata для анализа деловых партнеров и выявления связанных с ними репутационных, финансовых рисков и конфликтов	Литвиненко Н.		да
Мурзабаева Регина Шакировна	Использование гибких методик управления проектами в ПАО Сбербанк	Фурта С. Д.		да
Осипов Виталий Алексеевич	Cтатистический арбитраж и парный трейдинг с использованием инструментов машинного обучения в инвестиционных подразделениях банков и хедж-фондах		Зозуля	да	Гипотеза: На современных финансовых рынках возможно добиться положительных результатов используя подходы, основанные на объективных составляющих – математике и математических инструментах, которыми пропитана вся теория машинного обучения и подходы финансистов математиков, пытавшихся описать процессы, происходящие на финансовых рынках. Возможность создания алгоритма способного искать и находить рыночные неэффективности описанные Ю. Фама всегда были, есть и будут присущи финансовому рынку, поэтому необходимость создания объективного инструмента способного выявлять эти неэффективности столь очевидна, что ее невозможно не заметить. Цель: Для отдела «xxx» трейдинга Сбербанк КИБ подготовить предложение в виде программного обеспечения, основанного на подходе парного трейдинга, позволяющее формировать и тестировать гипотезы-идеи трейдеров-аналитиков- квантов. «По человечески цель» – это будет программа которая на входе принимает список финансовых инструментов, даты и закономерность по которой распределить веса, а на выходе результаты бектеста, которые говорят о потенциальной живучести алгоритма, идеи (за период, на выборке «бумаг»).
Поколева Карина Романовна	Сбербанк как работодатель для экспертов по анализу данных	Гапоненко А. Л.	Юлия Стрельцова (куратор со стороны Сбербанка)	да	Цель: «Выработка и описание направлений совершенствования внутреннего бренда работодателя для сотрудников категории datascientist (эксперт по анализу данных). » Гипотеза: «Применение новых инструментов EVP (ценностного предложения работодателя) для повышения вовлеченности сотрудников категории datascientist, а также формирования привлекательного образа работодателя. » Задачи: Выделить специфику использования научного понятия «HR-бренд работодателя» Сформулировать результаты совершенствования бренда работодателя ПАО Сбербанк за 2017 год через внедрение и повышение вовлеченности сотрудников на примере эксперта по большим данным (datascientists) Описать основные пути дальнейшего совершенствования бренда работодателя (ПАО Сбербанк) на примере такой категории сотрудников, как datascientist.
Полинов Тимур Саналович	Создание цифрового двойника работника сбербанка	Попов		завтра
Шканов Булат Арманович	Управление происшествиями с применением методов машинного обучения	Александров М. А.		да	Во всех компаниях есть система охраны труда. Когда происходит происшествие (например, поскользнулся сотрудник на лестнице и упал) на производстве, собирается больная комиссия (директора отделов и управлений). Эта комиссия тщательно изучает дело происшествия, а именно, анализирует прямые и корневые причины происшествия, потери, а также мероприятия, которые необходимо провести во избежание подобных происшествий в будущем. В итоге составляется большой акт происшествия (10 страниц примерно, насколько я помню), котором все это записано. Данный процесс забирает очень много времени, отнимает человеческие ресурсы (директорам есть чем заняться, кроме разбираемы происшествий). Результаты. Именно поэтому мой проект - создание автоматизированной системы управления происшествиями, которая на вход принимает факторы (как минимум, текст описания в произвольной форме происшествия) и на выходе выдаёт как минимум прямые и корневые причины происшествия, категории опасности, категории потерь от происшествия, а также мероприятия для предотвращения подобных случаев в будущем (как максимум, готовый акт по форме Н-1 (утверждённая законодательством форма акта) Инструменты. Я написал на Питоне с использованием библиотеки sklearn, а также библиотеки для обработки текста nltkпрограммы, которые берут на вход текст описания происшествия и выводят категорию опасности, категорию потерь, прямые и корневые причины, мероприятия. Методы, которые используются: логистическая регрессия, случайный лес.
Березюк Никита Сергеевич	Исследование возможности выхода Сбербанка на новые рынки	Гапоненко
Веремьянин Дмитрий Ильич	Совершенствование системы KPI в розничной сети Сбербанка	Марина Савельева		да	Несмотря на постепенное сокращение количества отделений, ВСП всё ещё остаются основой для нормального функционирования филиальной сети, а их количество всё ещё настолько внушительно, что они по-прежнему участвуют в формировании подавляющей части как затрат, так и доходов банка. Используемая в них система KPI, несмотря на значительные достоинства, является глубоко несовершенной, отчего целью данной магистерской работы был поставлен поиск и анализ возможных путей по её улучшению. Привязка заработной платы сотрудника к приносимому продуктом доходу, вместо количества проданных условных продуктов, способна оказать положительный экономический эффект
Мишурин Александр Алексеевич	Управление кредитным риском в розничном кредитовании на примере ПАО " Сбербанк"		Матвей Зык	да	Цель МД: рассмотреть существующие методы и подходы к управлению кредитным риском в розничном кредитовании и предложить своё решение на основе современных технологий. -изучить теоретическую сторону вопроса -рассмотреть существующий подход в пао сбербанк -используя информацию о заемщиках построить свою модель оценки кредитного риска на основе методов машинного обучения
Цыкалова Елена Александровна	Развитие методов удаленной аутентификации в банковской сфере	Перекрёстов Вадим Арнольдович - доцент ЭФ	Клепов Анатолий - как консультант	да	Основная цель работы – разработать возможные проекты с применением методов удаленной аутентификации в банковской сфере и оценить экономический эффект от их внедрения. Предмет исследования – удаленная идентификация, объект – методы удаленной идентификации в банковской сфере. Задачи: 1. Рассмотреть теоретический аспект проблемы: понятие, методы удаленной аутентификации, привести примеры уже существующих успешных проектов в данной сфере. 2. В связи со вступлением в силу Закона об удаленной аутентификации описать юридические аспекты предмета исследования, в т. ч. Применение Реестра ЕСИА. 3. Описать методические основы проводимого анализа. 4. Изучить аспекты практического применения методов удаленной аутентификации в зарубежных банках. 5. Разработать концепцию проекта с использованием методов удаленной аутентификации в ПАО «Сбербанк». 6. Оценить возможный экономический эффект от внедрения данного проекта, а также рассмотреть его влияние на изменение клиентской лояльности, снижению числа мошеннических операций.

ПРЕДЛОЖЕННЫЕ ТЕМЫ:

Зык Матвей:

1. Использование " больших данных" при оценке кредитного риска в розничном кредитовании коммерческого банка.

2. Применение технологий распределённого реестра (" блокчейн" ) бюро кредитных историй.

Попов Вячеслав:

1. Оценка потенциала (инвестиционного, творческого и т. д. ) клиента по его данным в банке

2. Построение цифровых двойников людей по его доступным данным.

Мухина Ирина:

1. Применение блок-чейн технологий в банковском деле.

2. Технологии робо-адвайзеров в инвестициях - данные, алгоритмы, примеры и специфика клиентского портфеля.

3. Банкинг для миллениумов - характеристики сегмента, специфика маркетинга и популярные банковские продукты.

Александр Диденко:

1. Формирование инвестиционного портфеля клиента на основе банковских продуктов в пространстве риск/доходность/маржинальность для банка

2. Риск-профилирование клиентов с учетом информации о когнитивном и эмоциональном поведении

3. Персонализированный пенсионный фонд, управляющий портфелем человеческого и финансового капитала

4. Агент-ориентированное моделирование с целью анализа уязвимостей в системе документооборота на основе распределенного реестра

5. Разработка концепции взаимодействия Сбербанка с блокчейн-стартапами на основе модифицированной канвы Маурьи

6. Оценка многомерной эффективности подразделений банка методами оболочечного анализа данных

7. Повышение профессиональной эффективности сотрудников Сбербанка с использованием геймификации, AI и поведенческих финансов

8. Персонализация предложения банковских продуктов с применением цифровых двойников

Никита Литвиненко:

1. Использование bigdata для анализа деловых партнеров и выявления связанных с ними репутационных, финансовых рисков и конфликтов интересов