Круглый стол «Большие данные и искусственный интеллект на рынке финансовых услуг: возможности и опасности»

В рамках конференции «PGConf.Russia 2020» состоится круглый стол «Большие данные и искусственный интеллект на рынке финансовых услуг: возможности и опасности».

 

Дата и время: 3 февраля с 15:00 до 17:00

Место: экономический факультет МГУ, аудитория П-6, 3-ий этаж

 

Модератор дискуссии:

Сергей Трухачёв, заместитель декана по развитию экономического факультета МГУ

Выступающие:

• Анна Вергазова, исследователь отдела исследования потребительного поведения GfK Russia: Market research
• Вячеслав Крылов, руководитель экспертной группы Службы по защите прав потребителей и обеспечению доступности финансовых услуг Центрального банка Российской Федерации
• Александр Курдин, заместитель декана по науке экономического факультета МГУ
• Ольга Лаврентьева, эксперт ФСМЦ экономического факультета МГУ, сотрудник Лаборатории финансовой грамотности экономического факультета МГУ
• Илья Лопатинский, директор Департамента поддержки розничного бизнеса СПАО Ингосстрах
• Михаил Петров, директор по продукту и инновациям, VR_Bank
• Андрей Черток, начальник Центра исследования данных ПАО Сбербанк

Вопросы для обсуждения:

• Ключевым конкурентным преимуществом систем, основанных на сборе больших данных и обработке их при помощи искусственного интеллекта, обычно считается возможность кастомизации продукта/ услуги под запросы конкретного потребителя. Но есть и менее приятные для потребителя аспекты:  возможность предсказывать поведение потребителя и даже подталкивать его туда, куда хочет продавец (провайдер), а также ценовая дискриминация. Возможна ли кастомизация продуктов/услуг без негативных последствий? Есть ли исследования, посвященные внешним эффектам различных моделей организации высокотехнологичных рынков?
• Принятие людьми решений обычно связано с ошибками. Маловероятно, что системы искусственного интеллекта, созданные людьми, ошибаться не будут. Как выявлять и корректировать эти ошибки? Кто должен нести ответственность за погрешности в моделях и за результаты «неправильного машинного обучения»? Насколько публичны должны быть алгоритмы, и не породит ли открытость информации ускоренное распространение сложных мошенничеств? Есть ли примеры успешного исправления ошибок искусственного интеллекта?
• Обычно считается, что риски потребителя ограничивает либо просвещение, либо регулирование. Однако как объяснить потребителю то, что плохо понимают даже многие профессионалы, и как регулировать объекты, не имеющие четкого и единого определения (типа «больших данных» и «искусственного интеллекта»)? Создают ли новые технологии какие-то новые возможности для предотвращения угроз? Конкуренция в этой сфере ведет к росту рисков для потребителей или к их снижению? Есть ли какие-то «лучшие практики» по защите от опасностей? 
• Как бороться с рисками несанкционированного использования больших данных? Как защитить приватность человека, помочь ему сохранить «непрозрачность» в той мере, в какой он этого хочет? Кто должен в идеале платить за развитие технологий – потребитель, инвестор или налогоплательщик?