Data Science et Machine Learning - Comment améliorer les fonctions Finance et Risque ?

14/11/2019 | Revue Banque

Contexte

« I propose to consider the question, "Can machines think? », c’est avec ces quelques mots que A. M. Turing introduit en 1950 la publication aujourd’hui célèbre « Computing Machinery and Intelligence ». Près de 70 ans après sa publication, ce séminaire se propose d’explorer l’application pratique de techniques liées à la Data Science et au Machine Learning afin d’améliorer les pratiques des fonctions « Finance » et « Risque ».

Objectifs

– Comprendre les enjeux

– Partager les cas d’usage pour le secteur bancaire

– Favoriser l’échange de bonnes pratiques entre experts

Programme

8:30 Accueil des participants et petit-déjeuner

9:00 Introduction de la séance
Stephan DE PRINS, Partner, Avantage Reply

9:15 Data Science & Machine Learning: Takeaways from C&IB and FinTechs
Julien RECAN, Associate Partner, Alpha Reply (formerly, CRO Revolut and Head of Traded Market & Counterparty Credit Risk Analytics, Natwest Markets)

9:45 Data Science & Machine Learning: A CRO’s Perspective
Martyn BRUSH, CEO ePanoptes (formerly, CRO for Natwest Markets (RBS' Investment Bank), as well as the Group Head of Pension, Insurance and Market Risk)

10:15 Pause

10:45 Data Science & Machine Learning: A CFO’s Perspective
Patrick SOMMELET, Deputy Chief Financial Officer, Société Générale

11:15 Case Study: Applying Data Science & Machine Learning within a Supervisory Authority
Speaker form a supervisory authority to be confirmed

11:45 Closing Remarks
Anne LE HÉNAFF, Partner, Avantage Reply

(Conférence en anglais)

Site web de l'événement