- Новости
- Новое на сайте
- Открытый бюджет. Рейтинг
- Открытый бюджет. Архив рейтингов
- Публикации
- «Финансы. Начало». Цикл видеофильмов
- «История России в денежных реформах»
- «Бюджет. Видеокурс для депутатов».
- «Преступление и наказание...»
- Архив публикаций
- Учебные материалы
93.4409-0.6513USD ЦБ 20.04.24
99.5797-0.9519EUR ЦБ 20.04.24
RTS
ММВБ
Нефть Brent (ICE)
Новости
-
04.10.17 07:53
ЦБ намерен осуществлять проекты в сфере big data и машинного обучения
© Banki.ru
Банк России намерен реализовывать проекты в области обработки больших данных (big data) и машинного обучения (machine learning) в рамках своего участия в работе ассоциации «ФинТех». Об этом в интервью ТАСС сообщила директор департамента финансовых технологий, проектов и организации процессов ЦБ Алиса Мельникова.
В конце 2016 года крупнейшие российские финансовые институты объединились в рамках ассоциации «ФинТех», созданной по инициативе ЦБ. В настоящее время ассоциация работает в четырех направлениях: цифровая идентичность (биометрия), блокчейн-технологии, развитие национальной платежной системы и открытые интерфейсы программирования.
«Сейчас мы готовим к открытию проекты в области big data и machine learning. Существует множество идей, как эти технологии могут быть применены в интересах всех участников рынка», — сказала Мельникова.
При этом она отметила, что любая новая технология не только открывает возможности, но и повышает риски при проведении финансовых операций, поэтому «крайне важно эти риски видеть, уметь оценивать и находить эффективные способы их предотвращения».
Machine learning — подраздел искусственного интеллекта, использующий алгоритмы, которые могут самостоятельно обучаться, то есть их не нужно специально программировать под конкретную задачу. Технология используется для распознавания лиц, музыки, машинного перевода, медицинской диагностики и так далее.
Big data представляет собой совокупность подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов для того, чтобы человек мог получить конкретные и нужные ему результаты для их дальнейшего эффективного применения. Широко используется, например, в сфере телекоммуникаций, торговле, финансовой сфере и государственном управлении. Эта область является одной из самых быстрорастущих в сфере информационных технологий. - 26.04.23 Опубликован рейтинг субъектов Российской Федерации по уровню открытости бюджетных данных за 2022 год
- 16.03.23 НИФИ проводит процедуру уточнения предварительных результатов рейтинга открытости за 2022 год
- 28.02.23 Доработана Методика составления рейтинга субъектов РФ по уровню открытости бюджетных данных за 2023 год
- 21.04.22 Опубликованы результаты рейтинга субъектов РФ по уровню открытости бюджетных данных за 2021 год
- 21.03.22 НИФИ проводит процедуру уточнения предварительных результатов рейтинга субъектов РФ по уровню открытости бюджетных данных за 2021 год
- 16.03.21 Исполнение консолидированных региональных бюджетов за январь 2021 г.
- 16.03.21 Исполнение федерального бюджета за январь-февраль 2021 г.