🎮 Как устроены рекомендательные системы в мобильных играх банка и почему классический RecSys здесь не работает?

Игровые механики в банковских приложениях отлично вовлекают пользователей, но за красивым интерфейсом всегда скрывается сложная математика. Как рекомендовать задания внутри игры, если у клиента нет привычного каталога для выбора, а прогресс ограничен рамками игрового сценария?

Об этом на Scoring Day расскажет Мария Степанова, руководитель направления по интеллектуальному анализу данных в департаменте разработки моделей Альфа-Банка.

Вы узнаете:

✅ как устроены игры «Ассоциации» и «Это мошенники» в приложении Альфа-Банка и чем их целевая механика отличается от классических рекомендательных систем;

✅ какие стратегии демонстрации заданий существуют, а также плюсы и минусы подходов «показать всё» против ранжированного топа;

✅ почему в реальном продакшене пришлось отказаться от ряда популярных ML-архитектур и подходов;

✅ почему финальным выбором команды стала связка из отдельных бинарных моделей и калибровки, и какие инсайты принесло это решение;

✅ каких результатов удалось достичь по итогам пилотов в обеих играх и что стоило бы сделать по-другому с учетом полученного опыта.

Мария Степанова — руководитель направления по интеллектуальному анализу данных в департаменте разработки моделей. Управляет разработкой ML моделей для маркетинга и сети отделений банка.

👉 Сайт и программа мероприятия