Шорты Сбера. Финальный вынос

чаттрейдеров.рфОтветить
(17:06:36)01-02-18 17:06:36 Lawyer по ри стоп в бу, откуп первый для нервных 129400-129700. при проходе 125-127 цель плюс минус лапоть, точки с помощью ТА считайте сами)

Сергей (serzinho), так мы принимаем решение от балды или всё таки немного смотрим на обстоятельства?) 

Блин тут все Олейника пересмотрели что-ли. Думайте своей головой)

My Shadow, ты вообще не понимаешь кто что и зачем там делает (по ссылкам). Так же как и Греф.  Citi — это маркет-мэйкер, ему нужно рынок обсчитывать в реал-тайм. А Грефу и тебе надо по балде ложкой дать.

MyKey, Не это ты сначала типа сумничал, а теперь выкрычиваешься с переходом на личности. Прочти внимательно текст по первой ссылке, платформа Feedzai (https://feedzai.com/) — это система поиска подозрительных на мошенничествоо банковских/карточных транзакций, и к бирже и маркет мейкингу отношения не имеет. И они используют GPU что бы система работала быстро, и мошенник меньше успел сделать.

ps. Признать что не прав, когда действительно не прав — никогда не поздно.

«Мы очень сильно инвестируем в технологии. И мы должны, кстати, извиниться за тот некоторый дефицит на рынке видеокарточек, который произошел в последнее время, потому что это мы их скупили для лаборатории искусственного интеллекта», — сказал Ведяхин на международной конференции Сбербанка по анализу данных, машинному обучению и искусственному интеллекту Sberbank Data Science Day.

My Shadow, вот это уже ближе к истине. Только есть одна проблема: идентификация по лицу будет осуществляется с помощью готовых решений, а не с помощью фермы с видеокартами. Под разработку же можно было купить 1-2 видеокарты.
P.S. Забудь про Feedzai, читай банковское законодательство и примеры договоров на процессинг по картам. Тебе мозги @бут.

Растущие объемы транзакций в удаленных каналах обслуживания, появление новых платежных инструментов, усложнение мошеннических схем — эти факторы сыграли решающую роль при реализации Сбербанком системы выявления мошенничества (далее по тексту — СВМ). Во-первых, она должна была быть масштабируемой, во-вторых, проактивной и, наконец, в ней не должно было быть описанных выше недостатков. Для решения данной задачи специалисты по кибербезопасности Сбербанка при создании СВМ использовали методы машинного обучения.