Jak AI sortuje
wydatki
za ciebie
Seria praktycznych spotkań online, podczas których przyglądamy się temu, jak modele językowe i algorytmy klasyfikujące radzą sobie z codziennymi transakcjami - i gdzie nadal potrzebna jest ludzka weryfikacja.
Co dzieje się podczas webinaru
Każde spotkanie skupia się na jednym wąskim zagadnieniu - nie staramy się omówić wszystkiego naraz. Przez pierwszą połowę analizujemy konkretny zbiór danych transakcyjnych i obserwujemy, jak różne podejścia do klasyfikacji zachowują się w praktyce.
Druga część to otwarta dyskusja - uczestnicy przynoszą własne pytania i przypadki ze swojej pracy.
Dane wejściowe
Pracujemy na anonimizowanych, realistycznych zbiorach transakcji - nie na uproszczonych przykładach podręcznikowych.
Klasyfikacja na żywo
Uruchamiamy model, oglądamy wyniki i rozmawiamy o tym, dlaczego konkretna transakcja trafiła do danej kategorii.
Weryfikacja błędów
Szukamy wzorców w pomyłkach - to właśnie tutaj kryje się najwięcej wiedzy o tym, jak naprawdę działają te systemy.
Pytania i wnioski
Każdy uczestnik wychodzi z konkretnym wnioskiem do zastosowania - nie z listą slajdów do przejrzenia później.
8 spotkań, 8 problemów
- Tokenizacja opisów transakcji
- Wielojęzyczne dane bankowe
- Kategorie nakładające się
- Transakcje cykliczne
- Korekty i zwroty
- Integracja z ERP
- Audyt modelu
- Własny pipeline
Dlaczego opis „Biedronka 0023" to nie jest prosta sprawa
Krótkie opisy transakcji bankowych zawierają skróty, numery terminali i lokalizacje. Model musi nauczyć się ignorować szum i wyciągać sygnał. Omawiamy, jak to działa w praktyce przy różnych formatach eksportu.
tokenizacja / normalizacja / klasyfikacjaKategorie, które zawsze sprawiają kłopot
Granica między „usługi subskrypcyjne" a „oprogramowanie" jest płynna. Podobnie jak między „podróże służbowe" a „reprezentacja". Przyglądamy się tym przypadkom i testujemy różne strategie etykietowania.
niejednoznaczność / progi ufności / eskalacjaOd modelu do systemu działającego w produkcji
Dobry model klasyfikujący to dopiero połowa pracy. Trzeba go jeszcze osadzić w procesie, który obsługuje wyjątki, loguje decyzje i pozwala na korektę bez przebudowy całego pipeline'u.
integracja / monitoring / korekta ręczna
Kto prowadzi i czego można się spodziewać
Weronika pracuje z danymi transakcyjnymi od ponad ośmiu lat - najpierw po stronie bankowości korporacyjnej, teraz jako konsultantka wdrożeń systemów AI w firmach z sektora MŚP. Webinary prowadzi tak, jak lubi sama się uczyć: przez konkretne przypadki, bez zbędnej teorii.
Każde spotkanie zakłada, że uczestnicy mają już podstawową wiedzę o danych finansowych - nie zaczynamy od zera, ale nie zakładamy też doświadczenia z ML.
„Spodziewałam się kolejnego przeglądu narzędzi z demo na wymyślonych danych. Dostałam coś innego - dyskusję o tym, dlaczego konkretna transakcja z mojej własnej pracy sprawiała kłopot i co z tym zrobić. Wróciłam do biura z gotowym podejściem do testowania."