
Mentionsy

BM36: Hubert Rachwalski, CEO Nethone o walce z oszustwami
Technologia rozwija się szybko, co tworzy wiele możliwości, ale również wyzwań. Oszustwa stają się coraz większym problemem i to dla wszystkich stron: biznesu, klientów, jak również banków.
Dzisiejszym gościem jest Hubert Rachwalski – CEO z Nethone, który opowie więcej o tym, jak dużym problemem są oszustwa i jak można sobie z nimi radzić.
Z tego odcinka dowiesz się:
- z jakich lektur można czerpać inspiracje?
- co to jest fraud i fraud płatniczy?
- jakie są sposoby na zwalczanie fraudu?
- jak duży jest rynek rynek FDP – fraud detection and prevention
- co jest przyczyną, że ilość fraudów płatniczych cały czas rośnie?
- jak wygląda świat fraudsterów?
- czym zajmuje się spółka Nethone i na jakich rynkach działa?
- czy podejście Amerykanów do kart płatniczych jest inne niż Polaków?
- dlaczego uczenie maszynowe powinniśmy wykorzystywać w przyszłości?
- czy uczenie maszynowe może pomóc w walce z fraudem płatniczym?
- jak duże są straty finansowych związane z fraudem płatniczym na kartach kredytowych?
- jakie są prognozy odnośnie rynku FDP na najbliższą dekadę?
- dlaczego warto wziąć udział w kursie „Praktyczne uczenie maszynowe”?
http://biznesmysli.pl/36
Świat zmienia się szybciej, niż myślisz. Czy zdajesz sobie sprawę, że sztuczna inteligencja już teraz ma wpływ na twoje życie codzienne? Nazywam się Wladimir i chcę razem z moimi gośćmi podzielić ze sobą praktyczną wiedzę na temat uczenia maszynowego i tematami pokrywnym, pokazać o co w tym biega i jak możesz wykorzystać to w praktyce. Jeżeli chcesz być krok do przodu przed swoim konkurencją, usprawnić jakość produktu, czy podejmować bardziej trafne decyzje, to podcast Biznes Myśle je...
Search in Episode Content
Recent Episodes
-
BM135: AI 2025: wzrost, przetrwanie albo upadek?
26.12.2024 08:00
-
BM134: AI to NIE magia... ale wciąż oczekujesz ...
04.12.2024 08:00
-
BM133: Agenci AI: między hype'm a rzeczywistością
20.11.2024 08:00
-
BM132: LLM i prawo, możliwości, wyzwania, narzę...
06.11.2024 08:00
-
BM131: Praktyczny LLM
23.10.2024 07:00
-
BM130: LangChain i wektorowe bazy: ciemna stron...
09.10.2024 07:00
-
BM129: Inferencja modele LLM: Mniej kosztów, wi...
25.09.2024 07:00
-
BM128: Czy warto inwestować LLM? Czy w klasyczn...
11.09.2024 07:00
-
BM127: Lokalne modele AI: Twoje dane, Twoje zasady
28.08.2024 07:00
-
BM126: RAG w LLM: Dlaczego popularne rozwiązani...
14.08.2024 07:00