Taavi Tamkivi võitleb petturite vastu Exceli-tabeliga

Laupäev on käes, Taavi Kotka, Henrik Roonemaa juhivad saadet ja seekord on meil õnnestunud selline vahva asi, et meil on külla, külla tulnud ka inimene, kellel nimelt Taavi. Et meil on stuudios mina, Henrik Roonemaa ja kaks Taavit ja külaline on Taavi Tamkivi. Tere, tere. See Taavi Tamkivi on nagu selline ühendinimene, mitte kahest inimesest, kes meil siin saates ikka aeg-ajalt käivad, Taavi Kotkast ja Sten Tamkivist. On toonud kokku Taavi Tamkivi.

Ma just mõtlesin, et kas ka huvitav iseloomuda ja teadmiste poole

pealt. Seda, seda meil on järgmised kolmveerand tundi aega, aega, aega järele uurida, aga Taavi, no. See, eesnimed ei ole tavaliselt selline suguluse märk, aga kuidas seda perekonnanimedega on, kas sinu ja Steni vahel on, on seoseid või ei ole?

On küll seosed, kui teile, teile näkku vaadata, et Sten on onupoeg ja mina olen tema onupoeg, et ta on niisugune. Lapsepärast saate juba koos, koos mängida ja toimetanud ja tema on nagu suur onupoeg olnud, eks ma tema järgi olen õppinud ka ühte-teist tegema.

Räägime siis sinust. Niimoodi öeldakse või?

Siis, kui on isapoolne onu, siis on löll.

Aga me ei, aga me ei tea seda. Jah. Vastab tõele, okei. Räägime sinust siis, mis sul, millega sa kuulsaks oled saanud?

Ma olen kuulsaks saanud sellega, et ma ei ole teie saates käinud siiamaani. Ma olen klassikaline niisugune metanohik, kes tegeleb omaette ja suurtes ettevõtetes mõtlemise ja nuputamise ja arvutamisega ja, ja kõik, mis sinna juurde kuuluvad, et ma ei ole väga püünele kuskil roninud.

Aga sinu paga siis on tõesti Eesti väga suured idufirmad, eks ole. Oota, aga lähmegi võib-olla nagu algusesse, et sa oled reaalkoolipoiss. Jah,

no nii algusesse.

Jah, reaalkoolis seesama loogiline mõtlemine ja, ja suhtumine õppimisse kui sellisesse, kui tänapäeval räägitakse palju eliitkoolidest, siis. Noh, see on, minu jaoks on see nagu buzzword või võltsõna, et tegelikult on õppimiskallad kui koolid ja. Kus õpilased ja õpetajad tegelikult motiveerivad lapsi omale uusi teadmisi omandama ja tegelikult ka rakendama neid, et see rakendamise poolt tänapäevane on natuke raskendatud, aga vähemalt teadmiste omandamine reaalkoolis ja paljudes teistes heades väga heades koolides on, see on. See on popp, et, et tuleks tegelikult ühiskonnas seda domineerida ja rõhutada. Aga jah, sealt edasi reaalkoolist loogiline jätk oli, oli mõnda real, reaal eriala õppima minna, et. Et sai proovitud Tehnikaülikoolis võrgutarkvara ajendamist ja siis sealt edasi. Tartu Ülikoolis tahtsin minna informaatikat õppima, kuna aasta kaks tuhat üks oli informaatika väga populaarne. eriala, kui tulid veebmeediat, muud teised ägedad ettevõtted, kes hakkasid värbama, aga paraku minu teadmistest, eksamitulemustest selleks, selleks erialaks ei puudu ja siis olin sunnitud minema matemaatikat õppima.

Ühesõnaga, on inimene, keda ei võetud IT-st vastu ja kes oli siis sunnitud minema õppima matemaatikat. Sinna võeti vastu.

Jah, õnneks ma olin kakskümmend võeti vastu, ma olin üheksateistkümnes, kes võeti, et muidu.

Selles mõttes. Saada jah, et kuna väga palju ei tahtnud matemaatikat õppima minna. Meid midagi hakkas värbama alles kahe tuhande viiendast aastast ülikoolist, nii et, et selles mõttes, et, et läks seal kümnenda aasta edasi veel, jah.

Aga sealt edasi oli õnneks jah paar, paar tarka kursavenda, kes tutvustasid sellist eriala nagu matemaatiline statistika. Tol ajal need nimetused nagu andmekaevandus ja masinõpe ja neid asju polnud keegi välja mõelnud veel, aga, aga siis meelitati matemaatilisse statistikaks, kuna seal oli. Võimalik õppida, kuidas pangad optsioone välja kirjutavad ja kuidas kindlustusfirmad oma riske maandavad ja see tundus selline. Loomingulisem töö ja rohkem juhuslikust võimaldav töö kui eriala, kui, kui päris matemaatika õppimine ja siis seda sai tudeeritud seal kokku vist üle kolmeteistkümne aasta kuni doktori, doktorist väljakukkumiseni, väljaastumiseni välja, et niisugune BSD drop-out töö on ka üks, üks tiitel, mida ma oman.

Mina kohe küsiks ära, miks see jäi BSD saamata? Ei, mis seal salata,

eks ambitsiooni või teadmiste taha see ei jäänud, aga pigem sellesama tööelu taha, mis, mis tuli peale, et ma ülikooli kõrvalt hakkasin tegema. Bigbankas tööd analüütikuna, kus ma aitasin seal finantsmudeleid ehitada ja kliendiriske analüüsida ja sealt edasi mingite sõprade tuttavate kutse ajal olin sunnitud liikuma edasi Skype'i aastal kaks tuhat kuus. Kuhu ma üldse esialgu ei tahtnud minna, kuna kutsuti mingisuguseid igavaid mudeleid rakendama kuskile pettuste tuvastamise. Tiimi ja, ja pika moosimise peale.

Sten käskis, jah?

Isegi Sten ei käskinud, Sten oskab väga hästi tagasi hoida ennast, aga, aga mitmed teised vanad Tartu sõbrad ja tuttavad, kes tegid selgeks, et see on väärt koht, kuhu ainult proovida. Ja siis minu õnneks, õnneks ma ikkagi proovisin sinna ja läksin jutule ja kutsuti. Kutsuti tööle ja seal ma olin ikkagi seitse või kaheksa aastat Skype'is, tegin erinevaid rolle, mitte ainult pättide püüdmist, aga, aga ka raha otsimist, revenue assurance, mis on selline huvitav, huvitav valdkond, kus suured telekomid ja elektriettevõtted otsivad, kadub läinud raha oma protsessidest, aga mis tegelikult tihtipeale.

Kuhu see näiteks võib kaduda?

Näiteks ümardamisvigadesse, kui ühed programmeerijad ühe, ühed tehnoloogiapaketi programmeerijad ümardavad su arv näiteks nelja komakohani ja, ja teine tiim ümardab viie komakohani ja kliendile kodulehel reklaamitakse kahe komakohaga, siis see tundub väike summa, väike, väike vahe, aga tegelikult, kui sul on miljoneid ja miljardeid tehinguid ja kõnesid ja igaühe pealt sa kaotad null koma null null kaks senti.

Lõpuks sa hakkad aru saama sellest ja siis äkki midagi on puudu.

Numbrid lähevad ikka väga suureks, aga kui sul on noh, suur keeruline süsteem tehnoloogiana, kui seda on Skype või võtaks kõik mis teine suur näite ettevõte, siis noh, see on niisugune. Hästi, väga head andmete tundmist, väga head tehniliste protsesside arusaamist, väga head inimeste tundmist ja võimekust, et kuidas ma nüüd lähen sellele arendajale, ütlen, et sa pead hakkama nüüd. Viie komakoha asemel ikkagi neljaks, neljaks ümardama, tema, tema teeb kõige paremini, kuidas oma, oma tehnoloogiat ehitada.

Aga. Me läheme nüüd kaks ja mulje tagasi, et Bigpangas sa püüdsid sõna otseses mõttes nii-öelda lokaalseid pätte, on ju, et kuna Bigpank oli ikkagi kohalik pank peamiselt, on ju, et siis. Need fraud'id, mis sa siit nagu leidsid, need olid nagu noh, mõnes mõttes nagu loogilised, selles mõttes, et sa ise elad siin ühiskonnas, sa saad sellest inim, noh, mõttepallist. Kõigest aru, on ju, noh, sa suudad seda inimest tunnetada, et mismoodi siin see pettus võiks nagu käia ja neid nagu nii-öelda vastumeetmeid siis disainida või otsida mingid mustrid, on ju. Aga Skype, Skype oli globaalne ettevõte, ma saan aru, enamus fraud tuli Aafrikast.

Aafrikast, Aasiast, Euroopast, noh, kes selles valdkonnas on tegu, tegutsenud kindlasti, Nigeeria ütleb paljudele midagi, Rumeenia ütleb, Hiina ütleb. Et see asukoht, olid teatud kohad, kust tulid jah, need grupeeringud.

Oota, aga seleta mulle nüüd, kui lihtsale inimesele ära, mida seal Skype'is nagu petta on, seal sellega, sellega sai chat'ida ja helistada teineteisele ja osta mingeid krediite ja teha kõneid, kus see petu moment üldse tuleb?

Eks see tuligi täpselt sellest kohast, kus sai hakata krediiti ostma, et niikaua kui krediiti ei saanud, ossa said, üks te selle chat'ida ja tasuta helistada Skype'i Skype'ile, siis ei olnud mingit fraud'i. Aga ka, ka kõige targematele ja töötajatele, kes tol ajal olid, siis niipea, kui see krediidi ostmine välja tuli, siis ettevõte sattus ikkagi päris tõsist väljakutset.

Ja sa

oled seda lohakalt hoidnud ja keegi saab.

Krediitkaardi

pettus, et ehk siis see pettus ise, krediitkaardi vargus on tehtud kuskilt mujale varem, noh, mingi grupeering noh, USA pankadelt kuskilt paneb neid kaardinumbreid, paneb pihta. Ja, ja müüb need edasi järgmistele pettidele, kes oskavad selle kaardiga midagi teha, kaardi andmetega teha midagi ja noh, ja siis Skype tegelikult. Praktiliselt kõik teised online kaupmehed, kes müüvad mingeid digitaalseid asju eriti, siis selle varastatud kaardiga ostetakse see kraam sealt kaupmehe käest ära ja võimalikult kiiresti püütakse edasi müüa, võimalikult kiiresti püütakse ära kasutada, noh näiteks Skype'i puhul siis. Ostad selle varastatud kaardiga, ostad noh, kümne eurose krediidipaketi ja helistad hästi kiiresti tasulistele numbritele, kust sa pärast siis saad kümnest eurost võib-olla kolm tagasi.

Aga kas see, et mul on kaart kadunud ja keegi ostab kümne euro eest Skype'i kõnekrediiti, miks see Skype'i mure on? Miks see ei ole kaardi kaotaja või tema panga mure?

See on, see läheb hästi detailidesse, et teatud tingimustel see on panga mure, sinu panga mure, kui sina oled pangakaud välja, on teatud tingimustel on sinu mure. Aga väga paljudel juhtudel on see ka, ka selle kaupmehe mure, kes müüb, et, et kui kaardiomanik ei ole, ehk siis internetimaksjate puhul kaardiomanik ei ole lähedal, kui see pank või kaupmees ei ole rakendanud seda 3D security kontrolli, mis on siis see, et sa pead mingi lisakoodi kuskile telefoni või. Või veebibrauserisse toksima, et siis üldiselt ikkagi jääb vastutavaks siis see kaupmees, kes ei ole rakendanud piisavalt meetmeid, et seda pettust ära hoida. Noh, võib-olla, võib-olla tavakaupmeeste või ütleme päriselu pettustega ma ei ole kokku puutunud, aga ütleme, et kui sul, kui sul poes oleks, müüb saia keegi ja see sai ostetakse varastatud euroga ja keegi ei õnnestunud tõestada, et see euro läks minu taskust läks kaduma ja see euro seal kulutati ära, et siis jääb, see saiamüüja jääb süüdi, peab selle kinni maksma mulle.

Ma hästi ei usu seda.

Ei, ma ütlen seda, seda päriselus on seda raske tagada, aga, aga internetimaailmas on see väga ilusti järgitav, kuidas see raha liik.

Skype'il oli noh, täitsa eluline huvi sinusuguseid tüüpe seal hoida, et kes, kes neid välja nuhivad.

Jah, oli teatud periood, kus oli väga eluline huvi, et nagu üks ütlemine oli, et. Niklas vist oli käinud siis mööda kontorit ringi, et, et tehke, mis te tahate iganes teha, aga peaasi, et te tegelete fraud'i ennetamisega. Et mingi periood, ja see ei ole üldse Skype'i spetsiifiline, et väga-väga paljud. Alustavad ettevõtted, kes keskenduvad oma kliendibaasi ehitamisele, tehnoloogia ehitamisele, turundusele. Siis üks hetk üllatusega avastavad, et kuulge, meil kuidagi numbrid ei klapi ja mingisugused Visa ja Mastercard tahavad meil sadu miljoneid. Raha tagasi saada ja midagi toimub ja, ja siis nad on suures jamas, kuna tegelikult ei ole oma süsteeme selleks valmistanud ja seda nähtavust tekitanud, et sellega, selle vastu võidelda.

Aga no teeme, kuule selgeks nagu kas või paar näidet, on ju, et sa oled seal uue posti peal, nüüd öeldakse, et meil on mingi fraud. Ei, ma ütlen, et nagu, et kuidas sa seda tööd tegema hakkad nagu, et kuidas see, ma ütlen. Selle nii-öelda, sa pidid kokkuvõttes selle nagu hüpoteesi ise püstitama, mida sa siis nagu andmetavalt kontrollima hakkad ja nii edasi, on ju, et, et räägige, kuidas see töö käib üldse.

Eks see on väga ilus, ilusasti öeldes niisugune nõela heinakuhest otsimine, kusjuures see nõel pidevalt liigub edasi, põgeneb suest ära. Ja täpselt niimoodi see käibki, et kui sul on sadu miljoneid kliente. miljardeid tehinguid, siis kuidas sealt leida need noh, mingi protsent või kaks neid, mis on halvad, et eks see on noh, tänapäevases keeles supervise learning või õpetajaga õppimine. Kus tuleb konkreetse tehingu kohta, tuleb pangalt kaebused, näed, see konkreetne tehing, numbriga üks, kaks, kolm, neli. oli pettide poolt tehtud ja me tahame sellest raha tagasi saada, no maksalt seal kümme või tuhat või sada tagasi, aga, aga selle tehingu küljes on hästi palju infopunkte, mis siis on, on arendustiim ja tooteinimesed on varem defineerinud mingisuguste muude asjade jaoks. Ja nende infopunktidega, noh, seal on ütleme kaardi puhul väljaandja pank, kaardiomaniku nimi, selle toote puhul, mida siis see kaardi, kaardiomanik parasjagu ostis, et kas ta ostis, ma ei tea, online bussipileteid või krediite, et mis see toode täpselt oli, kas ta oli. Kuhu ta seda toodet kasutas, kas ta helistas Eestist Inglismaale või ta esitas, helistas Hispaaniast Nigeeriasse. Et ehk siis maksekohta info, hästi palju infoväljasid, on siis selle kliendi kohta, kliendi nimi, email kontrollimine masin, kus ta sisse logis. Et, et neid andmepunkte tegelikult ettevõtetel on asjast hästi palju ja noh, kui me räägime siin big data'st või suurtest andmehulkadest, et siis ühtepidi on neid ridu on hästi palju, aga teistpidi on ka veerge või tulpased on hästi palju, mis siis. Mida saab kasutada selleks, ehk siis see tavaline noh, ütleme väga lihtsas keeles selline tavaline mudeldamine, et me kirjeldame ära sildistatud andmete järgi, millised on pahad. Vaatame, millised on head, otsime leida võimalikult vähe, vähe kattuvusi, et me tahame võimalikult eristada neid kahte gruppi omavahel ja siis ehitame. Tehnoloogiliselt kiired kontrollid, mis siis iga makset, keset makset kontrollivad, et kas see ikkagi vastab mingitele tingimustele või mitte ja pärast makset vastab, seal on inimesed seal taga, kes siis tõlgendavad, üritavad selle andmetele peale vaadates. Visualiseerida enda jaoks, mis on selle päti mentaalne tase ja milline see inimene teisel pool need numbrid on, et see on.

See tundub kõik võimatu, mis sa räägid. Mis, mis sellise asja selline tüüpiline eduprotsent on?

See on, ütleme enamus, Visa ja Mastercard on seadnud piiri, et kui sa, kui sinu tehingutest üle ühe protsendi on halvad, et siis sa oled ikkagi väga punases nimekirjas nende jaoks juba.

Aga palju sa ütleme, sajast pätist kinni püüad?

No ikkagi enamus võetakse kindel, seda on väga raske öelda, aga, aga ütleme, seda võrreldakse ikkagi kõigi tehingute mahu vastu, et, et minu eesmärk on hoida näiteks see kahjude protsent alla poole, alla poole protsendi siis kogu firma tulust.

Aga huvitav, mis ta oleks siis, kui sind ei oleks?

No siis see firma ei

eksisteeriks. Ega, mis selline noh, naturaalne, kui ma teen mingi veebipoe lahti, on ju, hakkan müüma mida iganes või Skype'i, mis selline naturaalne kahju, see pätiprotsent oleks huvitav?

Ta ongi täpselt nii, ta kasvab, kasvab, ütleme, et kui sul ei ole kontrolle peal, siis ta kasvab niikaua, kui see ettevõte pannakse kinni.

Sõna hakkab levima, et poisid, sealt saab.

Just, ja täpselt see levibki nii kiiresti ja nii kaua, kui sul ettevõtet on. Ja või sa, Mastercard ütlevad lõpuks, et sorry, et protsent on liiga kõrgem, paneme selle ukse kinni ja. Ja sul ei ole enam seda ettevõtet ja neid, nendest palju ei räägita, aga neid on olnud ja neid kindlasti tuleb veel.

Aga kuidas sa ütled, et kui näiteks mina lähen nüüd tõmban Tori brauseri käima, on ju, lähen otsin selle mingi underground turu, kus müüakse neid krediitkaudinumbreid, ma ei tea, tuhande kaupa või kümne tuhande kaupa. Et siis on päris suur tõenäosus. Või, või peaaegu kindel, et kui ma nüüd võtan sealt mingi numbri ja mõtlen, et ma lähen ostan endale midagi netist, et siis arvuti ütleb ei.

Sõltub jah, kustkohast sa ostad, kui sa ostad uue ja alustava kaupmehe käest või, või kes on väga-väga kiires kasvufaasis. Ja, ja kui sa oled juhtumisi seal torris lugenud ka, et soovitage, kust ma saan head raha teenida, siis see, see kommuun räägib samamoodi omavahel nagu, nagu meie räägime omavahel, nad räägivad lihtsalt. Kardinate taga ja, ja nad ütlevad kuule, et see, seda ettevõtet tasub praegu rünnata, kuna nad ei saa sind, nad ei saa sind.

Ma läks lihtsalt Amazoni ja telliks endale, ma ei tea, T-särgi, siis Amazon tõenäoliselt ütleks mulle

Jah, väga tõenäoliselt, sellepärast et seal on see tiim ja võimekas päris kõrgel tasemel, et, et need pettused eemale hoida, et kindlasti Amazonil on väga suuri probleeme olnud sellega kunagi.

Aga see Skype'i puhul ka, et kui me räägime pettustest, et me oleksime kuulajale ikkagi mingi suurusjärgu, et kas me räägime miljonitest, kümnetest miljonitest või sadadest miljonitest nagu eurodest, mis nagu aasta läheks kaduma?

Ma nendest, pigem on ikkagi, see on, numbrid on ikka kümnetes, kümnetes ja võib-olla ka sadades, et see sõltubki sellest konkreetsest ettevõtte käibest, et, et noh, ma ütlen, kui ma ütlen. käibest alla poole protsendi kaotada on hea, et siis igaüks, kui käivet loeb kuskilt, avalikest aruannetest saab tuletada, et mis see, mis see käive on ja teistpidi seda, seda kahjumit ei ole mõistlik ka nulli viia, sellepärast et mis juhtub, on see, et kui ma, kui ma liiga aktiivselt need pätte peatan, siis ma tahes-tahtmata peatan kinni ka häid kasutajad. Ja, ja ma viin nende kasutaja kogemust alla, et kui sa ühe korra proovid mingi kaupmehe juures maksta oma kaardiga, üks kaart ei tööta, siis proovid teise kaardiga, teine kaart ka ei tööta. Projekti Paypaliga maksta ikka ei tööta ja siis lähed käega, lähed järgmise kaupmehe juurde, et seda keegi ei taha tegelikult. Seetõttu on selline teatud pettuste läbilaskmise protsent vajalik selleks, et häid kasutajad mitte liiga palju pitsitada.

Kuulge, me peame tegema esimese pausi, me oleme Taaviga kuulanud, kuulanud, väga huviga, aga teeme pausi ja siis räägime Transferwise'ist ka. Lähme saatega edasi, Henrik Roonemaa ja kaks Taavit, Taavi Kotka aitab. Ma ütleks, ma pigem ütleks nii, mina aitan Taavi Kotkal saadet juhtida. Ja Taavi Tamkivi aitab meid sellega, et see saade oleks huvitav.

Aga räägime sellest Skype'i fraud'ist veel lõpuni, et. Noh, ütleme niimoodi, et, et sa tegeled nende pettuste skeemide väljaotsimisega ja nii edasi. Kokkuvõttes, see siin noh, me ütleme, meil siin varasemates saadetes on olnud ka inimesi, kes on, ma ei tea, politseiga kohale lõpuks, on ju, et, et. Sina seda pätti ju päeva lõpuks ei näe, et kas hakkas tekkima ka noh, on küll ikka mingi teatud profiil olemas nendel pätidel või noh, ütleme. Kas sa nägid nende numbritega ka, ma ei tea, mingid, sul hakkas tekkima mingi kujutelm, et näed, see inimene on umbes selline või need inimesed on umbes sellised. Või on see tõesti ainult tuim nagu noh, noh, nii-öelda number ja, ja mudel andis välja X-i ja X sobib ja läheb kinni, et.

Jah, see, see ongi hästi huvitav valdkonda maailm, et, et kui tänapäeval. Nüüd uuema kooli masinõppe valdkonna ja andmekaevanduse valdkonna inimesed mõtlevad, et mis see pettuste leidmine ära siis ei ole, et see on väga lihtne, mul on hunnik andmed ja mul on seal sildid küljes, kes on paha, kes on hea, ma ehitan mudel ja see mudel hakkab tuvastama intelligentselt, keegi ei peagi teadma, mis seal tegelikult sees on. Siis võib-olla sellise vanema kooli selle valdkonna inimesena ma, ma olen näinud seda, et tegelikult on vaja numbrite taha näha ja seda inimese pähe nägu vaadata, et, et kas tal on. Ütleme, on pättide grupeeringud, on väga lihtsad noh, nii-öelda head koolipoisid, kes siis väga lihtsate trikkidega proovivad raha seada, keda on väga lihtne kinni pidada. Aga keda on palju, on väga-väga professionaalsed grupeeringud, kes siis süstemaatiliselt teenivad, ostavad siis kaarte kokku vahendajate käest, teenivad ka sellega, et nad otsivad välja firmasid, keda. Keda taga kiusata, seal ei ole isegi ühtegi sellist nagu küberataki või sellist küberrünnakut ja kogu see, see maailm on hoopis teine, see millest paar saadet tagasi arutasite siin. Aga René Trisbergiga vist oli sellist juttu, et, et see on nagu omaette maailmaga, see pettuste teema on jah, see, et seal osad on väga suured professionaalid, me suudame jällegi noh, ma ei näe ta nahavärvi, aga ma näen ta käitumise järgi ära, ma näen. Ütleme mina ise enam vähe, aga kolleegid, kellega ma täna koos töötan. Nad saavad aru andmetele peale vaadates, et kuule, see punt hakkab närvi minema, nad hakkavad pabistama. Nad pingutavad veel ja nad on trotsi täis ja nad ei suuda enam ja siis lõpuks nad lähevad ära. Et, et meil on inimesi, kes on sellesama Skype'i ja, ja muude kogemuste pealt suutelised sellist andmete taga olevat emotsioone tunnetama, et see on, see on ka minu jaoks müstika, aga, aga. Ja selle pealt on võimalik ehitada uus intelligentsed reeglid, et seal on nagu inimene inimese vastu, me kasutame andmeid ja tehnoloogiad seal vahepeal. Aga, aga seal, see on valdkond, kus masina inimese vastu alati ei pruugi saada.

Seal, pärast Skype'i tuli Transferwise.

Jah, see oli teine sama, vähemalt sama põnev kogemus, kuna.

Aga teist tüüpi peetused ka?

Jah, seal, kuna, kuna vist oli siis Taavetil äkki oli meelde jäänud, et ma tegelesin mingisugust jamade lahendamisega Skype'is, siis.

Pankpiksemise, see mister Wulf, kas kutsuti kohale siis, kui kõik kohad olid verd täis ja suur jama oli, siis ta tuli viisakalt kohale ja klaaris ära.

Ma võrdleksin isegi A-rühmaga seda, et. Võtlen probleeme saama aidata. Aga jah, siis, siis kutsuti Transferwise'i üsna varases faasis, kus oli vaja ehitada ettevõttele compliance, seadustele vastavuse valmisolek, protseduurid, dokumendid, operatiivne võimekus, tooted, et siis Kristoga. Kes olid niimoodi kõige muu kõrvaltasutajana, oli, oli juba väga palju asju valmis teinud, siis ma võtsin selle töö üle ja hakkasin ehitama rahapesu tõkestamise tehnoloogiaid tiime. Klienditundmise, kliendituvastamisega, kui see mis ilmselt ka Eesti inimestele tänu Danske panga juhtumitele on nagu täna väga teravalt ette tulnud, siis seal ma õppisin seda, kuidas on väga suur vahe. Ütleme innovatiivsete start-upi asutajatel, kes tõesti hingega võtavad seda, et nad ei taha mingisse jamasse sattuda, nad ei taha PR-i riski võtta, nad ei taha legal, seaduslikku riski võtta. Ja võrreldes vanakoolipankadega, kus pigem on see lähenemine, et nad ei taha seadusandjaga strahvi saada, nad teevad minimaalse selleks, mis vajalik on. Ja, ja tulemused on tegelikult noh, järjest näha, et mis, kumb, kumb suund selle. Kus

mul on tegelikult tunne, et kui me räägime sellest kliendi tundmisest ja rahapesu tõkestamisest, et noh, ma ei tunne seda valdkonda, aga Eesti ajalehti lugedes mulle jääb mulje, et, et see traditsiooniline pagandussektor pigem võtab seisukoha, et noh. Parem noh, mingu kõik pulgad ja trummid ja, et me paneme parem kõik kinni, et me ei viitsi, et me ei tahagi nagu tegeleda seal mingisuguse terade ja sõkalde eraldamisega. Et aga mulle tundub, et noh, Transferwise'id ja muud ettevõtted ongi olemas selleks, et noh, tegutseda sellisel turul, et nad on sunnitud seda

Jah, see on tegelikult tänapäeva, mis ma olen, Fintech ja finantstehnoloogiaettevõtetel, noh, see ei ole kindlasti peamine asi, millega nad eristuvad, aga see on üks tähtsuselt teine või kolmas asi, millega nad on tegelikult paremad kui. Kui vanakooli finantsasutused, esiteks tänu tehnoloogiat ja andmeid kasutades needsamu seaduslikke nõuded täita, nad suudavad odavamalt ja kiiremini ja täpsemalt selle, nende mõju. Ütleme, valede otsuste mõju headele klientidele on palju väiksem, kulubaas on, on väiksem, noh, mis ma rääkisin, see avaliku nägu või kuvand on, on väiksem, aga ja samamoodi ma teised, teisi Eesti start-upe või mitte ainult Eesti moel Fintech start-upe vaadates nad tegelikult teadlikult võtavad selle positiivse, nad ei taha. Osalised olla, emotsionaalselt ka nad ei taha osalised olla mingisuguse jama läbilaskmisele, nad saavad aru, et kui nad teevad oma ettevõtted, kui need ettevõtted kasvavad väga suureks, nad on väga pättide fookuses ja pätid tahavad neid kasutada rohkem kui vanakooli pankasid, just sellepärast, et see raha liigub palju kiiremini ja täpsemalt, et, et varem või hiljem need uued ettevõtted on väga suure riski all.

Aga ma ütlengi, et kui sa nüüd seda mudelit seal ehitad ja, ja, ja testid, et. Et mis mõnes ajaprotsessis nagu välja näeb, et see ei ole ju niimoodi, et sa nüüd kuu aega istud seal oma Excelites, nikerdad, nikerdad, siis tekib tunne, et nüüd võiks proovida, on ju. Siis lasad käima, vaatad ups, näed, kolmkümmend protsenti Itaali-lentest läks kinni praegu, on ju, et, et. Et oi, läks võiks valesti. Et sa kuidagi itereerid seda ikkagi, et sa teed seda ikkagi niimoodi, et noh, mitte nagu. Ajad oma filtrid järjest, järjest rohkem nagu, nagu, nagu täpsemaks, et kuidas see tööprotsess nagu käib või ühesõnaga, kuidas, kuidas sa üldse testid sihukest asjast, kas mu mudel töötab või tööb ja nii edasi?

See on jah, isegi ütleme vaimselt ja akadeemiliselt palju keerulisem ülesse, nagu see pättide püüdmine, mida ma Skype'is tegin, sellepärast et. Et kogu see rahapesu tõkestamise protseduuride ja klienditundmise juures on kolm osapoolt. Et on seadusandja, kes siis on ettekirjutusi teinud ja nõudeid, soovitusi teinud. Oma parima äranägemise järgi, aga nende parim äranägemine lähtub ikkagi vanadest teadmistest, mitte uuest tehnoloogiast. Teiseks on ettevõtte enda kliendid, kes tahavad nii lihtsalt kui võimalik oma konto avada, nii lihtsalt kui võimalik. Raha saata, investeerida, nad ei viitsi mingisuguseid passikoopiaid või aadressi. Gaasiarveid saata meile, aga seadusandja nõuab seda ja, ja siis on see paljäänud niisugune võistlus, võistlus, et kas me nüüd teeme seda, mis seadusandja nõuab, mis on kirjas, või teeme seda, mis klientidele meeldib. Ja Pätid, kurjategijad, kes üritavad päriselt seda süsteemi ära kasutades oma noh, on see siis Venemaalt, on see kuskilt Aserbaidžaanist kust iganes pärit must raha, siis selle uue süsteemi järgi. Ära liigutada, ehk siis kolme jalaga taburet, mis peab olema tasakaalus ja kuidas nüüd klientidele mitte arvu pälestada, noh. Tänu sellele, et uued ettevõtted on kõik väga kliendisõbralikud, siis kogu see tagasiside, mis tuleb hästi-hästi kiiresti klientidelt läbi ettevõtte sisemiste protseduuride. Kui klienditeeninduses ikkagi kurdetakse, et ma proovin oma, proovisin oma dokumendi koopia saata ja keegi kaks päeva sellega ei tegelenud ja ma ootan ikka konto avamist, et siis noh, see tuleb väga kiiresti, väga valusalt tagasi, et enne seda, kui ma kolmkümmend protsenti kinni panen juba. Ja teistpidi, teistpidi pättide ja, ja selliste seadusandjate, pättide soovide mitterahuldamine, seadusandjate soovide rahuldamine, see on ikkagi see, et kui tuleb audiitor majja, ütleb, näita mulle nüüd kümmet või kahtekümmet kõige rohkem.

Kus gaasiarved on? Kus on see sahtel?

Näita mulle kahtekümmet kõige suuremat klienti, kes teil on, näita mulle nende gaasiarved, näita mulle, kes vajutas siia nupule, nimeliselt, kes vajutas siia nupule, et on okei, et see on väga. Noh, karmid nõuded ja nende täitmiseks, nagu ma nüüd rääkisin, läheb väga palju ressurssi, noh, kas siis inimressurssi või ütleme, arendusressurssi selleks, et mingi tehnoloogia valmis ehitada.

Miks see, mis tööriistad üldse on, Taavi, Taavi siin ütles uljalt Excel, et millega, millega sellist tööd tehakse või kirjutad ise endale oma, oma tööriistad?

Eks tõele au andes Excel on väga hea tööriist, kogu päevalt tõe peal ei tee muud sellised asjad, et seal ta ei ole. Nii, ütleme ta ei ole selles mõttes keeruline, et sinna peaks mingit deep neural network'i arendama ja noh, Pythonist on alati abi, aga see ei ole, see ei ole vajalik, aga SQL, Excel. Emailil, Slack, Jira, et loomulikult on see, see ei ole ühe inimese töö, see on väga suur tiim, kes seda tööd teeb, need inimesed, kes andmeid koguvad nagu noh, ütleme Skype'i ajast. Kui siin Sergei Anik mõned aastad tagasi, mõned saated tagasi rääkis sellest, kuidas ta eBay ja Paypali vahel andmeid kokku pani selleks, et minu tiim saaks neid kasutada. Samamoodi Alvar Lumberg, kes käis siin paar saate tagasi, tema tiimid tegid seda, et, et meil oleks andmeid rahapesu tõkestamise tiimis, mida kasutada. Ehk siis arendus, andmehaldus, siis on sama see puhtalt inimestega töö värbamistiim, et meil oleks ikkagi väga teravaid ja fokusseeritud inimesi, kes suudaks neid dokumente üle vaadata, kontrollida.

Kust sinu jaoks selline, kas üldse või kus kohas, tekib selline hasardimoment sinna töösse, sa lähed hommikul noh, mida, kas sul on mõte, et täna ma püüan teid kinni või, või see on, pigem ongi selline protsess, et sa ajad oma null koma ühte protsenti taga ja, ja. Oled, no õnnelik, kui õhtul sa oled null koma üks protsenti parem, kui sa hommikul olid.

See on, suures ettevõttes on pigem need viimased vaja ja väikses ettevõttes on neid esimesi vaja ja ma olen selgelt aru saanud, et ma olen seda tüüpi inimene, et mind motiveerib see keeruliste probleemide lahendamine, tõesti intellektuaalselt keeruliste probleemide lahendamise, noh, ta on võrrelda võib-olla matemaatikas mingite teoreemide tööstamisega, kus me peame pusima ja mõtlema ja nuputama. Ja kui ma selle ära lahendan ja siis see, kuidas seda asja järgmine kord viis korda kiiremini teha, noh, see on tegelikult või ma ei tea, null koma viis korda kiirem, üks koma viis korda kiiremini, et see on tegelikult juba teiste inimeste parusmaa, ma olen teinud seda, aga see enam ei motiveeri, pigem on seesama, et. Et kui mul on järgmised miljon klienti vaja vastu võtta selliselt, et ma kulutan nende peale kümme korda vähem kui eelmiste klientide peale, keda oli siis kümme võib-olla. Sellised, et meil endiselt oleks litsents olemas, et Kristo oleks endiselt vanglast väljas, et see on see põnev, põnevus selle asja. Aga

kas sul on olnud mingeid selliseid momente, et sa tunned, et sa mängid mingi seltskonnaga noh, nagu sellist põnevusfilmiliku kassiiremängu või? What's your next

move? Kusjuures on, et ütleme, rahapesu tõkestamise maailmas on seda vähem, fraud'i mõttes on seda rohkem, et nagu ma ütlesin, see nõel, mis pidevalt eest ära põgeneb ja. Nii kui ma järgmise kontrolli peale panen, ükskõik kui hea see on, siis nad mõ Aga ütleme, mingi hetk siis muutub ka see üksteise ületrumpamine rutiiniks ikkagi, et siis on vaja jälle uus väljakutse.

Ikkagi kurjategijatele hakkab iga siin

veel. Võib-olla tegema mingi saate jah, päris seda eraldi Froodist ka, et, et need ikkagi numbrid on meeletult suured, mis täna nagu lähevad lihtsalt kaduma ja mis tegelikult keeratakse meile kõikide teenustasudesse sisse, on ju, et mis sama, miks see Visa ja Mastercardi protsent nii suur on, ongi sellepärast, et. Froodiga tegemine on maru nõrk. Aga teispidi sa mõtted selle peale, et kui kogu su security seisneb selles, et sul on krediitkaardi teisel poolel kolm numbrit, et see on kogu su security, on ju, et noh, mis sa siis tahad saada sellest süsteemist.

Aga see on täpselt samamoodi mitte ainult fraud'i puhul, ka rahapese tõkestamise puhul, kui me rääkisime suurtest ettevõtetest, kes on tegelikult, ei ole väga tehnoloogia altid. Sõbralikult seda nõudet täitma, siis Inglismaal üks suur pank, kellel on Inglismaal kohapeal kümme miljonit klienti, nendel ütleme, rahapesu või kliendikontrolli. Tiimi üks osakond on tuhat kolmsada inimest, kes tegelevad sellega, et nad võrdlevad oma kliendinimesed ja siis sanktsioneeritud inimeste nimesed, noh, me iga päev kuuleme, et. Euroopa Liit tahab kedagi ära sanktsioneerida, Venemaa sanktsioneerib vastu kedagi ära, et siis keegi, finantsasutused peavad võrdlema neid nimesid, mis on sanktsioneeritud oma klientidega ja puhtalt selle peale on tuhat kolmsada inimest, kes siis käsitsi vaatab neid nimesid üle. Ja, ja meie, või ütleme, need Inglise panga kliendid peavad oma teenustasudega nende inimeste palga kinni maksma. Kusjuures selle asja efektiivsus on väga-väga madal, et see on lihtsalt üks näide sellest, kuidas teenustasud lähevad ülesse, kui tehnoloogiat ei osata kasutada mõistlikult.

Teen pausi ja siis räägime data miner'ist ka. Me jätkame restartimist, täna on pühendatud statistilisele pättide püüdmisele ja Taavi Tamkiviga sellest räägime. Praegu sa tegutsed ettevõttes mõne data miner, kus, mis on sinu firma ja oled ära tulnud nendest start-up'idest, millega sa tegeled?

Ilusti öeldes ma tegelen kahte pidi enda probleemide lahendamisega. Et, et esiteks, kuna ma olin, võtsin aasta aega töölt vabaks, olin lapsega või lastega kodus ja kogu see mõte, mida, mida oma töö ja eluga edasi teha. Et siis selle aja jooksul tekkis väga palju vanu kolleege, vanu sõpru, kes erinevatel üritustel astusid juurde, et kuule, Taavi, tule aita, meil on siin sihukene. pättidega on probleem või rahapassu tukestamisega on probleem või kliendi konverteerimisega maksvateks klientideks on probleem, tule aita natuke nuputada seal. Sa oskad andmetega tööd teha ja siis ma, kuna need ettevõtted on väga ägedad ja põnevad ettevõtted Eestis kui välis, väljaspool Eestit, et siis ma läksingi ühte, ühte kohta appi ja teise kohta appi. Kuni ma ise enam ei jõudnud neid aidata ja siis ma vaatasin, okei, vaatan paar, paar huvilist veel, kes vändavad seda, et nad ei ole nagu põhikohaga tööl, vaid nad töötavad, kus parasjagu vaja on, millal tahavad. Ehk siis tegin sellise kohvi shopi tüüpi ettevõtte, kus me aitame huvitavaid ettevõtteid, start-upe, aitame neid kasvada, kiirendada, et see on natuke sihuke. Mentori roll natukene, investori, ingelinvestori roll, kus me investeerime oma aega, mitte raha ja panustame nende edusse. Aga, aga õige pea, ma sain siin sellest ka aru, et ma ka niimoodi ei jõua väga paljude ettevõteteni. Ja, ja nüüdseks me oleme jõudnud sellisesse kolmandasse faasi, mis on see, et me proovime, proovime välja mõelda, mismoodi ehitada neid tööriistu, millega me ise tahaksime töötada nendes ettevõtetes. Ehk siis noh, alustades sellest samast pettuste või fraud'i tuvastamisest, et mis on see, see tööriist, et kui ma oleksin ise kümme aastat tagasi. läheksin Skype'i või, või läheksin mingisse järgmisse ägedasse kohta tööle, et millise tööriistaga ma saaksin neid pätte püüda kõige efektiivsemalt, nii et ma ei tekitaks arendajatele tohutut lisakoormust, et ma ei tekitaks oma op, operatiivsetele tiimidele lisakoormust, et ma saaksin teha ja, ja samamoodi rahapesuga ja samamoodi muute toodetega, mis me. Ehitama, aga praegu me keskendume jah, esiteks siis nende petuste tuvastamise tööriista ehitamisele, mis ei ole liiga mustkast, mida on turul hästi palju, mis on seesama masinõpe ja kogu see. Ta annab tagasi siis koori kaheksakümmend seitse ja siis teenib midagi selle kaheksakümmend seitsmega.

Ja ka sul pole aimugi, et miks kaheksakümmend seitse ja miks mitte kaheksakümmend kaks või üheksakümmend seitse,

jah. Just, et, et võib-olla ütleme ka kindlasti nendele ettevõtetele on väga palju turgu just selliste väikeste kingapoodidega või standardsete ettevõtetega, kus, kus seal ei ole ka vaja muud, muud targemat sellest numbrist. Kui on üle üheksakümne, paneme kinni selle tehinguga, on alla üheksakümne, laseme läbi. Aga see, kuhu meie oma ettevõttega keskendume, see kliendibaas on finantstehnoloogia ja, ja. Kasvavad või kiirelt kasvavad online kaupmehed, kes siis tegelikult. Nende jaoks sellised karbist välja tooted jäävad liiga puudulikuks ja nad ei, ei saa neid probleeme ära lahendada ja see on see koht, kus on vaja. Nad mõtlevad, kas nad hakkavad ise ehitama, nad otsivad, nad püüavad mind värvata, minusuguseid inimesi värvata, kes nagu tegelikult ei viitsi seda tööd enam teha selliselt, et jälle ühe korra uuesti. Ja siis ongi see, et me anname nendele oma toote, mis sellisele alustavale analüütikule või matemaatik, kes on tulnud paar aastat tagasi ülikoolist välja tegelikult temale töövahendi, millega ta saab, saab suuri probleeme lahendada, et, et see on see, mida me tehnoloogiliselt täna, täna ehitama. Et sa

põhimõtteliselt teed mingit tarkvara, mis oleks väga hea?

Jah, ma tegelikult teen tarkvara, mis oleks väga hea teistele ja samas nendele praegusele paarile kliendile, kellele müüme oma teenust, et me suudaksime mingi aja pärast selle teenuse müümise lõpetada ja anda neile tarkvara, mida nad saav

No sa ütlesid enne, et parim tarkvara on Excel.

Jah, kui sul on piisavalt eelteadmist olemas, mida sinna Excelisse panna, et, et tegelikult kogu selle andmekaevandamise laiem probleem ongi see, et. Et inimesed, kes õpivad Pythonis või Excelis mingisuguseid ägedaid funktsioone kasutama ja rakendama. Nad mõtlevad, et oh, andke mulle andmed ja andke mulle need andmete küll sildid, mis on hea, mis on halb ja ma modelleerin ära. No tegelikult see on üks lihtsamaid tükke selle juures, et sinna on inimene lihtne peale panna, et tegelikult on vaja aru saada, mis see probleem on, mis me lahendame. Probleemi sõnastamine. Kui me pättide püüdmine eest, püüdisust räägime, räägime rahapesust, et mis see on, mida me optimeerime. Kust me need andmed saame? Mis need andmed tähendavad? Kust, baasist, kui on, baasid on väga erinevad, andmebaasid, osa infot tuleb Gmail-i teel käsitsi kokku korjata, et kogu see meeletu töö, siis, kui ta on mul Excelis olemas, siis on juba lõbus ja lihtne. Aga pärast Excelit, kui ma teen mingi otsuse, mis siis juhtub, kes seda, kes seda klienti läheb päriselt kinni panema? Kes seda tehnoloogiat ehitab, mis siis juhtub, kui on vale otsus, kas klienditeenindus suudab nende volüümidega toime tulla, et see on niisugune otsast lõpuni selline toote läbimõtlemine. Ja, ja me püüame nagu neid tükke sellest, kog Panna tootesse, mida me saame siis edukalt oma klientidele edasi müüa.

Täna öeldakse, et üks asi, mis sa pead koolis ära õppima, on igasugune statistiline analüüs ja, ja andmetöötlus, et selle, selle põhja peab kätte saama, et kui sina praegu peaksid sõnumit andma noortele. Koolilastele, et mis see oleks? Matemaatika ikkagi on kõik.

Jah, on kõik ja minu, minu sõnum on ka see, et tegelikult selleks, et see, et lapsed aru saaksid, et matemaatikaga midagi päriselt on peale hakata. Siis me peame omalt poolt panustama sellesse, et me näitame, mida sellega konkreetselt on peale võimalik hakata, et, et mulle väga meeldib enda töö selles osas, et mida ma hakkasin vaikselt. Eelmine kevad siin tegema, et, et oma, oma laste, laste klassidel ja reaalkoolis hakkasin rääkima sellest, et kuidas, see on esimesest neljanda klassini, et kuidas. ennustada vastlasõidul liupikkust, et noh, oli vastlapäev oli möödas, ja, ja me tegime, kogusime, genereerisime mingisugused andmed, jagasid need andmekaardid lastele laiali, noh, samamoodi nagu korvpalli- või jalgpallikaardid on see vastlasõidukaardid, kus olid mingid parameetrid seal peal, siis me uurisime lastega need parameetrid, siis me. Kogusime andmed kokku, panime graafiku peale ja, ja kõige lõpus oli natukene matemaatikat ka, seal oli noh, liitmist ja lahutamist ja jagamist. Et, et see matemaatika tuli nagu muuseas mingisuguse probleemi lahendamise juurde, samamoodi. Noh, gümnaasiumi tasemele me pole veel jõudnud, aga noh, kui räägitakse tuletisest või integraalist või mingitest funktsioonidest, mis akadeemiliselt võib-olla väga huvitavad välja kutsuvad. Aga tegelikult praktiline elu, arusaamine, et puudu, miks neid kasutada, et siis võttagi, tuleb pankur, rääkame sellest, kuidas Teoorias, et selleks, et oma riske maanduda. Et või kui me räägime funktsioonidest, võtame meie oma Taxify, et, et kuidas, milliseid funktsioone Taxify kasutab selleks, et arvutada välja, millal see auto minu juurde jõuab mind peale võtma, et võib-olla, võib-olla see on piisavalt peale vigu seal funktsioonis veel, võib-olla nendel ei ole piisavalt andmeid. Aga et koolilastele tegelikult seda arusaamist tekitada ja tänu sellele noh, äkki, äkki tuleb rohkem, loodetavasti tuleb rohkem lapsi, kes hakkavad õppima matemaatikat lisaks informaatikutele, informaatikale ja Jah.

Ja sa õpetadki neile kodus loobpühapäev, pühapäev ka nagu matemaatikat, et istute perekondlikult ümber suure laua, kõigil kudusid paberi tehes. Ei, see tuleb, ei, see

seda vist rääkisid, see tuleb kuidagi orgaaniliselt, et noh, sa arutad välja tõenäoliselt pann kaob ka panni peale, on ju. Et, et mis need faktorid on, et kui kiiresti ta läheb mustaks, versus et Tallinnas kuldpruun.

See on täitsa huvitav küsimus jah, et me sõpradega ka tihtipeale arutame selle üle, et. Ega see on samamoodi, kui, kui vanemad on lauljad või vanemad on arstid, et kuidas nendest lastest tuleb siis lauluhuvilised või meditsiinihuvilised, et, et samamoodi. Matemaatikuna, sama kui inimesed igapäevaselt kasutavad sõna noh, tõenäoliselt niimoodi või naamoodi, eks ole. Aga, aga oma lastele kuidagi on õnnestunud tekitada küsimus, et aga mis see tõenäosus on ja siis me arutame tõenäosust, tõenäosuse definitsioon erinevat viise, ku Et kui me räägime, noh, et meil on veel kümme kilomeetrit autoga sõita, et kannatad ära, siis kuidagi jutt jõuab selleni, et mis on CV-süsteemi põhiühikud, et kuidas noh, aega ja kaugust ja kõike muud mõõta. Et see tuleb loomulikust, seda ei saa kohustuslikust korrast peale panna. Et eks see on tõesti, et iga, iga laps on oma vanemate nägu, et selle vastu ei ole.

See võib muide päris orgaaniliselt olema, mul tuli sinu jutu kuulates meelde, kuidas enne sobimistime sõbraga tema saunatrepi peal, noh. Saun ei ole Eestis, on ühes lähiriigis ja seal olid metsatulekahjud parajasti, seal lähikonnas. Ja temal, tal on sauna ees üsna selline suur järv. Ja mitte küll sellest järvest, aga kõrvaljärvedest küll käisid need metsakustutuslennukid käisid vett võtmas. Ja siis me hakkasime arutama, et huvitav, et mitu korda saaks see lennuk sealt vett võtta, enne k Noh, täitsa huvitav teada, et nagu äkki hakkavad siia ka lendama, pärast meie ilus järv on läinud, on ju. Ja siis, ja niimoodi hakkas kerima see arvutamine, et seal ei ole küll tõenäosus ja tuletisega ei olnud midagi pistmist, aga täitsa huvitav oli natukene ajusid ragistada ja siis meil tekkis järmi küsimus, et huvitav, mitu tassi kohvi saaks sellest järvest teha? Ja, ja, ja istusime veel, võtsime ühe õlle, arvutasime ka selle välja. See ei

tundu väga kehukas.

Ei, see ei ole, aga me ei ole ka matemaatikud, on ju, aga lihtsalt ma ütlen, et seda, neid küsimusi noh, niimoodi lõbusalt või orgaaniliselt on võimalik ju täitsa tuua. Näiteks

seesama, samal lastel, pärast seda, kui ma tund, oma tunnis rääkisin vastlaliupikkuse arvutamisest ja ennustamisest, vindamisest. Et kas on sõita mõtted kilekotiga või suuskadega, kas peaks olema määritud pidamist või libisemist peale, et siis teen näite, et. Playbed või sihukesed vurganid, millega lõpselt kangesti see aasta enam ei mängi, aga möödunud aastal väga, väga populaarne, et kus siis pandi kaks vurgani võistlema omavahel, et kes teis ümber ajab. Ja seal on ka nendel vurganidel tegelikult on mingid parameeterid seal jõud ja kiirus ja. Tasakaal, et siis ma julgustasin, et, et hakake siis kirja panema, et ka, kaks tükki mängivad ja kolmas paneb kirja, et nii et see, see Lapspaani mängis sellise vurgandiga, seal olid need parameetrid, teisel olid teised. Ja tehke sada, sada mängu ja koguge andmed kokku ja siis selle pealt näete juba ära, et millise vurgandiga on kõige suurem võimalus.

Sõltub ka sellest tõmbamisest seal, et.

Ma

ütlen,

aga see ongi see, et, et sa saad personaliseerida selle, noh.

Jah, kui sul on tõmbaja sama, siis, ja kui sul on pihtsalt suur valim, siis sul kokkuvõttes joonistab pilt välja, et see ongi uus statistika mõte, ehk siis ei ole ju alati olemas, et kõik on täpselt samamoodi, et, et selle pealt, et järelduse.

Kui sa teed poliitikaküsitlusi, kõik inimesed on ka erinevad ja personaalsed tõmbajad on erinevad, aga. No meil, meil on veel paar minutit aega, kui me tahame

seda saadet edasi, mul kadus tuju ära.

Aga mis sedasi saab, sa oled nüüd nii palju teinud, kuidas ma ütlen, mässanud nende samade Taxify ja Transferwise'idega, et praegu tead seda oma ettevõtet. Kas see saabki olema viimane asi, või sa veel näed, et tulevikus, et, et ei, et mõni valk on, mida sa oled eemalt piilunud, sulle on tundnud, et, et umbes, et noh. Küll seda tahaks ikka, vot, vot seal tahaks nüüd madistada, on ju, et üleägedad andmed tulevad, ma ei tea, noh, tervishoius näiteks otsida mingeid, nagu meil siin olid. Tartlased tõestasid ära, et sinu geenipildis sõltub sinu ravidele, noh, ravi, ravi, ravi, ravitoime või, või mittetoime, eks, et. Et on midagi, mis sa tunnetad, et, et ei, vaat seda ma tahan veel enne teha, kui ma päris vanaks saan.

Seda on võib-olla vara küsida, et kui mul ettevõte suureks kaasa väga hästi läheb, siis, siis ma ütleks uuesti selle peale, aga, aga selle koha pealt mul alati tuleb meelde. Jällegi see, endise kolleegi Andrus Porde näide, et kus tema teeb oma ettevõtet nagu õpiku järgi, kuidas päris õiget start-up peab tegema. Siis mina teen ka õpiku järgi oma tegevusi üldiselt, aga ma teen ühe teise õpiku järgi, mis on tõenäosusteooria või statistikaõpik, ehk siis nagu sellised. Kus on defineeritud ära juhuslik sündmus, et, et selliseid huvitavaid juhuslikke asju, kui inimene on valmis vastu võtma ja, ja vaimselt võimeline nendega tegelema, siis nad iseenesest lendavad laua peale, et, et ma liiga palju ei muretse sellise planeerimise või asjade tegemisega, ma kunagi. Viisteist aastat tagasi ma ei mõelnud, et ma tahaksin pättide püüdmisega tegeleda või selline online politseinik olla, juhtus lihtsalt niimoodi, kutsuti. Transferwise'i minekut ma ka, loomulikult ma fännasin seda ja vaatasin väga äge ettevõtte, aga ma kujutanud ette, mida ma seal teha võiks, see siis kutsuti lihtsalt. Oma ettevõtte samamoodi, ma ei planeerinud, et ma nüüd hakkan täpselt seda tegema, loomulikult ma tahtsin oma ettevõtet teha. Aga lihtsalt see valdkond ja see asi, millega tegeleda, sealt lihtsalt serveeriti mulle kandikul, et tule, aita, a Et kindlasti tekib nüüd selliseid juhuslikke sündmuse elus veel palju ja palju, millega tegeleda edasi.

Ühesõnaga, saate võtame kokku lausega, go with the flow.

Isegi, kui sa oled statistik, siis ikka on mingi pagana juhus, aga. Ja kaos. Selge, aitäh sulle, Taavi ja palju jõudu siis tulevaste, tulevaste ettevõtmistes ja, ja praegustes. Kohtume nädala pärast.