Благодаря новой платформе банк улучшит процессы мониторинга и принятия решений в сегменте юридических лиц и индивидуальных предпринимателей за счет использования многофакторных статистических моделей оценки кредитного риска.
Банк "Открытие" осуществил успешный старт проекта по автоматизации жизненного цикла моделей машинного обучения на технологическом стеке открытого программного обеспечения: Jupyter Lab, Airflow, MLFlow, Jenkins, Minio. Эксперты банка совместно с компанией "Неофлекс", выступающей технологическим партнером проекта, подготовили инфраструктуру и запустили в пилотном режиме платформу MLops. Она позволит управлять версионированием скриптов моделей, работать с ними в отдельном безопасном тестовом окружении, осуществлять автоматический перенос изменений в промышленную среду.
В течение трех месяцев команде проекта удалось решить архитектурные задачи и внедрить данный подход для одной из бизнес-критичных моделей. Определен вектор дальнейшего развития в банке "Открытие" инфраструктуры разработки и внедрения моделей машинного обучения, а также анализа больших данных.
"Данный пилотный проект позволит в дальнейшем автоматизировать управление статистическими моделями, решать задачи, связанные с развитием банковских продуктов на основе автоматизированного принятия решений, обогатить новыми данными и аналитикой процессы мониторинга и принятия решений", — сообщил Павел Николаев, управляющий директор департамента интегрированных рисков банка "Открытие".
"Созданная инфраструктура позволит в дальнейшем создать непрерывный процесс разработки и внедрения моделей и сократить время на их интеграцию в бизнес-процессы Банка", — отметила Екатерина Лазаричева, директор центра риск-технологий департамента интегрированных рисков банка "Открытие".
Последние комментарии
Отличная новость для тех, кто планирует банковские операции на праздники.
Классно, что финансовые продукты приобретают визуальный характер — светящиеся карты точно обращают на себя внимание.
Радует, что Сбер не просто констатирует угрозы, а показывает конкретную работу с AI в антифроде
Сбер молодцы, не всем нужна кастомная карта, но кому-то приятно держать в руках не безликий пластик, а что-то своё
Это не только повышает скорость обслуживания, но и делает его удобным и современным. Оплата по улыбке ускоряет процесс, позволяя клиентам без лишних действий завершить покупку.