Банк «Открытие» запускает новую технологическую платформу для моделей машинного обучения

22 октября 2020

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».


18:30 Владимир
Урай, 1-й микрорайон, 4
  • +7 (34676) 3-50-67, +7 (34676) 2-49-17, 8 (800) 700-78-77
  • www.open.ru
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Загрузка...
Копирование материалов возможно только при размещении обратной активной ссылки на наш сайт.
Мнение авторов может не совпадать с позицией редакции сайта.