Банк «Открытие» внедрил новую платформу для разработки и внедрения моделей машинного обучения
Банк «Открытие» начал опытно-промышленную эксплуатацию технологической платформы для разработки и внедрения моделей машинного обучения. Ее архитектура признана общебанковской. Новая платформа моделирования снизит операционный риск и позволит быстро внедрять в бизнес-процессы модели любой сложности. Технологическим партнером проекта является компания Neoflex.
Реализованный проект обеспечит непрерывность процесса разработки и внедрения моделей машинного обучения с последующей их интеграцией в бизнес-процессы банка. Развернутая архитектура автоматизирует управление моделями, работа с ними ведется в отдельном безопасном тестовом окружении, осуществляется автоматический перенос изменений в промышленную среду.
Банку «Открытие» удалось выстроить процессы по развитию команд моделистов, обеспечив их передовыми технологиями. Для разработки моделей машинного обучения реализован доступ к корпоративным хранилищам данных, настроены готовые образы рабочих мест для команд с различным стеком библиотек машинного обучения.
Автоматизированные процессы переноса моделей из контура разработки в контур применения позволят в будущем сократить time-to-market задач по внедрению машинного обучения в процессы принятия банком решений, а также снизить операционный риск ручного переноса логики моделей между системами.
Павел Николаев, управляющий директор департамента интегрированных рисков банка «Открытие», прокомментировал:
«Для внедрения платформы моделирования команда Neoflex применила в банке методологию и практики MLOps – объединение технологий разработки моделей ML (Dev) и эксплуатации разработанных моделей ML (Ops). Автоматизация и мониторинг данных, моделей, процессов на всех этапах эксплуатации платформы моделирования – прочный фундамент для дальнейшего развития процессов машинного обучения в банке «Открытие»», – подчеркнул Геннадий Волков, партнер, главный архитектор Neoflex.
«Платформа моделирования была реализована на базе развернутой в банке промышленной среды контейнеров Kubernetes, которая обеспечила для платформы необходимые гибкость и масштабируемость. В банке ведутся работы по миграции данных, используемых при моделировании, на промышленный контур, что должно обеспечить платформе еще большую стабильность и отказоустойчивость», – отметил Дмитрий Первухин, вице-президент, директор департамента разработки учетных и аналитических систем банка «Открытие».
Реализованный проект обеспечит непрерывность процесса разработки и внедрения моделей машинного обучения с последующей их интеграцией в бизнес-процессы банка. Развернутая архитектура автоматизирует управление моделями, работа с ними ведется в отдельном безопасном тестовом окружении, осуществляется автоматический перенос изменений в промышленную среду.
Банку «Открытие» удалось выстроить процессы по развитию команд моделистов, обеспечив их передовыми технологиями. Для разработки моделей машинного обучения реализован доступ к корпоративным хранилищам данных, настроены готовые образы рабочих мест для команд с различным стеком библиотек машинного обучения.
Автоматизированные процессы переноса моделей из контура разработки в контур применения позволят в будущем сократить time-to-market задач по внедрению машинного обучения в процессы принятия банком решений, а также снизить операционный риск ручного переноса логики моделей между системами.
Павел Николаев, управляющий директор департамента интегрированных рисков банка «Открытие», прокомментировал:
С внедрением промышленной платформы моделирования вопрос подключения нового специалиста к команде моделистов должен занимать не более одного дня. Каждая команда разработчиков работает в собственной среде с динамическим расширением ресурсов для обучения модели. Также у нас появилась возможность оперативного переноса моделей из среды разработки в среду применения для различных команд. Именно за счет такой гибкости платформа была выбрана как основа для общебанковской платформы.«Платформа даст моделистам банка возможность использовать современные методы и алгоритмы разработки в комфортной для пользователя среде, позволит повысить time-2-market моделей. Нативная и важная цель платформы - снижение операционного и модельного риска при внедрении и эксплуатации моделей», - отметила Наталья Хозинская, Chief Data Scientist банка «Открытие».
«Для внедрения платформы моделирования команда Neoflex применила в банке методологию и практики MLOps – объединение технологий разработки моделей ML (Dev) и эксплуатации разработанных моделей ML (Ops). Автоматизация и мониторинг данных, моделей, процессов на всех этапах эксплуатации платформы моделирования – прочный фундамент для дальнейшего развития процессов машинного обучения в банке «Открытие»», – подчеркнул Геннадий Волков, партнер, главный архитектор Neoflex.
«Платформа моделирования была реализована на базе развернутой в банке промышленной среды контейнеров Kubernetes, которая обеспечила для платформы необходимые гибкость и масштабируемость. В банке ведутся работы по миграции данных, используемых при моделировании, на промышленный контур, что должно обеспечить платформе еще большую стабильность и отказоустойчивость», – отметил Дмитрий Первухин, вице-президент, директор департамента разработки учетных и аналитических систем банка «Открытие».
Читайте также
ЦБ повысил ключевую ставку сразу на 2 п.п.
Сегодня, 26 июля 2024 года, Банк России принял решение повысить размер ключевой ставки сразу на 2 п.п., до – 18% годовых
Альфа-Банк запустил безлимитный сервис внесения изменений в налоговой для бизнеса
Теперь предприниматели могут оперативно обновлять информацию в Федеральной налоговой службе без дополнительных затрат
Дальневосточный банк повысил ставки по двум рублевым вкладам
Дальневосточный банк повысил ставки по рублевым вкладам: «Новые возможности» и «Доходный»
В Альфа-Банке запустили безопасный файлообменник для предпринимателей
В банке создали сервис Альфа-Диск, который позволяет просто, быстро и безопасно передавать конфиденциальные данные
Россельхозбанк запустил акцию «Рецепт для бизнеса»
РСХБ запустил акцию «Рецепт для бизнеса»для владельцев ресторанов и кафе
Доходности по надежным бондам впервые за полгода превысили ставки по депозитам
К концу второго квартала облигационные доходности были уже на 20 базисных пункта выше ставок по депозитам среди банков из топ-10
Из законопроекта о майнинге убрали запрет на организацию обращения криптовалют
Запрет на рекламу криптовалют сохранится
НАУФОР предложила отказаться от центрального депозитария
Еще ассоциация предлагает усовершенствовать механизм определения тарифов Московской биржи
ЦБ может «обелить» списки юрлиц о случаях или попытках мошеннических переводов
ЦБ учёл опасения банковского сообщества по поводу риска блокировки платежей для честных компаний
Еврокомиссия запретила принимать участие в обмене активами с россиянами
Какие проблемы это создаст для инвесторов