Top.Mail.Ru
  • USD Бирж 1.17 +9162.16
  • EUR Бирж 11.46 +83.85
  • CNY Бирж 27.11 +-15.71
  • АЛРОСА ао 46.74 +-0.06
  • СевСт-ао 1071.2 +-3.6
  • ГАЗПРОМ ао 131.83 +-0.17
  • ГМКНорНик 124.86 +-0.44
  • ЛУКОЙЛ 6475.5 +-8.5
  • НЛМК ао 118.4 +-0.16
  • Роснефть 455 +-3.25
  • Сбербанк 310.18 +-0.6
  • Сургнфгз 22.695 +-0.07
  • Татнфт 3ао 662.1 +-1.6
  • USD ЦБ 82.34 81.56
  • EUR ЦБ 96.57 95.48
Эксперт года 2025 – подведение итогов
Лента новостей

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

Новости партнеров
Банк «Открытие» запускает новую технологическую платформу для моделей машинного обучения
Фото: unsplash.com
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.

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.

«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», — говорит управляющий директор департамента интегрированных рисков банка «Открытие» Павел Николаев.

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. По словам директора центра риск-технологий департамента интегрированных рисков банка «Открытие» Екатерины Лазаричевой, созданная инфраструктура позволит в дальнейшем создать непрерывный процесс разработки и внедрения моделей и сократить время на их интеграцию в бизнес-процессы банка.

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.

Свежие материалы
Взаимодействие бизнеса с ИИ перешло в фазу осознанного партнерства
Мероприятия ,Вчера 20:50
Раньше мы с восторгом и опаской спрашивали: «На что ты вообще способен?» Сегодня вопрос звучит иначе: «Как вместе сделать это еще лучше?»
Порядка 280 новых компаний зарегистрировано в Архангельской области с начала 2025 года
Экономика ,Вчера 16:37
Такие данные были приведены на VI форуме «Мой бизнес: будущее, которое мы выбираем».
«Мы терпеливо ждали конки»
Стиль жизни ,Вчера 16:03
8 сентября (27 августа по старому стилю) 1863 года в Санкт-Петербурге начала работать пассажирская конно—железная дорога.