Top.Mail.Ru
  • USD Бирж 1.18 -10890.02
  • EUR Бирж 11.16 -84.15
  • CNY Бирж 27.07 +-15.97
  • АЛРОСА ао 42.16 -0.98
  • СевСт-ао 977.8 -12.6
  • ГАЗПРОМ ао 127.15 -2.03
  • ГМКНорНик 150.8 -2.6
  • ЛУКОЙЛ 5888.5 -93.5
  • НЛМК ао 107.74 -0.94
  • Роснефть 412.95 -3.15
  • Сбербанк 302.08 -2.88
  • Сургнфгз 21.955 -0.35
  • Татнфт 3ао 580.7 -8.7
  • USD ЦБ 78.23 77.45
  • EUR ЦБ 92.09 91.48
Эксперт года 2026 – прием заявок
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
Законы, вступающие в силу с начала января
Общество ,30 дек 15:59
Рост социальных выплат, изменения в налоговой и бюджетной политике, защита прав потребителей финансовых услуг.
Успех с оговорками
Аналитика ,30 дек 15:44
Информационная повестка декабря до последнего держит нас в тонусе.
Москва vs Петербург: очевидный контраст
Аналитика ,29 дек 16:08
Сервис Pravdaserm совместно с компанией «Эксперт Центр аналитики» представляют декабрьский рейтинг репутации глав российских регионов.