Top.Mail.Ru
  • USD Бирж 1.18 -8309.27
  • EUR Бирж 10.94 -84.37
  • CNY Бирж 26.5 +-15.58
  • АЛРОСА ао 46.32 +-0.23
  • СевСт-ао 1013 +-0.8
  • ГАЗПРОМ ао 126.73 +-0.1
  • ГМКНорНик 110.6 +-0.12
  • ЛУКОЙЛ 6238 +-22.5
  • НЛМК ао 109.26 -0.34
  • Роснефть 436.2 +-0.75
  • Сбербанк 314.26 +-0.33
  • Сургнфгз 22.525 +-0.04
  • Татнфт 3ао 661.7 +-4.7
  • USD ЦБ 78.47 78.21
  • EUR ЦБ 92.28 91.66
Эксперт года 2025 – прием заявок завершен
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
Интервью с Виталием Сергеевым
Экспертная оценка научных разработок как государственная задача.
Картина недели: 20 — 27 июня
Общество ,Вчера 15:45
Рассказываем о главных событиях в России и мире, которые произошли с 20 по 27 июня — от выдвижения Дрозденко в губернаторы Ленобласти до одобрения создания отечественного мессенджера.
Маркетплейсы впишут в закон
Экономика ,26 июн 17:16
Через цифровые платформы в России в настоящее время идет до 15% товарооборота.