• USD Бирж 75.58 +0.24
  • EUR Бирж 90.04 +0.02
  • CNY Бирж 11.51 +0.05
  • АЛРОСА ао 84.9 -0.04
  • СевСт-ао 1132.2 +-7.6
  • ГАЗПРОМ ао 185.74 +-0.26
  • ГМКНорНик 21318 +-142
  • ЛУКОЙЛ 5089.5 +-27.5
  • НЛМК ао 191.94 +-0.52
  • Роснефть 469.1 +-2.05
  • Сбербанк 243.78 +-1.94
  • Сургнфгз 37.005 -0.13
  • Татнфт 3ао 521 +-0.1
  • USD ЦБ 75.47 75.81
  • EUR ЦБ 89.89 89.89
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.

В России банки готовы возвращать деньги за квартиру при потере права собственности.
Свежие материалы
Возможны новые решения
Год был очень сложный и необычный, но во многом он закалил предпринимателей, считает Владимир Катенев.
Вячеслав Трактовенко: Второго такого шанса у страны может и не быть
О проблеме дублирования функций институтов развития говорили давно, и то, что многие из них работали не очень эффективно, ни для кого не секрет.
Андрей Иванов – о системных проблемах в медицине и опыте других стран
Отечественное здравоохранение остро нуждается в повышении эффективности.