Top.Mail.Ru
  • USD Бирж 1.16 -10445.65
  • EUR Бирж 11.35 -83.96
  • CNY Бирж 27.29 +-15.97
  • АЛРОСА ао 39.89 -0.13
  • СевСт-ао 862.4 +-1.4
  • ГАЗПРОМ ао 119.79 +-0.61
  • ГМКНорНик 126.2 +-0.56
  • ЛУКОЙЛ 5302 -5.5
  • НЛМК ао 100.28 +-0.04
  • Роснефть 394.05 -1.05
  • Сбербанк 296.41 +-0.61
  • Сургнфгз 19.99 +-0.06
  • Татнфт 3ао 554.7 +-2.9
  • USD ЦБ 81.23 81.38
  • EUR ЦБ 93.84 93.76
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
Адвокаты Запесоцкого подали апелляцию
Юристы, защищающие в суде интересы отстраненного ректора Александра Запесоцкого и коллектива СПбГУП, подали апелляционную жалобу на решение Арбитражного суда по Санкт-Петербургу и Ленобласти от 10 октября 2025 года.
Бизнесу, поддерживающему спорт, надо дать налоговые льготы
Такое предложение обсуждалось на очередном заседании организации «Спортивные Проекты» в Санкт-Петербурге.
Топ-300: Реальный сектор экономики Северо-Запада за 2024 год
Аналитический центр журнала «Эксперт Северо-Запад» подготовил очередное исследование «300 крупнейших компаний реального сектора экономики Северо-Запада» по итогам 2024 года.