Банк «Открытие» внедрил платформу для разработки моделей машинного обучения
Банк «Открытие» при поддержке компании Neoflex начал опытно-промышленную эксплуатацию технологической платформы для разработки и внедрения моделей машинного обучения.
Как отметили представители банка, новая платформа моделирования снизит операционный риск и позволит быстро внедрять в бизнес-процессы модели любой сложности. Развернутая архитектура автоматизирует управление моделями. Работа с ними будет вестись в отдельном безопасном тестовом окружении, перенос изменений в промышленную среду будет осуществляться автоматически.
«С внедрением промышленной платформы моделирования вопрос подключения нового специалиста к команде моделистов должен занимать не более одного дня. Каждая команда разработчиков работает в собственной среде с динамическим расширением ресурсов для обучения модели. Также у нас появилась возможность оперативного переноса моделей из среды разработки в среду применения для различных команд. Именно за счет такой гибкости платформа была выбрана как основа для общебанковской платформы», - сказал управляющий директор департамента интегрированных рисков банка «Открытие» Павел Николаев.
Банку «Открытие» удалось выстроить процессы по развитию команд моделистов, обеспечив их передовыми технологиями. Для разработки моделей машинного обучения был реализован доступ к корпоративным хранилищам данных, настроены готовые образы рабочих мест для команд с различным стеком библиотек машинного обучения.
«Платформа даст моделистам банка возможность использовать современные методы и алгоритмы разработки в комфортной для пользователя среде, позволит повысить time-2-market моделей. Нативная и важная цель платформы - снижение операционного и модельного риска при внедрении и эксплуатации моделей», - отметила Chief Data Scientist банка «Открытие» Наталья Хозинская.
Автоматизированные процессы переноса моделей из контура разработки в контур применения позволят в будущем сократить time-to-market задач по внедрению машинного обучения в процессы принятия банком решений, а также снизить операционный риск ручного переноса логики моделей между системами.
«Для внедрения платформы моделирования команда Neoflex применила в банке методологию и практики MLOps - объединение технологий разработки моделей ML (Dev) и эксплуатации разработанных моделей ML (Ops). Автоматизация и мониторинг данных, моделей, процессов на всех этапах эксплуатации платформы моделирования - прочный фундамент для дальнейшего развития процессов машинного обучения в банке «Открытие», - подчеркнул партнер, главный архитектор Neoflex Геннадий Волков.
«Платформа моделирования была реализована на базе развернутой в банке промышленной среды контейнеров Kubernetes, которая обеспечила для платформы необходимые гибкость и масштабируемость. В банке ведутся работы по миграции данных, используемых при моделировании, на промышленный контур, что должно обеспечить платформе еще большую стабильность и отказоустойчивость», - отметил вице-президент, директор департамента разработки учетных и аналитических систем банка «Открытие» Дмитрий Первухин.