Банк «Открытие» запустил технологическую платформу для моделей машинного обучения

2021: Начало эксплуатации платформы для разработки и внедрения моделей ML

Банк «Открытие» 8 июля 2021 года сообщил о начале опытно-промышленной эксплуатации технологической платформы для разработки и внедрения моделей машинного обучения. Ее архитектура признана общебанковской. Данная платформа моделирования снизит операционный риск и позволит быстро внедрять в бизнес-процессы модели любой сложности. Технологическим партнером проекта является компания Neoflex.

Реализованный проект обеспечит непрерывность процесса разработки и внедрения моделей машинного обучения с последующей их интеграцией в бизнес-процессы банка. Развернутая архитектура автоматизирует управление моделями, работа с ними ведется в отдельном безопасном тестовом окружении, осуществляется автоматический перенос изменений в промышленную среду.

Банку «Открытие» удалось выстроить процессы по развитию команд моделистов, обеспечив их передовыми технологиями. Для разработки моделей машинного обучения реализован доступ к корпоративным хранилищам данных, настроены готовые образы рабочих мест для команд с различным стеком библиотек машинного обучения.

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.

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, – прокомментировал Павел Николаев, управляющий директор департамента интегрированных рисков банка «Открытие».

Платформа даст моделистам банка возможность использовать актуальные 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 Наталья Хозинская, Chief Data Scientist банка «Открытие».

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 Геннадий Волков, партнер, главный архитектор Neoflex.

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 Дмитрий Первухин, вице-президент, директор департамента разработки учетных и аналитических систем банка «Открытие».

2020: Запуск технологической платформы для моделей машинного обучения

Банк «Открытие» 22 октября 2020 года сообщил о запуске технологической платформы для моделей машинного обучения.

Благодаря данной платформе банк улучшит процессы мониторинга и принятия решений в сегменте юридических лиц и индивидуальных предпринимателей за счет использования многофакторных статистических моделей оценки кредитного риска.

Банк «Открытие» осуществил старт проекта по автоматизации жизненного цикла моделей машинного обучения на технологическом стеке открытого программного обеспечения: Jupyter Lab, Airflow, MLFlow, Jenkins, Minio. 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.

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.

Данный пилотный проект позволит в дальнейшем автоматизировать управление статистическими моделями, решать задачи, связанные с развитием банковских продуктов на основе автоматизированного принятия решений, обогатить данными и аналитикой процессы мониторинга и принятия решений, - сообщил Павел Николаев, управляющий директор департамента интегрированных рисков банка «Открытие».

Созданная инфраструктура позволит в дальнейшем создать непрерывный процесс разработки и внедрения моделей и сократить время на их интеграцию в бизнес-процессы Банка, - отметила Екатерина Лазаричева, директор центра риск-технологий департамента интегрированных рисков банка «Открытие».