«Ингосстрах» внедрил платформу управления ИИ-моделями на базе решений Data Sapience

1 час назад

© AI-контент

«Ингосстрах» кратно сократил сроки вывода страховых продуктов на рынок после внедрения единой платформы управления ИИ-моделями на базе решений Data Sapience и GlowByte. Проект сократил разрыв между специалистами по исследованию данных и инженерами данных, а также закрыл риски работы с персональными данными.

«Ингосстрах» запустил в промышленную эксплуатацию единую платформу управления моделями искусственного интеллекта и машинного обучения. Решение построили на базе продуктов Kolmogorov AI и Lakehouse-платформы Data Ocean Nova вендора Data Sapience. Интегратором выступил GlowByte. Об этом сообщили в «Ингосстрах».

В результате кратно сократились сроки вывода страховых продуктов на рынок.

До внедрения разработка моделей оставалась неунифицированной. Закрытая внутренняя платформа заставляла специалистов работать разрозненно. Отсутствовало версионирование наборов данных. Использование персональных данных создавало риски нарушений. Специалисты конкурировали за вычислительные мощности, горизонтальное масштабирование было фактически недоступно.

Новая архитектура ликвидировала разрыв между специалистами по исследованию данных и инженерами данных. Они получили общее цифровое пространство на базе Kolmogorov AI и Data Ocean Nova.

Kolmogorov Continuity автоматизирует процесс от запроса бизнес-пользователя до вывода модели из эксплуатации. Kolmogorov A2P исключил ручное участие ИТ-специалистов при продуктивизации моделей. Kolmogorov Axiom создал единый каталог переменных — команды повторно использовали наработки вместо создания с нуля.

Благодаря совместной работе Lakehouse-платформы Data Ocean Nova и среды оркестрации инженеры работают с данными в единой среде — переносить их между системами не нужно.

Компания получила единое окно вместо разрозненных теневых ИИ-сервисов. Оно соответствует требованиям информационной безопасности и реестру отечественного ПО. Время развертывания новых сервисов машинного обучения сократилось в несколько раз. Десятки моделей работают стабильно, от финансовых расчетов до страхового скоринга.

Проект позволил перейти от разрозненных прикладных задач к промышленному инструменту на основе ИИ. Это более точная персонализация, оптимизация убыточности и возможность оперативно реагировать на изменения рынка,

- сообщил Сергей Багно, директор департамента искусственного интеллекта и развития отношений с клиентами «Ингосстраха».

По итогам проекта создан центр компетенций. Сегодня «Ингосстрах» полностью контролирует жизненный цикл своего ландшафта машинного обучения. Следующий этап — интеграция с Azure DevOps и внедрение инструментов разметки данных.

Ранее RUБЕЖ провел круглый стол на тему «Страхование объектов ТЭК: как выбор оборудования влияет на тарифы».