«Ингосстрах» и GlowByte внедрили решения от вендора Data Sapience

В «Ингосстрахе» создана единая корпоративная среда для разработки, внедрения и сопровождения моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Процесс перехода модели от стадии гипотезы к промышленной эксплуатации существенно ускорился благодаря унификации и автоматизации конвейеров данных (пайплайнов). Интегратором выступил GlowByte. Проект позволил устранить разрыв между специалистами по исследованию данных и инженерами данных, объединив их в общем цифровом пространстве на базе платформы Kolmogorov AI и Lakehouse-платформы Data Ocean Nova вендора Data Sapience.

Открытая архитектура позволяет наращивать мощности без потери производительности, что важно для обработки растущих объемов больших данных (Big Data) и развития направления больших языковых моделей (LLM). Платформа закладывает основу для новых потоков выручки за счет расширения предиктивной аналитики и сверхточной персонализации. В основе новой ИТ-архитектуры лежит тесная интеграция платформы аналитики данных, сопровождения моделей машинного обучения (MLOps) Kolmogorov AI и универсальной Lakehouse-платформы Data Ocean Nova вендора Data Sapience. Это создает бесшовную среду для всех этапов работы с данными и моделями.

Благодаря синергии Lakehouse-платформы Data Ocean Nova и среды оркестрации Kubernetes инженеры могут переключаться между тяжелой пакетной обработкой данных (Spark) и интерактивными экспериментами в JupyterLab, не теряя времени на миграцию данных между средами.

Команда уже переводит действующие модели на современный технологический стек — данные, артефакты и конвейеры переносятся в единую управляемую среду с полноценным контролем версий и мониторингом. Время развертывания новых сервисов машинного обучения сократилось в несколько раз. Обеспечена бесперебойная работа десятков моделей в промышленной среде, охватывающих направления: от расчета финансовых показателей до маркетинговой персонализации и страхового скоринга.

По итогам проекта был создан центр компетенций. Совместная работа «Ингосстраха» с интегратором GlowByte и вендором Data Sapience переросла в передачу экспертизы, что позволило компании взять под контроль жизненный цикл своего ландшафта машинного обучения (ML) и заложить фундамент для будущего масштабирования.

«Для страхового бизнеса скорость принятия решений и точность оценки рисков — определяющие факторы конкурентоспособности. Проект позволил перейти от разрозненных прикладных задач к применению промышленного инструмента на основе ИИ. Это означает более точную персонализацию, оптимизацию убыточности и возможность оперативно реагировать на изменения рынка, опираясь на глубокую аналитику данных», — комментирует Сергей Багно, директор департамента искусственного интеллекта и развития отношений с клиентами, «Ингосстрах».

«Проект в «Ингосстрахе» является комплексным: наряду с внедрением софта мы выстраивали методологию взаимодействия команд внутри единого процесса операционализации моделей машинного обучения (MLOps). Важным этапом стала проработка безопасности — мы создали среду, где проприетарные решения Data Sapience и компоненты с открытым исходным кодом (Open Source) работают как единое целое, соответствуя требованиям ИБ. Платформа интегрирована более чем с 10 ИТ-системами заказчика, включая хранилище данных (DWH) и инструментарий непрерывной разработки и эксплуатации (DevOps). Это позволило создать промышленный конвейер, рассчитанный на поддержку сотен моделей», – говорит Александр Ефимов, директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения, GlowByte.

«Data Ocean Nova и Kolmogorov AI создают единую среду для работы с искусственным интеллектом. Мы автоматизировали весь цикл: от подготовки данных до вывода моделей из эксплуатации. Использование каталога признаков и средств координации алгоритмов превращает разработку в отлаженный конвейер. Наши продукты обеспечивают надежный фундамент для масштабирования аналитики и работы с языковыми моделями», — отмечает Алексей Рундасов, коммерческий директор, Data Sapience.