Hoe helpt MLOps financiële diensten hun groei te versnellen?

In dit artikel leest u hoe u de groei van uw financiële dienstverleningsbedrijf kunt versnellen door operationele uitmuntendheid met snelle, schaalbare en meetbare efficiëntieverbeteringen via MLOps-technologie.

De bloeiende financiële dienstverleningssector is niet vreemd aan risico’s en onzekerheid. Of het nu gaat om een grote hausse in de economie, een beurscrash of zelfs gewoon de willekeurige dreiging van terrorisme en misdaad – financiële instellingen leven in een wereld vol onzekerheden. In 2018 moeten financieel managers zich meer dan ooit richten op het effectief beheren van risico’s, zoals cyberbeveiligingsbedreigingen, fraude en complianceproblemen. Maar hoe veilig deze bedrijven zichzelf ook willen maken, externe factoren zoals natuurrampen, menselijke fouten en wijdverspreide privacyschendingen liggen altijd op de loer.

Dit alles heeft ertoe geleid dat bedrijven zijn overgestapt op wat bekend staat als “MLOps” – ook wel Machine Learning (Model-Based) Operations genoemd. Deze methode om met onzekerheid om te gaan brengt een exponentieel niveau van efficiëntie in de manier waarop bedrijven op grootschalig niveau werken: wat zeer positieve gevolgen kan hebben als het correct wordt uitgevoerd.

Volgens Cognilytica zal de wereldwijde
MLOps-markt in 2025 4 miljard dollar waard zijn.
. De industrie was in 2019 350 miljoen dollar waard, wat een CAGR van ongeveer 50% oplevert. De omvang van de industrie voor 2020 is berekend met een CAGR van 50% als $525,29 miljoen. Maar veel bedrijven weten niet hoe ze moeten beginnen.

In deze blogpost krijg je een overzicht van:

• Wat is MLOps?
• MLOps, DataOps & DevOps: waarom hebben financiële dienstverleners ze nodig?
• Wat is de rol van MLO’s in de financiële dienstverlening?
• Wat zijn de voordelen van het aanpassen van MLOps voor financiële diensten?
• Wat heeft de toekomst in petto voor MLOps?
• Hoe begin je met MLOps?

Oké, laten we beginnen!

Wat is MLOps?

MLOps, een acroniem voor Machine Learning Operations, is een verzameling praktijken die erop gericht zijn om machine learning-modellen op een betrouwbare en efficiënte manier in te zetten en te onderhouden in productie. Het woord is een samenvoeging van “machine learning” en de continue ontwikkelingspraktijk van DevOps op het gebied van software.

MLOps is een cultuur en een reeks praktijken en richt zich op drie primaire gebieden:

1. Gegevens
2. ML-technologie
3. Werkzaamheden

Het doel van MLOps is om bedrijven een manier te bieden om snel modellen voor machinaal leren in te zetten in hun productieomgevingen en er tegelijkertijd voor te zorgen dat ze deze modellen in de loop van de tijd voortdurend kunnen verbeteren.

Eenvoudig gezegd is MLOps de combinatie van machine learning en operations. Het omvat zowel data science als software operations. Tegelijkertijd omvat Operations alle activiteiten die te maken hebben met het draaien van applicaties, zoals het opzetten van servers, het implementeren van infrastructuur en het beheren van applicatieprestaties.

Voor degenen die bekend zijn met DevOps is MLOps een natuurlijke uitbreiding van bestaande praktijken zoals continue integratie (CI) en geautomatiseerde software-implementatie (ASD) in machine-leersystemen.

Bekijk deze video van onze
productmanager voor HALO
Saifudeen Khan, om te begrijpen


wat
t is
MLOps

en waarom het gebruikt zou moeten worden voor machine-leersystemen. Luister naar de video en laat ons je mening of vragen weten in het commentaargedeelte van de video.

MLOps, DataOps & DevOps: waarom hebben financiële dienstverleners ze nodig?

De kern van digitale transformatie is het idee dat technologie kan en moet worden gebruikt om handmatige taken en processen te automatiseren.

De opkomst van data science en machine learning heeft deze trend versneld, omdat het vermogen om gegevens en algoritmen te gebruiken om beslissingen te optimaliseren steeds belangrijker is geworden.

Maar wat betekent dit allemaal voor financiële dienstverleners?

Om te beginnen realiseren financiële instellingen zich dat ze deze mogelijkheden niet intern kunnen opbouwen, omdat er een gebrek is aan talent met de juiste vaardigheden, om nog maar te zwijgen over het feit dat het jaren zou duren en miljoenen zou kosten om deze teams intern op te bouwen.

Ga naar
MLOps, DataOps & DevOps
– drie termen die de afgelopen jaren zijn ontstaan om
drie verschillende fasen van de infrastructuur en IT-implementatie van een organisatie te beschrijven
:

1. MLOps – Machine Learning-bewerkingen:

Machine learning is een raamwerk voor het ontwikkelen van modellen die beslissingen nemen op basis van gegevens. Het beheer en de geautomatiseerde inzet van modellen voor machinaal leren in productieomgevingen is MLOps.

Over het algemeen houdt MLOps in dat intelligente machines worden geprogrammeerd om ondergeschikte taken uit te voeren die mensen veel tijd en geld kosten. Het houdt zich voornamelijk bezig met het automatiseren van processen om de snelheid, nauwkeurigheid en efficiëntie te verhogen.

2. DataOps – Gegevensbewerkingen:

In de kern draait DataOps om automatisering. Hier automatiseren we alle ETL-processen (Extraction, Transformation, Loading), data wrangling, modeltraining en implementatie. Door dit op een geautomatiseerde manier te doen, kunnen we veel tijd besparen in ons dagelijks werk.

3. DevOps – Ontwikkelingsoperaties:

MLOps en DevOps zijn nauw verwant, maar ze richten zich op heel verschillende aspecten van het ontwikkelingsproces. Het doel van MLOps is om downtime te verminderen door automatisering van machine-leersystemen, terwijl het doel van DevOps is om de handmatige interventie van softwaresystemen te verminderen.

Wat is de rol van MLO’s in de financiële dienstverlening?

Machine learning in financiële diensten bestaat al een tijdje, maar het is vooral toegepast om specifieke problemen op te lossen. Deze problemen waren relatief beperkt, zoals fraudedetectie, predictief onderhoud van legacysystemen en opbrengstbeheer.

Recentelijk is MLOps echter opgekomen als een brede klasse van oplossingen die machine learning en automatisering, cloud adoptie en data engineering omvat. Deze oplossingen helpen organisaties in de financiële dienstverlening om verder te gaan dan incrementele verbeteringen en om radicale innovatie te realiseren.

Nu financiële dienstverleners evolueren in de richting van digitale transformatie, worden ze geconfronteerd met de uitdaging om een veerkrachtige en flexibele omgeving voor hun IT-systemen te creëren. Naarmate bedrijven nieuwe technologieën invoeren en gebruiken, is het essentieel om deze effectief te beheren. IT-beheer is geen eenmalige activiteit, maar vereist een aanpak die een holistisch beeld geeft van de hele omgeving, naast voortdurende optimalisatie en probleemoplossing.

Probleemoplossing is de sleutel tot het snel identificeren en oplossen van problemen voordat ze escaleren. Traditionele benaderingen om problemen op te lossen, zoals waarschuwingen sturen via e-mail of beheerders oproepen, zijn echter geen efficiënte manier om dit proces te beheren. Als gevolg hiervan zijn organisaties op zoek naar nieuwe manieren om probleemoplossing te automatiseren en de kwaliteit van productieomgevingen op schaal te verbeteren.

Nu de datavolumes snel blijven groeien door nieuwe technologieën zoals IoT, AI, robotica en conversatie-interfaces, wordt MLOps een belangrijk onderdeel van de infrastructuur voor financiële dienstverleners om te profiteren van deze nieuwe mogelijkheden. MLOps maakt real-time gegevensanalyse mogelijk vanuit meerdere bronnen in alle delen van een organisatie – zakelijke gebruikers, IT operations teams, ontwikkelaars, kwaliteitsborging/testen en beveiligingsanalisten. Het helpt bij het nemen van beslissingen in elke fase van de levenscyclus van een applicatie. Het stelt organisaties ook in staat om onbenut menselijk potentieel te benutten door alledaagse taken te automatiseren waarvoor geschoolde resources of materiedeskundigheid nodig zijn.

Wat zijn de voordelen van het aanpassen van MLOps voor financiële diensten?

We staan nog aan het begin van MLOps. Maar een vroeg voordeel is Snelheid.

Laten we zeggen dat je bank 1 miljoen klanten heeft en meer dan een paar miljard transactiedata van klanten. Elke transactie is anders van aard. Stel je voor dat jij of de CFO van je bank wil weten hoeveel geld elke klant gemiddeld per maand uitgeeft. Je wilt ook weten wie de klanten met een lage waarde zijn, die elke maand minder dan $100 uitgeven. En welk aanbod moeten we ze doen om de gemiddelde opbrengst te verhogen? In realtime. Dat klinkt als een moeilijke vraag, toch?

Hoewel een mens de balans kan lezen en de gegevens kan interpreteren, zou het een analist veel tijd kosten om die informatie te verkrijgen. En als er meer dan één product moet worden geanalyseerd of meer dan één type klant, dan kan het eeuwig duren. Als je denkt dat je “IT-team” ervoor zal zorgen. Dan zul je waarschijnlijk jammerlijk falen.

De operationele moeite die je IT-team moet doen om deze informatie te verkrijgen is een nachtmerrie voor ze. In de meeste gevallen hebben operationele problemen te maken met een of meer van de volgende zaken: big data, schaalbaarheid, betrouwbaarheid, prestaties en toegankelijkheid. En het kan maanden en jaren duren om alles op zijn plaats te krijgen.

Maar wat als er een kant-en-klare oplossing was voor deze problemen? Dus hoe maak je al deze complexe berekeningen en krijg je snel antwoorden?

Boem! MLOps, of Machine Learning Operations, is het antwoord op deze problemen. MLOps combineert drie verschillende disciplines: data science, machine learning en operations om dataproblemen te vereenvoudigen.

MLOps kan deze problemen oplossen door het algoritme automatisch af te stemmen, knelpunten te identificeren, logbestanden te analyseren, fouten te diagnosticeren, te herstellen, resultaten te controleren en te integreren met bestaande systemen. En nog veel meer.

Problemen oplossen:

De eerste stap naar een succesvolle implementatie van MLOps is het opzetten van een goede omgeving voor probleemoplossing. Dit betekent dat operationele teams een basislijn van metrics moeten creëren die gebruikt zal worden als referentie voor aankomende veranderingen, voordat ze een operatie automatiseren. Door bijvoorbeeld CPU-gebruik, geheugengebruik, aantal processen en draaiende scripts te monitoren, kunnen teams snel de hoofdoorzaak identificeren wanneer zich op een bepaald moment een probleem voordoet.

Het meten van prestaties:

Als de omgeving eenmaal is ingesteld om de status ervan op elk moment correct te meten, is het tijd om een mechanisme te implementeren dat automatische feedbacklussen tussen prestatiemetingen en specifieke bedrijfsdoelen mogelijk maakt. Dit type feedbacklus creëert een bijna realtime systeem dat continue controle van prestatiegegevens mogelijk maakt, terwijl bedrijfsdoelen worden afgezet tegen deze gegevens. Het dient ook als een uitstekend hulpmiddel voor het detecteren van afwijkingen in activiteiten en het bouwen van nieuwe geautomatiseerde workflows op basis van vooraf gedefinieerde regels.

Hier zijn enkele voordelen van MLOps voor uw financiële instelling.

• Stelt financiële instellingen in staat om een flexibele, wendbare en efficiënte infrastructuur te ontwikkelen die snel op- en afgeschaald kan worden om aan pieken in de vraag te voldoen. Hierdoor kunnen zakelijke gebruikers zich richten op bedrijfskritische taken met minimale betrokkenheid van IT. Het zorgt er ook voor dat het traditionele IT-proces niet wordt geblokkeerd of vertraagd.
• Gemakkelijk delen van code en reproduceren van code met traceerbaar versiebeheer door het onderhouden van versies over een breed scala aan bibliotheken of het uitbreiden van modelleerframeworks
• Automatiseert de integratie van AI/ML-modellen in applicaties in alle omgevingen waar uw klanten digitaal transacties uitvoeren
• Vermindert de kosten van het implementeren van AI/ML-systemen met zelfbeheerde omgevingen met consistente codecontroles, versiebeheer, traceerbaarheid en app-beveiligingsvereisten onafhankelijk van continue integratie en continue levering (CI/CD) pipelines.
• Automatisering van versiebeheer, drift en reproduceerbaarheid van resultaten op schaal
• Banken en financiële dienstverleners kunnen hun eigen gegevens gebruiken om modellen voor machinaal leren te trainen. Hierdoor hoeven ze hun gegevens niet meer uit te besteden aan externe leveranciers, die vaak niet bereid of in staat zijn om bedrijfsgegevens op schaal te leveren.

Met de juiste infrastructuur kan uw financiële instelling gegevens genereren, deze verrijken, doorsturen naar downstreamsystemen en vervolgens analyseren. Dit alles om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen met een gecentraliseerd commando- en controlesysteem.

Wat heeft de toekomst van MLOps in petto voor financiële diensten?

MLOps is een snelgroeiende softwarepraktijk voor machinaal leren en financiële dienstverleners hebben een voorsprong. Hoe vraag je dat?

De financiële dienstverleningssector heeft al veel gegevens. Deels komt dit door regelgeving. Deels komt dit door het grote aantal transacties. En deels komt dat omdat mensen graag geld uitgeven. Verschillende divisies van een bank werken elk aan verschillende problemen. Terwijl ze concurreren om zaken te doen, werken ze ook samen en delen ze gegevens en ideeën.

Dat gezegd hebbende, de
toekomst van AI en Machine Learning in de bankwereld
is nog maar net begonnen en we zullen in de nabije toekomst steeds meer van deze toepassingen zien.

En om deze projecten succesvol te laten verlopen, speelt MLOps een prominente rol in de bedrijfstransformatie van FI’s. Hoewel MLOps al breed geaccepteerd is in de financiële dienstverlening, zal het na verloop van tijd waarschijnlijk steeds algemener worden.

Maar het zal niet gemakkelijk zijn. Data science is een jong vakgebied en organisaties beschikken vaak niet over de infrastructuur die ze nodig hebben. Maar het is de moeite waard om te onthouden dat Hadoop niet gemakkelijk was, of Chime & Monzo waren ook niet gemakkelijk.

En net als veel andere bedrijven, zullen uw financiële instellingen worstelen met de
de uitdaging van het schalen en volwassen maken van data-analyse en automatisering
. Maar de potentiële voordelen zijn aanzienlijk. Begin vroeg. Begin vandaag.

Hoe begin je met MLOps?

MLOps richt zich op het verenigen van drie cruciale gebieden: mensen, processen en technologie. Dat gezegd hebbende, MLOps biedt een manier om herhaalbare en schaalbare machine learning praktijken te creëren. Hoe?

Denk eerst na over het implementeren van een data-afdeling binnen je financiële instelling, net als elke andere afdeling (Financiën, marketing, verkoop, enz.) Laat je datateam ondertussen wennen aan MLOps-softwarepraktijken om je instelling te helpen bij het implementeren van technische en organisatorische structuren voor machine learning. Een interne data-afdeling met verstand van MLOps-praktijken kan organisaties helpen bij het identificeren van de technologieën die het beste werken voor hun financiële instelling, bij het ontwikkelen van raamwerken voor machinaal leren en bij het opzetten van sterke kwaliteitscontrolepraktijken.

Tot slot zal het verenigen van gegevens in “Mensen, Processen & Platform” je helpen bij het evalueren van de sterke en zwakke punten en kansen van je organisatie bij het koppelen van gegevens, mensen, processen en platform om bedrijfsdoelen te bereiken. Real-time. Heel snel.

MLOps is de toekomst en naarmate machine learning meer gemeengoed wordt, zal MLOps een noodzaak worden voor bedrijven.

Wij werken met MLOps, DataOps en DevOps. En we begrijpen dat alle IT-professionals beter werken in een ondersteunende omgeving die past bij hun behoeften. Daarom werken we er hard aan om de ondersteuning te bieden die je nodig hebt, waar en wanneer dat het meest zinvol is.

Klaar om een datagestuurde financiële instelling te worden? Boek een MLOps ontdekkingsdienst Neem vandaag nog contact op met Zuci Systems en wees de concurrentie voor. Maak het eenvoudig en snel.

Lees volgende:

• Datagestuurd bankieren: hoe veranderen gegevens het banklandschap?
• Top 8 Retail Banking Trends en Voorspellingen voor 2022
• Top 10 datawetenschapstrends voor 2022
• Trends in kunstmatige intelligentie (AI) die enorm zullen zijn in 2022 en daarna
• Wat betekent MLOps? Een blog over machine learning-bewerkingen