In dit artikel leert u hoe u de groei van uw financiële dienstverlening kunt versnellen door operationele uitmuntendheid met snelle, schaalbare en meetbare efficiëntie die wordt geleverd via MLOps-technologie.

De bloeiende financiële dienstverlening is geen onbekende in risico's en onzekerheid. Of het nu gaat om een grote hausse in de economie, een beurscrash of zelfs maar de willekeurige dreiging van terrorisme en misdaad - financiële instellingen bestaan in een wereld vol onbekenden. Met ingang van 2018 moeten financiële managers zich meer dan ooit concentreren op het effectief beheren van risico's: zoals cyberbeveiligingsbedreigingen, fraude en falende naleving. Maar hoe veilig deze bedrijven zichzelf ook willen maken, externe factoren zoals natuurrampen, menselijke fouten en wijdverbreide privacyschendingen dreigen altijd over hen heen.

Dit alles heeft ertoe geleid dat bedrijven zijn overgestapt op wat bekend staat als "MLOps" - ook wel bekend als Machine Learning (Model-Based) Operations. Deze manier van omgaan met onzekerheid zorgt voor een exponentieel efficiëntieniveau in de manier waarop bedrijven op grootschalig niveau opereren: wat zeer positieve gevolgen kan hebben als het correct wordt uitgevoerd.

Volgens Cognilytica zal de wereldwijde MLOps-markt in 2025 $ 4 miljard waard zijn. De industrie was in 2019 $ 350 miljoen waard, wat een CAGR van ongeveer 50% opleverde. De omvang van de industrie voor 2020 wordt 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 MLP's?
• MLOps, DataOps & DevOps: waarom hebben financiële diensten ze nodig?
• Wat is de rol van MLOps in financiële dienstverlening?
• Wat zijn de voordelen van het aanpassen van MLOps voor financiële dienstverlening?
• Wat brengt de toekomst voor MLOps?
• Hoe aan de slag met MLOps?

Oké, laten we beginnen!

Wat is MLP's?

MLOps, een acroniem voor Machine Learning Operations, is een reeks werkwijzen die tot doel heeft machine learning-modellen op betrouwbare en efficiënte wijze in productie te implementeren en te onderhouden. Het woord is een samensmelting van "machine learning" en de continue ontwikkelpraktijk van DevOps op softwaregebied.

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

1. Gegevens
2. ML-technologie
3. Activiteiten

Het doel van MLOps is om bedrijven een middel te bieden om machine learning-modellen snel in hun productieomgevingen te implementeren, terwijl ze ervoor zorgen dat ze deze modellen in de loop van de tijd continu kunnen verbeteren.

In eenvoudige bewoordingen is MLOps de combinatie van machine learning en bewerkingen. Het omvat zowel datawetenschap als softwareactiviteiten. Tegelijkertijd omvat Operations alle activiteiten die betrokken zijn bij het uitvoeren van applicaties, zoals het opzetten van servers, het implementeren van infrastructuur en het beheren van applicatieprestaties.

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

Bekijk deze video van onze productmanager voor HALO , Saifudeen Khan, om te begrijpen wat MLOps is en waarom het moet worden toegepast voor machine learning-systemen. Luister naar de video en laat ons je mening of vragen weten in het gedeelte met video-opmerkingen.

MLOps, DataOps & DevOps: waarom hebben financiële diensten 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 datawetenschap en machine learning heeft deze trend versneld, aangezien het vermogen om data en algoritmen te gebruiken om beslissingen te optimaliseren steeds belangrijker wordt.

Maar wat betekent dit allemaal voor financiële dienstverleners?

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

Voer MLOps, DataOps & DevOps in — 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 data. Het geautomatiseerd beheren en inzetten van machine learning-modellen in productieomgevingen is MLOps.

Over het algemeen omvat MLOps intelligente programmeermachines om de ondergeschikte taken uit te voeren die kostbaar zijn in termen van tijd en geld voor mensen om uit te voeren. 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 (extractie, transformatie, laden), dataruzie, modeltraining en implementatie. Door dit geautomatiseerd te doen, kunnen we veel tijd besparen in ons dagelijks werk.

3. DevOps-ontwikkelingsactiviteiten:

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

Wat is de rol van MLOps in financiële dienstverlening?

Machine learning in financiële dienstverlening bestaat al een tijdje, maar wordt vooral toegepast om specifieke problemen op te lossen. Deze problemen waren relatief beperkt, zoals fraudedetectie, voorspellend onderhoud van legacy-systemen en opbrengstbeheer.

Onlangs is MLOps echter naar voren gekomen als een brede klasse van oplossingen die machine learning en automatisering, cloudadoptie en data-engineering omvat. Deze oplossingen helpen financiële dienstverleners om verder te gaan dan incrementele verbeteringen en op het gebied van radicale innovatie.

Terwijl financiële dienstverleners evolueren naar digitale transformatie, staan ze voor de uitdaging om een veerkrachtige en flexibele omgeving voor hun IT-systemen te creëren. Aangezien bedrijven nieuwe technologieën adopteren en gebruiken, is het essentieel om deze effectief te beheren. Beheer van IT is geen enkele activiteit; het vereist eerder een aanpak die een holistisch beeld van de hele omgeving kan bieden, naast voortdurende optimalisatie en probleemoplossing.

Het oplossen van problemen is de sleutel tot het snel identificeren en oplossen van problemen voordat ze escaleren. Traditionele benaderingen voor probleemoplossing, zoals het verzenden van waarschuwingen via e-mail of pagingbeheerders, 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 grote schaal te verbeteren.

Nu de datavolumes snel blijven groeien met nieuwe technologieën zoals IoT, AI, robotica en conversatie-interfaces, komt MLOps naar voren als een belangrijk stuk infrastructuur voor financiële dienstverleners om te profiteren van deze nieuwe kansen. MLOps maakt realtime gegevensanalyse mogelijk vanuit meerdere bronnen in alle delen van een organisatie: zakelijke gebruikers, IT-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 middelen of materiedeskundigheid nodig zijn.

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

We staan nog in de begindagen van MLOps. Maar een vroeg voordeel is snelheid .

Stel dat uw bank 1 miljoen klanten heeft en meer dan een paar miljard transactiegegevens van klanten. Elk van de transacties is anders van aard. Stelt u zich eens voor dat u of de CFO van uw bank wilt weten hoeveel geld elke klant gemiddeld per maand uitgeeft. U wilt ook weten wie klanten met een lage waarde zijn die elke maand minder dan $ 100 uitgeven. En welk aanbod moeten we ze bieden om de gemiddelde omzet te verhogen? Live. Dat klinkt als een moeilijke vraag, toch?

Hoewel een mens de balans kan lezen en de gegevens kan interpreteren, zou het erg lang duren voordat een analist die informatie krijgt. En als er meer dan één product moet worden geanalyseerd of meer dan één type klant, kan dat een eeuwigheid duren. Als u denkt dat uw "IT-team" voor u zal zorgen. Dan zul je waarschijnlijk jammerlijk falen.

De operationele moeilijkheid die uw IT-team moet doorstaan om deze informatie te verkrijgen, is voor hen een nachtmerrie. In de meeste gevallen hebben operationele problemen meestal 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 was er een kant-en-klare oplossing voor deze problemen? Dus hoe maak je al deze complexe berekeningen en krijg je snel antwoorden?

Boom! 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, op te lossen, resultaten te monitoren en te integreren met bestaande systemen. En veel meer.

Problemen oplossen :

De eerste stap naar het succesvol adopteren van MLOps is het opzetten van een goede omgeving voor probleemoplossing. Dit betekent dat operationele teams een basislijn van metrische gegevens moeten creëren die als referentie zullen worden gebruikt voor eventuele aanstaande wijzigingen voordat ze een bewerking automatiseren. Door bijvoorbeeld het CPU-gebruik, het geheugenverbruik, het aantal processen en het uitvoeren van scripts te monitoren, kunnen teams snel de hoofdoorzaak identificeren wanneer zich een probleem op een bepaald moment voordoet.

Prestaties meten :

Als de omgeving eenmaal is ingesteld om de staat ervan te allen tijde correct te meten, is het tijd om een mechanisme te implementeren dat automatische feedbacklussen tussen prestatiestatistieken en specifieke bedrijfsdoelen mogelijk maakt. Dit type feedbacklus creëert een bijna realtime systeem dat continue monitoring van prestatiestatistieken mogelijk maakt en tegelijkertijd bedrijfsdoelen volgt. Het dient ook als een uitstekend hulpmiddel voor het detecteren van afwijkingen in bewerkingen en het bouwen van nieuwe geautomatiseerde workflows op basis van vooraf gedefinieerde regels.

Hier zijn enkele voordelen van de overstap naar MLOps voor uw financiële instelling.

• Stelt financiële instellingen in staat een flexibele, wendbare en efficiënte infrastructuur te ontwikkelen die snel kan worden opgeschaald of verlaagd om pieken in de vraag op te vangen. Hierdoor kunnen zakelijke gebruikers zich concentreren op bedrijfskritieke taken met minimale IT-betrokkenheid. Het zorgt er ook voor dat het traditionele IT-proces niet geblokkeerd of vertraagd wordt.
• Gemakkelijk code delen en code reproduceren met traceerbaar versiebeheer door versies in een breed scala aan bibliotheken te onderhouden of modelleringskaders uit te breiden
• Automatiseert de integratie van AI/ML-modellen in applicaties in alle omgevingen waarin uw klanten digitaal transacties uitvoeren
• Verlaagt 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) pijplijnen
• Automatisering van versiebeheer, drift en reproduceerbaarheid van resultaten op schaal
• Stelt banken en financiële diensten in staat om hun eigen data te gebruiken om machine learning-modellen te trainen. Dit elimineert de noodzaak voor hen om hun gegevens uit te besteden aan externe leveranciers, die vaak niet bereid of niet in staat zijn om op grote schaal bedrijfsgegevens te leveren

Uw financiële instelling met de juiste infrastructuur kan gegevens genereren, deze verrijken, naar downstream-systemen pushen en deze vervolgens analyseren. Dit alles is bedoeld om weloverwogen beslissingen te nemen met een gecentraliseerd commando- en controlesysteem.

Wat houdt de toekomst van MLOps in voor financiële dienstverlening?

MLOps is een snelgroeiende softwarepraktijk voor machine learning en financiële dienstverleners hebben een voorsprong. Hoe vraag je het?

Welnu, de financiële dienstverlening heeft al veel gegevens. Dit komt deels door regelgeving. Dit komt deels door het grote aantal transacties. En deels omdat mensen graag geld uitgeven. Verschillende afdelingen van een bank werken elk aan verschillende problemen. Terwijl ze strijden om zaken, werken ze ook samen en delen ze gegevens en ideeën.

Dat gezegd hebbende, de toekomst van AI en Machine Learning in het bankwezen 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 zijn, speelt MLOps een prominente rol in de bedrijfstransformatie van FI's. Hoewel MLOps brede acceptatie heeft gekregen in de financiële dienstverlening, zal het in de loop van de tijd waarschijnlijk alomtegenwoordig worden.

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

En net als veel andere ondernemingen zullen uw FI's de uitdaging aangaan om data-analyse en automatisering op te schalen en volwassen te maken. Maar de potentiële uitbetalingen zijn aanzienlijk. Begin vroeg. Start vandaag.

Hoe aan de slag met MLOps?

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

Begin eerst na te denken over het implementeren van een dataafdeling binnen uw financiële instelling zoals elke andere afdeling (Financiën, marketing, verkoop, enz.). Laat uw datateam ondertussen wennen aan MLOps-softwarepraktijken om uw instelling te helpen bij het implementeren van technische en organisatorische structuren voor machinaal leren. Een interne dataafdeling met kennis van MLOps-praktijken kan organisaties helpen bij het identificeren van de technologieën die het beste werken voor hun financiële instelling, het ontwikkelen van machine learning-frameworks op de vlucht en het ontwikkelen van sterke kwaliteitscontrolepraktijken.

Ten slotte helpt het verenigen van gegevens over "Mensen, Proces & Platform" u de sterke en zwakke punten en kansen van uw organisatie te evalueren bij het koppelen van gegevens, mensen, processen en platform om zakelijke doelen te bereiken. Echte tijd. Heel snel.

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

We zijn een team dat werkt 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 u nodig heeft, waar en wanneer dat het meest logisch is.

Klaar om een datagedreven financiële instelling te worden? Boek een MLOps-detectieservice met Zuci Systems vandaag en een voorsprong op de concurrentie. Maak het eenvoudig en maak het snel.

Lees volgende:

• Datagedreven bankieren: hoe veranderen data het banklandschap?
• Top 8 trends en voorspellingen voor retailbankieren voor 2022
• Top 10 datawetenschapstrends voor 2022
• Trends in kunstmatige intelligentie (AI) die in 2022 en daarna enorm zullen zijn
• Wat betekent MLOps? Een blog over machine learning-bewerkingen