Wykorzystaj zintegrowane środowisko MLOps do tworzenia, utrzymywania i monitorowania procesów AI/ML
Wdrażaj modele predykcyjne w kilka minut zamiast dni
Przyspieszamy pracę zespołów Data Science i Machine Learning
Brak strategii MLOps jest kosztowny i nieefektywny
Projektowanie
- Rozproszenie narzędzi do tworzenia procesów i modeli
- Rozproszenie danych na wiele aplikacji
- Ograniczone możliwości tworzenia scenariuszy decyzyjnych
Modelowanie
- Ograniczone formaty i rodzaje możliwych do zastosowania modeli
- Brak wersjonowania i historii zmian
- Utrudnione testowanie modeli na produkcji
Zarządzanie
- Czasochłonne wdrożenia
- Niska wydajność i skalowalność
- Brak monitoringu real-time
Scoring.One zwiększa zwinność zarządzania procesem ML
poprzez integrację wszystkich jego elementów w jednym środowisku
Orkiestracja danych (dowolna struktura danych wejściowych / wyjściowych)
- Wewnętrzna baza danych z wbudowanym data lake
- Integracje z dowolnym zewnętrznym źródłem danych przez REST API / SOAP (w tym gotowe integracje z popularnymi bazami jak m.in. BIK)
- Obsługa standardowych i złożonych typów danych (obiekty, blobs, słowniki, wektory, tablice)
- Przetwarzanie danych strumieniowych i mechanizmy kolejkowe z wbudowanym feature storem
- Wbudowane mechanizmy poprawy jakości danych (walidacja, standaryzacja i wzbogacanie danych)
Implementacja modeli ML&AI
- Import modeli w różnych formatach (PMML, Java, Python, R)
- Obsługa złożonych modeli ML/AI (sieci neuronowe, złożone klasyfikatory, segmentacja)
- Dostęp do gotowych modeli generycznych stworzonych przez Algolytics (scoring kredytowy, biometria behawioralna, modele dla danych ustrukturyzowanych, modele dla danych grafowych, LLM dla oceny sentymentu [dla PL], inne)
- Wersjonowanie modeli
- Testowanie modeli i scenariuszy (w interfejsie graficznym lub przez API)
Tworzenie scenariuszy decyzyjnych
- Graficzny kreator (low-code) scenariuszy decyzyjnych (synchronicznych i asynchronicznych) z szerokim wyborem dostępnych typów węzłów
- Start / End – definicja parametrów wejścia / wyjścia z procesu
- Scoring Code – kod modelu ML/AI
- Scenario code – możliwość zagnieżdżania innych scenariuszy
- Expression – skrypt w języku Groovy/R/Python
- Decision – węzeł decyzyjny pozwalający realizować różne ścieżki przetwarzania
- Internal data – dostęp do danych wewnętrznych zapisanych w silniku (słowniki, datamarty, historia przetwarzania danych)
- External data – dostęp do danych zewnętrznych (API REST / SOAP / natywne integracje)
- Database – zapisywanie do bazy danych (SQL / NOSQL)
- Cross-checking – mechanizmy cross-check, reguły antyfraudowe
- Cache – mechanizm zapisywania danych tymczasowych z mechanizmem wygasania
- Obsługa złożonych reguł decyzyjnych
- Obsługa korzystania z wielu modeli ML jednocześnie lub naprzemiennie
- Import i eksport scenariuszy w formacie JSON i YAML
- Testowanie działania scenariuszy (w interfejsie graficznym lub przez API)
- Testy A/B wielu scenariuszy
- Audyt Log – dostęp do wyników przetworzeń wraz z poszczególnymi przeliczeniami
- Zarządzaniem cyklem scenariuszy decyzyjnych (monitoring, wersjonowanie, konfiguracja)
Wdrażanie procesów i modeli na produkcję
- „One-click-deployment” - wdrażanie zbudowanych procesów i modeli bez angażowania zespołu IT
- Implementacja scenariuszy przetwarzania danych w trybie produkcyjnym
- Integracja z zewnętrznymi narzędziami (pobieranie i wysyłanie danych, inicjowanie akcji)
- Migracja konfiguracji pomiędzy środowiskami DEV/TEST/UAT/PROD przez API
- Dostęp do danych w scenariuszach przez API (REST, SOAP, inne)
Raportowanie, monitoring i doskonalenie
- Monitorowanie działania modeli i procesów
- AutoML - ciągłe doskonalenie modeli
- Dostęp do wyników przeliczeń – całościowych i częściowych
- Możliwość trzymania wyników modeli w pamięci cache
- Możliwość edycji działającego procesu, modelu czy scenariusza
- Możliwość skalowania
- Raportowanie KPI technicznych i biznesowych / SLA
- Integracja z narzędziami Business Intelligence
Zarządzanie i bezpieczeństwo środowiska ML
- Kontrola dostępu i zarządzanie użytkownikami
- Możliwość whitelistowania adresów IP / dostęp po VPN
- Dziennik audytowy
- Wysoka skalowalność i niezawodność
Chcesz poznać wszystkie funkcje platformy Scoring.One?
Czym wyróżnia się Scoring.One?
Low code
Szybkie tworzenie i wdrażanie zmian w procesach dzięki technice drag&drop
Szerokie zastosowanie
Obsługa wielu źródeł danych, zaawansowanych modeli i złożonych reguł decyzyjnych
Najwyższa jakość danych
Wbudowane mechanizmy poprawy danych (standaryzacja, walidacja, wzbogacanie)
Gotowe integracje
Połączenia z zewnętrznymi bazami danych (rejestry publiczne, biura kredytowe i inne)
Wysoka wydajność
Obsługa setek tysięcy zapytań i rekordów na sekundę, przetwarzanie real-time < 2ms
Elastyczne wdrożenie
Chmura, on-premise lub hybryda
Zacznij budować procesy AL/ML ze Scoring.One
Zaufało nam 50+ największych instytucji finansowych, firm telekomunikacyjnych, e-commerce i logistycznych
Współpraca z Algolytics pozwoliła nam skoncentrować się na tym, co dla nas kluczowe – rozwijaniu naszych produktów finansowych. Technologia Algolytics dostarczyła nam narzędzia do szybkiej i dokładnej oceny ryzyka naszych klientów, dzięki czemu mogliśmy znacząco zwiększyć efektywność naszych operacji i szybciej dostarczać wartość naszym klientom.
SERGII DEMCHUK
CEO, Novalend
Przetestuj Scoring.One i odkryj, jak może usprawnić wdrażanie i zarządzanie procesami ML/AI
Wypełnij formularz i uzyskaj dostęp do demo Scoring.One.
Zobacz, jak Scoring.One pozwala wdrażać modele predykcyjne w kilka dni zamiast tygodni czy miesięcy oraz przetwarzać tysiące zapytań na sekundę – dla dziesiątek modeli i scenariuszy jednocześnie.
