Wdrażaj modele predykcyjne w kilka minut zamiast dni

Wykorzystaj zintegrowane środowisko MLOps do tworzenia, utrzymywania i monitorowania procesów AI/ML

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.

Odkryj nasze pozostałe produkty