Поможем выбрать подходящее решение
Пишите нам:
Проконсультируем
Платформа управления данными
RT Flow Streaming Data Integration
Инструмент для построения аналитических пайплайнов в реальном времени

  • Self-service ETL
  • Создание кастомных заданий через UI без Java-кода
  • Встроенные инструменты Change Data Capture
  • Промышленное развертывание моделей Python
  • Управление жизненным циклом заданий
  • Интеграция с существующими системами хранения данных


Flex Loader
Интеграционный ETL инструмент для быстрого создания ODS ХД или DataLake

  • Поддержка различных видов источников out-of-the-box
  • Репликация данных из источников в среду GreenPlum, Hadoop или S3 за считанные часы\дни, а не дни\недели
  • Возможность захвата одним действием сразу всей базы или схемы с десятками или сотнями объектов
  • Все действия выполняются через управление конфигурацией и не требуют навыков разработки
  • Настройка инкрементального обновления с несколькими режимами работы
  • Встроенный контроль качества загружаемых данных
  • Управление конкурентной многопоточной работой и приоритезация с гранулярностью от источника, группы объектов, отдельного объекта
  • Модуль онлайн репликации GreenPlum-Greenplum или Hadoop-Hadoop
  • API и слой метаданных для интеграции со сторонними системами мониторинга или Data Governance
Data Ocean

Росбанк внедряет систему управления моделями и модельным риском совместно с Kolmogorov AI

31.07.2023
Росбанк при поддержке ИТ-партнера GlowByte внедряет систему управления моделями и модельным риском на базе решений Kolmogorov AI. ПО разработано российским вендором Data Sapience.
Новая система поможет банку повысить эффективность в управлении рисками, связанными с использованием продвинутых математических моделей при принятии решений.
Модели стали неотъемлемой частью бизнес-процессов в современном банковском бизнесе. В то же время это несет в себе риски, связанные с недостаточной точностью, некорректными данными или неправильным применением, а также естественной деградацией точности моделей со временем. Сейчас в разработке и эксплуатации моделей у нас задействованы сотрудники практически всех функций банка, а количество значимых моделей давно превысило сотню и постоянно растет. На таких масштабах уже необходимы инновационные системы, которые позволяют управлять моделями, повышать качество их использования и контролировать модельные риски
Елизавета Розанова, руководитель центра интегрированного управления рисками Росбанка.
Продукты Kolmogorov AI покрывают все этапы жизненного цикла модели — от постановки задачи до внедрения и мониторинга. Большое внимание уделяется процессам обработки данных и обеспечению их качества.

С помощью модуля Kolmogorov Predicate специалисты по анализу данных Росбанка осуществляют мониторинг и валидацию моделей. Инструмент содержит широкий выбор преднастроенных тестов и дает возможность добавлять скрипты собственных экспериментов. Kolmogorov Continuity позволяет сопровождать модели, получать рекомендации по ним и сохранять все связанные артефакты. Kolmogorov Axiom используется как каталог наборов данных и признаков, связанных с моделью, и как инструмент для подготовки данных практически без написания SQL-кода.
Мы рады сотрудничеству с Росбанком и уверены, что система Kolmogorov AI поможет нашему партнеру повысить эффективность в решении задач с использованием продвинутой аналитики, а также увеличить уровень доверия клиентов и регуляторов. Этот проект может стать примером для всех компаний, причем не только банковской сферы, которые также сталкиваются с проблемами, связанными с использованием моделей. Мы уверены, что продукты Kolmogorov AI будут полезны всем специалистам, которые работают в сфере продвинутой аналитики и машинного обучения и нацелены на достижение высоких результатов для бизнеса
Михаил Зайцев, владелец продукта Kolmogorov, Data Sapience.
Росбанк планирует активно развивать проект и расширять использование системы другими подразделениями за счет возможности кастомизации — создания новых шаблонов сопровождения моделей или иных проектов, собственных метрик для мониторинга моделей и внедрения новых источников для наполнения каталога данных и признаков.

Вам может быть интересно

Новости