MLOps для Группа Ренессанс Страхование: модели в прод без ручной рутины
Крупный независимый страховщик, публичная компания: андеррайтинг, антифрод, телематика и урегулирование строятся на ML. Зрелый MLOps делает эти модели аудируемыми и предсказуемыми в проде.
IPO 2021 на Мосбирже/~67 млрд ₽ оценка IPO/ML андеррайтинг, антифрод, телематика/MLOps аудируемый контур/IPO 2021 на Мосбирже/~67 млрд ₽ оценка IPO/ML андеррайтинг, антифрод, телематика/MLOps аудируемый контур/IPO 2021 на Мосбирже/~67 млрд ₽ оценка IPO/ML андеррайтинг, антифрод, телематика/MLOps аудируемый контур/IPO 2021 на Мосбирже/~67 млрд ₽ оценка IPO/ML андеррайтинг, антифрод, телематика/MLOps аудируемый контур/
Где модели теряют время и деньги
01 · задача
01
Модели без аудита
Решения моделей в андеррайтинге и антифроде трудно объяснить и проверить.
02
Ручной вывод в прод
Путь модели от актуария до прода долгий и не воспроизводимый.
03
Регуляторные требования
Нужен контроль версий данных и моделей под требования регулятора.
MLOps-контур, который выводит ML-модели в надёжный прод
02 · решение
Hilbert Team, провайдер IT-решений и амбассадор Yandex Cloud: 35+ DevOps, SRE, Data и ML-инженеров,
100+ проектов. Строим MLOps-контур под вашу инфраструктуру: CI/CD для моделей, реестр и контроль версий
данных и моделей, мониторинг в реальном времени, предсказуемая стоимость облака и инференса.
Аудируемый MLOps
Версионирование данных и моделей, объяснимость и журнал решений.
Быстрый и воспроизводимый путь в прод
CI/CD моделей от R&D до продакшна без ручной рутины.
Мониторинг и контроль
Контроль дрейфа и качества моделей в реальном времени.
Где ML работает в продукте
сценарии
Андеррайтинг и скоринг рисков
Оценка риска по истории полисов и внешним данным.
Антифрод по выплатам
Выявление мошеннических заявлений на урегулирование.
Телематика ОСАГО и каско
Потоковые данные с устройств и приложений.
Урегулирование и отток
Сроки урегулирования и удержание клиентов.
Команда, кейсы и партнёрство Yandex Cloud: чем подкреплено качество
референсы
референс
Амбассадор Yandex Cloud
Партнёр Yandex Cloud, специализации по DevOps и Data Platform, 35+ инженеров.
референс
100+ проектов
Опыт в финтехе, банках, e-commerce, travel-tech, страховании: вывод моделей и инфраструктуры в прод.
референс
Инженерный подход
Не замыкаем процессы на себе: инструменты остаются у вашей команды, контур передаётся в эксплуатацию.
04 · следующий шаг
Аудит зрелости MLOps под ваш контур
20 минут разговора и короткий чек-лист: где модели теряют время и деньги на пути в прод. Дальше по результату.