Machine Learning Operations: Voordelen en toepassingen in financiële diensten

Machine Learning Operations (MLOps) is in opmars en de voorspelde waarde van de wereldwijde MLOps-markt wordt geschat op 4 miljard dollar in 2025. MLOps is ontworpen om de uitdagingen te overwinnen die gepaard gaan met de Machine Learning lifecycle , een succesvolle implementatie vereist een combinatie van technische expertise, organisatorische betrokkenheid en strategische transformatie. In dit artikel leggen we de voordelen uit van het gebruik van MLOps, met speciale aandacht voor de financiële dienstverlening, en beschrijven we hoe organisaties ervoor kunnen zorgen dat ze het juiste kader hebben om de kracht van Machine Learning te ontsluiten en de curve voor te blijven.

Wat is MLOps?

MLOps is een praktijk die gebruik maakt van mensen, processen en technologie om de Machine Learning lifecycle efficiënt te automatiseren. Terwijl DevOps gericht is op het verbeteren van processen door de kloof tussen Development en Operations te overbruggen, stroomlijnt MLOps niet alleen het proces van modelontwikkeling, maar ook van implementatie, monitoring en systematische hertraining. Het pakt effectief de unieke uitdagingen aan die voortkomen uit data verzameling, parameterinstellingen, inzet en de voortdurende bijscholing van data die nodig is voor Machine Learning.

MLOps is een praktijk die mensen, processen en technologie gebruikt om de Machine Learning lifecycle efficiënt te automatiseren.

Het MLOps-proces bestaat uit drie onderling verbonden onderdelen. Allereerst de "ontwerpfase", waarin het project en de vereisten worden gedefinieerd. Vervolgens de "modelontwikkeling", die de engineering, het verzamelen, opschonen en formatteren van de data omvat voordat het ML-model wordt gecreëerd. Nadat het geëvalueerde model is geïmplementeerd, wordt het gecontroleerd op onderhoud, updates, feedback of bijscholing indien nodig, als onderdeel van de "operations" fase. Daarnaast zijn beoordeling en beheer een integraal onderdeel van alle onderdelen van het model en de voortdurende feedback verbetert het systeem in de loop van de tijd.

Waarom MLOps gebruiken?

Machine Learning helpt particulieren en bedrijven waarde te ontsluiten door efficiënte modellen en workflows te creëren en data analytics in te zetten voor besluitvorming. Zonder een solide besturingskader is het produceren van ML een moeilijke uitdaging. MLOps speelt een cruciale rol bij het monitoren van wijzigingen in nieuwe data, het bijhouden van parameterwijzigingen en het faciliteren van feature engineering.

MLOps optimaliseert de time-to-market metric voor elk nieuw model. Volgens een rapport van de International Data Corporation (IDC) ervaren organisaties die DevOps practices toepassen waarin MLOps is opgenomen een vermindering van 63% in de time-to-market in vergelijking met traditionele ontwikkelmethoden.

Organisaties die DevOps gebruiken practices en MLOps integreren, ervaren een 63% kortere time-to-market.

Het is ook eenvoudiger om modellen af te stemmen op bedrijfsvereisten, omdat het gebruik van MLOps technische beperkingen en risico's vermindert, terwijl continue hertraining en herinzet zorgt voor een grotere nauwkeurigheid op de lange termijn.

Zonder MLOps kunnen organisaties te maken krijgen met inefficiëntie, beveiligingsrisico's en problemen bij het verbeteren van handmatige processen en het aanpassen van ML-modellen in de loop der tijd. Uit een onderzoek, gepubliceerd in het International Journal of Engineering Research & Technology, blijkt dat organisaties die MLOps practices implementeren een reductie van 35% ervaren in operationele kosten gerelateerd aan machine learning modelimplementatie en -onderhoud.

Belang in financiële diensten

Omdat de marktdynamiek verandert, vraagt de financiële sector om schaalbare en flexibele ML-oplossingen. Bovendien moet de lifecycle van deze modellen, van idee tot productie, veilig en transparant zijn en afgestemd op de bedrijfsdoelstellingen. Met de exponentiële toename van data kan verouderde data onnauwkeurige voorspellingen opleveren en schadelijk zijn voor een bedrijf, waardoor de juridische en compliance risico's toenemen in een toch al sterk gereguleerde sector. Met MLOps worden deze risico's beperkt en blijven financiële modellen relevant, tijdig en concurrerend.

De financiële dienstverlening kent een groeiend aantal ML-gebruiksgevallen. MLOps kan met name worden ingezet om de fraudedetectie van een organisatie te verbeteren. Transacties data kunnen continu worden gemonitord en ML-modellen kunnen in real-time worden bijgewerkt om een hogere nauwkeurigheid te bereiken bij het identificeren van frauduleuze resultaten, terwijl fout-positieven worden geminimaliseerd. Andere use cases zijn onboarding en documentverwerking, kredietscoring, het optimaliseren van handelsalgoritmen en veilige betalingsverwerking. 

Hoe aan de slag met MLOps

MLOps richt zich op het samenbrengen van drie belangrijke gebieden: mensen, processen en technologie. Een goed startpunt is het begrijpen van de volwassenheid en verwachtingen van uw organisatie op data . Daarnaast is het acclimatiseren van teams aan MLOps-software practices van vitaal belang om de nodige ondersteuning te bieden voor de technische en organisatorische structuren die nodig zijn voor ML-activiteiten.

MLOps richt zich op het samenbrengen van drie belangrijke gebieden: mensen, processen en technologie.

Deze opkomende praktijk heeft een groeiend aantal tools en methodologieën om de implementatie ervan te ondersteunen. Zo hebben we onlangs een klant geholpen met het definiëren van hun MLOps-principes en het operationaliseren van een MLOps-pijplijn met behulp van de ingebouwde mogelijkheden van Dataiku, met ondersteuning van andere tools zoals GitHub. Hierdoor konden we 30 data producten en ML-modellen voor deze organisatie productionaliseren.

Samenvatting

Over het geheel genomen richt MLOps zich op het end-to-end lifecycle beheer van een ML-model. Het gaat niet alleen om het implementeren van het model, maar ook om het opzetten van robuuste processen, het ondersteunen van samenwerking en het continu verbeteren en aanpassen van ML-producten om te voldoen aan veranderende bedrijfsbehoeften.

Naast MLOps is het ook belangrijk om andere belangrijke opkomende transformaties te overwegen, zoals Artificial Intelligence Operations (AIOps). Terwijl MLOps-tools data monitoren om ML-modellen te bouwen, gebruikt AIOps ML om het beheer van applicaties te automatiseren. Hoewel ze verschillende functies hebben, kunnen deze tools samen worden gebruikt om nog meer bedrijfswaarde te ontsluiten.

Als je meer wilt weten over hoe Projective Group je kan helpen bij het invoeren of verbeteren van MLOps in jouw organisatie, neem dan vandaag nog contact met ons op.

Over Projective Group

Projective Group is opgericht in 2006 en is een toonaangevende veranderspecialist voor de financiële dienstverlening.

We worden binnen de sector erkend als een leverancier van complete oplossingen, die samenwerkt met klanten in de financiële dienstverlening om oplossingen te bieden die zowel holistisch als pragmatisch zijn. We hebben ons ontwikkeld tot een betrouwbare partner voor bedrijven die willen gedijen en bloeien in een steeds veranderend landschap van financiële dienstverlening.