Comment MLOps aide-t-il les services financiers à accélérer la croissance ?
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Dans cet article, découvrez comment accélérer la croissance de votre entreprise de services financiers grâce à l’excellence opérationnelle avec des efficacités rapides, évolutives et mesurables grâce à la technologie MLOps.
Le secteur florissant des services financiers n’est pas étranger au risque et à l’incertitude. Qu’il s’agisse d’un grand boom économique, d’un krach boursier ou même simplement de la menace aléatoire du terrorisme et de la criminalité, les institutions financières existent dans un monde rempli d’inconnues. À l’aube de 2018, les responsables financiers doivent se concentrer plus que jamais sur la gestion efficace des risques, tels que les menaces de cybersécurité, la fraude et les manquements à la conformité. Mais aussi sûres que ces entreprises veulent se rendre, des facteurs extérieurs tels que les catastrophes naturelles, les erreurs humaines et les violations généralisées de la vie privée les menacent toujours.
Tout cela a conduit les entreprises à adopter ce que l’on appelle les “MLOps”, autrement dit les opérations d’apprentissage automatique (basées sur des modèles). Cette méthode de gestion de l’incertitude apporte un niveau d’efficacité exponentiel à la façon dont les entreprises fonctionnent à grande échelle : ce qui peut avoir des conséquences positives désastreuses si elles sont exécutées correctement.
Selon Cognilytica, le marché mondial des MLOps atteindra 4 milliards de dollars d’ici 2025. L’industrie valait 350 millions de dollars en 2019, ce qui donne un TCAC d’environ 50 %. La taille de l’industrie pour 2020 est calculée en utilisant un TCAC de 50 % soit 525,29 millions de dollars. Mais de nombreuses entreprises ne savent pas par où commencer.
Dans cet article de blog, vous aurez un aperçu sur :
- Qu’est-ce que MLOps ?
- MLOps, DataOps & DevOps : pourquoi les services financiers en ont-ils besoin ?
- Quel est le rôle des MLOps dans les services financiers ?
- Quels sont les avantages de l’adaptation des MLOps pour les services financiers ?
- Quel avenir pour les MLOps ?
- Comment démarrer avec MLOps ?
Ok, commençons !
Qu’est-ce que MLOps ?
MLOps, acronyme de Machine Learning Operations, est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et à maintenir des modèles d’apprentissage automatique en production de manière fiable et efficace. Le mot est un amalgame de “machine learning” et de la pratique de développement continu de DevOps dans le domaine des logiciels.
MLOps est une culture et un ensemble de pratiques et se concentre sur trois domaines principaux :
- Données
- Technologie ML
- Opérations
L’objectif de MLOps est de fournir aux entreprises un moyen de déployer rapidement des modèles d’apprentissage automatique dans leurs environnements de production tout en s’assurant qu’elles peuvent continuellement améliorer ces modèles au fil du temps.
En termes simples, MLOps est la combinaison de l’apprentissage automatique et des opérations. Il englobe à la fois la science des données et les opérations logicielles. Dans le même temps, les opérations englobent toutes les activités impliquées dans l’exécution des applications, telles que la configuration des serveurs, la mise en œuvre de l’infrastructure et la gestion des performances des applications.
Pour ceux qui connaissent DevOps, MLOps représente une extension naturelle des pratiques existantes telles que l’intégration continue (CI) et le déploiement automatisé de logiciels (ASD) dans les systèmes d’apprentissage automatique.
Regardez cette vidéo de notre chef de produit pour HALO , Saifudeen Khan, pour comprendre ce qu’est MLOps et pourquoi il devrait être adopté pour les systèmes d’apprentissage automatique. Écoutez la vidéo et faites-nous part de vos opinions ou de vos questions dans la section des commentaires vidéo.
MLOps, DataOps & DevOps : pourquoi les services financiers en ont-ils besoin ?
Au cœur de la transformation numérique se trouve l’idée que la technologie peut et doit être utilisée pour automatiser les tâches et les processus manuels.
L’essor de la science des données et de l’apprentissage automatique a accéléré cette tendance, car la capacité à utiliser des données et des algorithmes pour optimiser les décisions est devenue de plus en plus importante.
Mais qu’est-ce que tout cela signifie pour les sociétés de services financiers ?
Pour commencer, les institutions financières se rendent compte qu’elles ne peuvent pas développer ces capacités en interne, car il y a un manque de talents possédant les bonnes compétences, sans oublier que la constitution de ces équipes en interne prendrait des années et coûterait des millions.
Entrez MLOps, DataOps & DevOps – trois termes qui ont émergé ces dernières années pour décrire trois phases distinctes de l’infrastructure et de la mise en œuvre informatique d’une organisation :
1. MLOps – Opérations d’apprentissage automatique :
L’apprentissage automatique est un cadre pour développer des modèles qui prennent des décisions basées sur des données. La gestion et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production de manière automatisée sont des MLOps.
Dans l’ensemble, MLOps implique des machines de programmation intelligentes pour effectuer les tâches subalternes coûteuses en temps et en argent pour les humains. Il s’agit principalement d’automatiser les processus pour augmenter la vitesse, la précision et l’efficacité.
2. DataOps – Opérations de données :
À la base, DataOps est axé sur l’automatisation. Ici, nous automatisons tous les processus ETL (extraction, transformation, chargement), la gestion des données, la formation des modèles et le déploiement. En faisant cela de manière automatisée, nous pouvons gagner un temps considérable dans nos tâches quotidiennes.
3. DevOps – Opérations de développement :
MLOps et DevOps sont étroitement liés, mais ils se concentrent sur des aspects très différents du processus de développement. L’objectif de MLOps est de réduire les temps d’arrêt grâce à l’automatisation des systèmes d’apprentissage automatique, tandis que l’objectif de DevOps est de réduire l’intervention manuelle des systèmes logiciels.
What’s the role of MLOps in Financial Services?
Machine learning in Financial Services has been around for a while, but it has been mostly applied to solve specific problems. These problems have been relatively narrow, such as fraud detection, predictive maintenance of legacy systems, and yield management.
Recently, however, MLOps has emerged as a broad class of solutions that includes machine learning and automation, cloud adoption, and data engineering. These solutions help Financial Services organizations move beyond incremental improvements and into the realm of radical innovation.
As financial services businesses evolve toward digital transformation, they are faced with the challenge of creating a resilient and agile environment for their IT systems. As businesses adopt and leverage new technologies, it is essential to manage them effectively. Management of IT is not a single activity; rather, it requires an approach that can provide a holistic view of the entire environment in addition to ongoing optimization and troubleshooting.
Troubleshooting is key to quickly identifying and fixing issues before they escalate. However, traditional approaches to troubleshooting—such as sending alerts via email or paging administrators—are not an efficient way to manage this process. As a result, organizations are looking for new ways to automate troubleshooting and improve the quality of production environments at scale.
As data volumes continue to grow rapidly with new technologies such as IoT, AI, robotics, and conversational interfaces, MLOps is emerging as a key piece of infrastructure for financial services companies to take advantage of these new opportunities. MLOps enables real-time data analysis from multiple sources across all parts of an organization – business users, IT operations teams, developers, quality assurance/testing, and security analysts. It helps with decision-making at every stage of the application lifecycle. It also allows organizations to take untapped human potential by automating mundane tasks that require skilled resources or subject matter expertise.
Quels sont les avantages de l’adaptation des MLOps pour les services financiers ?
Nous n’en sommes encore qu’aux débuts du MLOps. Mais l’un des premiers avantages est la vitesse .
Supposons que votre banque compte 1 million de clients et plus de quelques milliards d’enregistrements de transactions clients. Chacune des transactions est de nature différente. Maintenant, imaginez que vous ou le directeur financier de votre banque vouliez savoir, en moyenne, combien d’argent chaque client dépense chaque mois. De plus, vous voulez savoir qui sont les clients à faible valeur qui dépensent moins de 100 $ par mois. Et quelle offre doit-on leur proposer pour augmenter le revenu moyen ? En temps réel. Cela ressemble à une question difficile, non ?
Bien qu’un humain puisse lire le bilan et interpréter les données, il faudrait beaucoup de temps à un analyste pour obtenir cette information. Et s’il y a plus d’un produit à analyser ou plus d’un type de client, cela peut prendre une éternité. Si vous pensez que votre “équipe informatique” s’en chargera. Alors vous risquez d’échouer lamentablement.
La difficulté opérationnelle que votre équipe informatique doit traverser pour obtenir ces informations est un cauchemar pour eux. Dans la plupart des cas, les problèmes d’exploitation impliquent généralement un ou plusieurs des éléments suivants : données volumineuses, évolutivité, fiabilité, performances et accessibilité. Et cela pourrait prendre des mois et des années pour tout mettre en place.
Mais, qu’y avait-il de solution clé en main à ces problèmes ? Alors, comment faire tous ces calculs complexes et obtenir des réponses rapidement ?
Boom! MLOps, ou Machine Learning Operations, est la réponse à ces problèmes. MLOps combine trois disciplines distinctes : la science des données, l’apprentissage automatique et les opérations pour simplifier les problèmes de données.
MLOps peut résoudre ces problèmes en ajustant automatiquement l’algorithme, en identifiant les goulots d’étranglement, en analysant les fichiers journaux, en diagnostiquant les erreurs, en les corrigeant, en surveillant les résultats et en s’intégrant aux systèmes existants. Et beaucoup plus.
Dépannage :
La première étape pour réussir l’adoption de MLOps consiste à configurer un environnement de dépannage approprié. Cela signifie que les équipes opérationnelles doivent créer une base de métriques qui sera utilisée comme référence pour tout changement à venir avant d’automatiser toute opération. Par exemple, en surveillant l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire, le nombre de processus et l’exécution de scripts, les équipes peuvent rapidement identifier la cause première lorsqu’un problème survient à un moment donné.
Mesure des performances :
Une fois que l’environnement est configuré pour mesurer correctement son état à tout moment, il est temps de mettre en œuvre un mécanisme qui permet des boucles de rétroaction automatiques entre les mesures de performance et les objectifs commerciaux spécifiques. Ce type de boucle de rétroaction crée un système presque en temps réel qui permet une surveillance continue des mesures de performance tout en suivant les objectifs commerciaux par rapport à eux. Il constitue également un excellent outil pour détecter les anomalies dans les opérations et créer de nouveaux flux de travail automatisés basés sur des règles prédéfinies.
Voici quelques-uns des avantages de l’adoption de MLOps pour votre institution financière.
- Permet aux institutions financières de développer une infrastructure flexible, agile et efficace qui peut rapidement évoluer vers le haut ou vers le bas pour répondre aux pics de demande. Cela permet aux utilisateurs professionnels de se concentrer sur les tâches critiques avec une implication informatique minimale. Cela garantit également que le processus informatique traditionnel ne soit pas bloqué ou ralenti.
- Facilité de partage de code et de reproduction de code avec un contrôle de version traçable en maintenant les versions dans un large éventail de bibliothèques ou en élargissant les cadres de modélisation
- Automatise l’intégration des modèles AI/ML dans les applications de tous les environnements dans lesquels vos clients effectuent des transactions numériques
- Réduit le coût de mise en œuvre des systèmes AI/ML avec des environnements autogérés avec des vérifications de code cohérentes, un contrôle de version, une traçabilité et des exigences de sécurité des applications indépendantes des pipelines d’intégration continue et de livraison continue (CI/CD)
- Automatisation du versioning, de la dérive et de la reproductibilité des résultats à grande échelle
- Permet aux banques et aux services financiers d’utiliser leurs propres données pour former des modèles d’apprentissage automatique. Cela leur évite d’avoir à externaliser leurs données auprès de fournisseurs tiers, qui sont souvent réticents ou incapables de fournir des données d’entreprise à grande échelle.
Votre institution financière avec la bonne infrastructure en place peut générer des données, les enrichir, les transmettre aux systèmes en aval, puis les analyser. Tout cela pour prendre des décisions éclairées avec un système de commande et de contrôle centralisé.
What does the future of MLOps hold for financial services?
MLOps is a fast-growing machine learning software practice, and financial services companies have a head start. How you ask?
Well, the financial services industry already has a lot of data. Partly this is because of regulation. Partly this is because of the sheer number of transactions. And partly it is because humans like to spend money. Different divisions of a bank each work on different problems. While they compete for business, they also collaborate, sharing data and ideas.
That said, the future of AI and Machine Learning in banking is just getting started, and we will see more and more of these applications in the near future.
And for these projects to be successful, MLOps has a prominent role in FIs business transformation. Though MLOps has got wide acceptance in the financial services industry, it is likely to become pervasive over time.
But it won’t be easy. Data science is a young field, and organizations often lack the infrastructure they need. But it’s worth remembering that Hadoop wasn’t easy, or Chime & Monzo wasn’t easy either.
And like many enterprises, your FIs are going to grapple with the challenge of scaling and maturing data analytics and automation. But the potential payoffs are significant. Start early. Start today.
Comment démarrer avec MLOps ?
MLOps se concentre sur l’unification de trois domaines critiques : les personnes, les processus et la technologie. Cela dit, MLOps offre un moyen de créer des pratiques d’apprentissage automatique reproductibles et évolutives. Comment?
Tout d’abord, commencez à penser à mettre en place un service de données au sein de votre institution financière comme n’importe quel autre service (Finance, marketing, ventes, etc.) En attendant, habituez votre équipe de données aux pratiques du logiciel MLOps pour aider votre institution à mettre en place des structures techniques et organisationnelles pour apprentissage automatique. Un service de données interne connaissant les pratiques MLOps peut aider les organisations à identifier les technologies qui fonctionneront le mieux pour leur institution financière, à développer des cadres d’apprentissage automatique à la volée et à mettre en place de solides pratiques de contrôle de la qualité.
Enfin, l’unification des données sur “Personnes, processus et plate-forme” vous aidera à évaluer les forces, les faiblesses et les opportunités de votre organisation en reliant ses données, ses personnes, ses processus et sa plate-forme pour atteindre tous les objectifs commerciaux. Temps réel. Très rapide.
MLOps est l’avenir, et à mesure que l’apprentissage automatique devient plus courant, MLOps deviendra une nécessité pour les entreprises.
We’re an outfit that works with MLOps, DataOps, and DevOps. And we understand that all IT professionals work better in a supportive environment that suits their needs. That’s why we work hard to provide the support you need when and where, it makes the most sense.
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