克服人工智能模型的最后一英里挑战

案例研究 克服人工智能模型 的最后一公里挑战 软银提高了治理能力，并加速了为世界上最大的托管银行之一部署AI模型的时间 人工智能/机器学习解决方案为您的银行提供竞争优势。它们提供大量数据的实时分析，以支持反洗钱/了解你的客户、风险评估和欺诈检测。然而，将它们部署到业务流程的最终阶段是一个挑战，阻碍了您人工智能模型的有效性。 为AI模型治理注入动力 我们的客户是一家总部位于美国的全球性投资银行，也是全球最大的托管银行之一。为了改进风险建模、安全和客户服务，该银行需要加强其人工智能模型的生命周期管理。 分析模型从实验室到生产过程中的延误代价高昂。简化您的AI/ML管道，以加速上市时间并更快地看到ROI。 涉及人工智能/机器学习模型的流程分散在不同的平台，导致： 人工智能/机器学习模型的低效开发与部署 监控和优化模型的困难 实施一个modelOps平台将提高银行对人工智能模型的治理、问责和监控能力。 案例研究|克服人工智能模型最后一公里挑战2 为跨职能协作部署AI模型 将MODELOPS与✲留系统集成 SoftServe与✲行✁合作伙伴合作，通过在ModelOps平台和真实应用之间建立连接来评估模型性能。我们开发并实施了一个发布流程，用于传输训练好✁模型并使用ModelOps应用程序进行操作，这加速了部署。 客户需要升级其系统以促进其模型✁部署。将ModelOps与✲留平台集成需要： 更新现有基础设施和工具 该解决方案扩展了终端用户可以训练和运行AI模型✁环境数量，促进了团队之间✁协同。它还通过ModelOps应用程序提供监控和管理。 确定用于存储、操作和监控使用GCP训练✁模型 ✁场所 执行这些步骤可以提高✲留系统✁敏捷性和可扩展性，同时简化部署并增强治理。 案例研究|克服人工智能模型最后一公里挑战3 软思erve是一家提供工程人才、创新和云转型✁全球IT咨询公司，服务于✲行、金融科技、金融服务、保险、医疗保健、零售、能源和制造业等垂直领域。我们 ✁大数据、人工智能/机器学习、云和DevOps、物联网、体验设计以及网络安全解决方案，改变了企业及软件公司在商业运营中✁方式，并对其进行转型和优化 。拥有超过13000名员工分布在美国、欧洲和拉丁美洲✁交付中心，我们向全球客户保证现代化、质量和速度。 欧洲总部 30枪炮街伦敦EC46XH英国+4433300643 41 美国总部 201西五街1550室奥斯汀，德克萨斯州7570 3英国 info@softserveinc.comwww.softserveinc.com