克服人工智能模型的最后一英里挑战

核心观点与案例概述

某全球性投资银行作为世界领先的托管银行，为提升风险建模、安全性和客户服务水平，需优化AI模型的 lifecycle management。由于AI/ML模型工作流程涉及多个分散平台，导致开发部署效率低下、难以监控和优化模型。实施ModelOps平台可改善银行AI模型的治理、问责和监控能力。

挑战与解决方案

AI/ML解决方案为银行提供实时大数据分析能力，支持AML/KYC、风险评估和欺诈检测，但模型从实验室到生产部署的最终阶段存在挑战。模型部署延迟成本高昂，因此需简化AI/ML流程以加速市场推广和提升ROI。

为解决部署问题，客户需升级系统以支持模型部署，关键步骤包括：

1. 更新现有基础设施和工具
2. 为使用GCP训练的模型确定存储、操作和监控位置

通过整合ModelOps与遗留平台，可提升遗留系统的敏捷性和可扩展性，同时简化部署并增强治理。SoftServe与银行合作伙伴合作，通过建立ModelOps平台与ground truth应用的连接，评估模型性能，并开发实施模型发布流程，加速部署。

解决方案效果

该解决方案扩展了用户训练和运行AI模型的环境数量，促进跨团队协作，并通过ModelOps应用提供监控和治理功能。最终提升了模型治理水平，加速了AI模型的部署时间。

公司背景

SoftServe是一家全球IT咨询公司，为银行、金融科技、保险、医疗、零售、能源和制造业提供工程人才、创新和云转型服务。公司拥有超过13,000名员工，分布在美国、欧洲和拉丁美洲的交付中心，致力于为客户提供现代化、高质量和高效的服务。