A medida que aumenta la necesidad de pipelines de modelos más rápidos, ModelOps se ha convertido en una capacidad crítica para los prestamistas. Y a medida que las empresas buscan escalar modelos basados en Aprendizaje Automático, existe una necesidad creciente de herramientas MLOps que automatizen flujos de trabajo de extremo a extremo, permitiendo que los modelos avancen por las etapas de validación, despliegue, gestión de riesgos y monitorización en un proceso fiable y escalable.
Los beneficios de gestionar todo este flujo de trabajo en una plataforma de nivel empresarial son significativos, ya que puede reducir sustancialmente el tiempo necesario para llevar los modelos a producción, disminuyendo el riesgo de decaer del modelo antes del despliegue y aumentando el tiempo de retorno del retorno de la inversión.
En un contexto de creciente incertidumbre macroeconómica y comportamientos de consumidores que cambian rápidamente, la capacidad de adoptar nuevos modelos y actualizar los existentes en ciclos más rápidos se ha convertido en un factor diferenciador clave.
Nuestra investigación muestra que cerca del 8 de cada 10 (76%) de los altos responsables de la toma de decisiones creen que las organizaciones que pueden desarrollar y desplegar modelos en ciclos más rápidos tendrán cada vez más una ventaja competitiva.
En esta Guía de Compra de ModelOps, analizamos cinco desafíos comunes de despliegue de modelos y explicamos cuáles son las mejores soluciones. También cubrimos los criterios clave para elegir una solución que te ayude a identificar la mejor plataforma MLOps para tu negocio.
Puedes acceder a tu ejemplar en inglés haciendo clic en la imagen o en el botón.
¿Cuáles son los mayores retos que la plataforma MLOps adecuada puede ayudar a superar?
El despliegue del modelo suele ser un proceso complejo que, para muchas empresas, lleva más de seis meses. Según nuestra investigación, el tiempo necesario para poner nuevos modelos en producción es el principal problema al actualizar y desplegar nuevos modelos.
Pero, ¿cuáles son los retos específicos a los que se enfrentan las organizaciones durante este proceso? Y, lo más importante, ¿cómo se pueden superar?
Experian trabaja con cientos de clientes en todo el mundo, con distintos niveles de madurez de modelos y datos. Hemos condensado esta amplia experiencia en cinco desafíos clave de despliegue de modelos con los que la mayoría de las organizaciones tienen dificultades.
En la guía completa, ofrecemos una solución detallada a cada desafío que se enumera a continuación:
Desafío 1: Integración de datos
Conectar e integrar una amplia variedad de fuentes de datos suele suponer un desafío importante para los prestamistas. A medida que se requieren más bases de datos para aumentar la precisión de las decisiones sobre riesgo crediticio y fraude, y los datos alternativos desempeñan un papel importante, resolver este desafío se vuelve cada vez más importante.
Para muchas organizaciones, el proceso de integración de datos implica que su equipo de TI construya cada conexión a la fuente de datos y luego se asegure de que cumplen con la normativa. Sin embargo, cada base de datos no estandarizada tiene sus propios retos particulares a la hora de conectarla al entorno de decisión y, a medida que aumentan las fuentes de datos, establecer estas conexiones en tiempo real puede ser difícil y llevar mucho tiempo
Desafío 2: Contenerización de metadatos de modelos
Los modelos listos para producción deben almacenarse con sus metadatos correspondientes en una ubicación centralizada accesible para múltiples unidades de negocio. Agrupar cada modelo con todos sus activos relacionados, como configuraciones, bibliotecas de código y dependencias, en un único contenedor simplifica la gobernanza y auditoría del modelo.
También significa que diferentes equipos pueden acceder y trabajar con la última versión de un modelo, sabiendo que todos los activos y versiones del modelo están siendo rastreados en un solo lugar. Sin esta contenedorización, el proceso de trasladar un modelo a diferentes entornos informáticos, como pruebas y producción, supone un desafío significativo.
Desafío 3: Recodificación de modelos
Quizá el mayor desafío y causa de los retrasos en el despliegue de modelos es la necesidad de recodificarlos. Muchos prestamistas aún desarrollan modelos en su entorno de ciencia de datos utilizando un lenguaje de programación diferente al del lenguaje de programación final a nivel de producción.
Esta transferencia entre los equipos de ciencia de datos y los equipos de TI requiere una colaboración considerable y ralentiza el despliegue de modelos. La recodificación debe replicar con precisión las reglas de ingeniería de características y procesamiento de datos del modelo original, lo cual puede ser complicado, especialmente al usar fuentes de datos alternativas que pueden tener formatos inconsistentes.
Desafío 4: Monitorización ineficiente del modelo
La monitorización sistemática del modelo siempre ha sido fundamental para asegurar que cada modelo funcione como se espera, pero cuando las condiciones subyacentes cambian más rápidamente, esta función se vuelve aún más importante. El impacto de la incertidumbre macroeconómica y las rápidas fluctuaciones geopolíticas hace que los modelos sean más propensos a la deriva, aumentando la necesidad de un monitoreo preciso y oportuno del modelo.
La monitorización en tiempo real del rendimiento de los modelos suele ser un reto para los prestamistas, ya que requiere equilibrar el análisis de datos a gran escala dentro de un marco regulatorio altamente restringido.
Desafío 5: Modelo de informes regulatorios
La gobernanza de modelos, la auditoría y la elaboración de informes regulatorios son aspectos críticos de ModelOps, pero para muchas organizaciones este proceso sigue siendo manual. El reto de gestionar manualmente el ciclo completo de vida de un modelo, con control de versiones basado en hojas de cálculo, es considerable.
La gobernanza manual del modelo aumenta el riesgo de errores en la documentación regulatoria, y el proceso complejo de recopilar información de diferentes sistemas consume mucho tiempo.
Solución ModelOps de Experian: Ascend Ops
Ascend Ops es la plataforma ModelOps basada en la nube de Experian. Te permite registrar, probar, desplegar y monitorizar una cadena completa de características y modelos personalizados hacia entornos de producción existentes o nuevos.
Una característica clave de Ascend Ops es nuestro innovador sistema de contenedorización, que permite el despliegue rápido de modelos sin necesidad de recodificación. También se obtiene una visibilidad completa del rendimiento del modelo, monitorización automatizada para detectar derivas de datos y una gobernanza lista para auditoría, elementos clave para cumplir con los requisitos regulatorios.
Mira el breve vídeo a continuación para un resumen de cómo Ascend Ops puede ayudar a tu organización a optimizar tu proceso MLOps.
Ascend Ops puede ayudarte a cerrar la brecha entre el desarrollo y la producción de modelos con:
- Despliegue sin código: Desplega modelos sin recodificar.
- Ejecución en tiempo real y por lotes: Soporte tanto para la toma de decisiones de suscripción como para la gestión de carteras.
- Monitorización integrada: detección automática de derivas, seguimiento del rendimiento del modelo y alertas.
- Gobernanza y auditabilidad: Transparencia y trazabilidad total para el cumplimiento normativo.
Ascend Ops está diseñado para ser flexible e integrarse fácilmente en tu pila tecnológica existente, sin importar cómo desarrolles modelos, qué datos uses o qué aplicaciones de despliegue tengas en marcha hoy.
Descarga tu copia de nuestra Guía de Compra de ModelOps
Optimizar el despliegue de modelos es un desafío serio para muchos prestamistas, con múltiples componentes móviles y detalles técnicos complejos. Esta guía simplifica lo necesario para ayudar a tu organización a superar este desafío explicando las soluciones necesarias para mejorar MLOps en términos sencillos.
Aviso importante: La información contenida en este artículo tiene carácter exclusivamente informativo y divulgativo. Las soluciones, herramientas y capacidades descritas pueden variar en función de su implementación, configuración y contexto de uso. La información proporcionada no constituye asesoramiento legal, regulatorio, financiero ni de gestión de riesgos. Las decisiones operativas y de negocio deben adoptarse teniendo en cuenta las circunstancias particulares de cada organización.