FINANZEN UND BANKWESEN

ENFINT liefert innovative Lösungen, Technologien und Talent für die komplexe und wettbewerbsorientierte Welt der Finanzen

FINANZEN UND BANKWESEN

ENFINT liefert innovative Lösungen, Technologien und Talent für die komplexe und wettbewerbsorientierte Welt der Finanzen

Kreditvergabeplattform

Beschleunigung des Launches von neuen einzigartigen kundenorientierten Kreditprodukten und Steigerung der Effektivität von Kreditprozessen

Web und Mobile Banking

Mehr Kunden gewinnen und binden, LTV-Werte (Loan-to-Value) erhöhen - mit benutzerfreundlichen und leicht anpassbaren Banking-Anwendungen für Web und Mobile

Kreditvergabeplattform

Beschleunigung des Launches von neuen einzigartigen kundenorientierten Kreditprodukten und Steigerung der Effektivität von Kreditprozessen

Web und Mobile Banking

Mehr Kunden gewinnen und binden, LTV-Werte (Loan-to-Value) erhöhen - mit benutzerfreundlichen und leicht anpassbaren Banking-Anwendungen für Web und Mobile

ALM

Intelligente ALM-Lösung auf der Basis künstlicher Intelligenz (AI): Prognostizierung, Optimierung, Vorhersage

Entscheidungsfindung

Verbesserung der Qualität der Entscheidungsfindung im Bereich Banking unter Einsatz fortgeschrittener ML-Modelle

IFRS9

Entwicklung einer intelligenten Lösung zur Berechnung der Rückstellungen nach IFRS9

Fallstudien

ANWENDUNGSINTEGRATION & OPEN API
Kunde
Tier-1 Privatbank in Vietnam, 50+ Mrd. $ verwaltetes Vermögen

Aufgabenstellung
Implementierung von Integrations- und Open-API-Schichten auf Basis von IBM- und WS02-Software.

Ergebnisse
Die Umsetzung dieses Projekts hat der Bank die Möglichkeit gegeben, ihren Kunden neue Wege der Online-Interaktion zu eröffnen und das Bewusstsein ihrer Kunden für die von ihr angebotenen Bankprodukte, Dienstleistungen und Werbeaktionen zu erhöhen.

Geschäftswert
Verbesserte Call-Center-Kundendienste und neue automatisierte Vertriebskanäle (durch Partnerunternehmen) über eine Open API-Schicht.
DIGITALFERNSEHEN
Kunde
Mittelgroße Bank, im Besitz eines großen japanischen Finanzkonzerns

Aufgabenstellung
Entwicklung einer neuen Digital Channels-Anwendung für KMU-Kunden, die mit einer Open API-Schicht erweitert wird.

Ergebnisse
Die neue Plattform wurde speziell für kleine und mittlere Unternehmen entwickelt und gewährleistet eine schnelle Interaktion der Kunden mit der Bank über mobile Geräte und ein Web-Interface mit nur einem Klick. Dank der komfortablen und fortschrittlichen Schnittstelle können die Kunden ihre Konten leicht kontrollieren, schnell Überweisungsaufträge erstellen und Kontoauszüge erhalten. Die Kunden haben sofortigen Zugang zu den Vorgängen und Informationen über ihre Konten, einschließlich der Verwaltung der laufenden Konten, Kontoauszüge, Überweisungen, Zahlungen, Kredit- und Anlageprodukte usw.

Geschäftswert
Die implementierte Plattform, die nach den Mustern der Microservice-Architektur aufgebaut ist, ermöglicht es, die Ausfallwahrscheinlichkeit der Anwendungen für die Digital Channels der Bank auf weniger als 0,01 % zu reduzieren. Gleichzeitig ermöglicht die neue Plattform dem Kunden, Internet- und Mobile-Banking-Apps schnell um neue Funktionen und Produkte zu erweitern. Für die Bereitstellung von Updates werden nicht mehr als zwei Stunden benötigt, einschließlich automatisierter Leistungs- und Integrationstests.

Tech Stack
OpenShift, Java, React
IFRS9 AUTOMATISIERUNG
Kunde
Ein globales Netzwerk von 20 kommunalen Mikrofinanzinstitutionen und Banken mit einem verwalteten Vermögen von 1,06 Milliarden USD im Jahr 2020

Aufgabenstellung
Automatisierung von IFRS9-Berechnungen aller Tochtergesellschaften, zur Optimierung des Tagesgeschäfts und zur Steigerung der Effizienz und Rentabilität des weltweiten Kreditgeschäfts.

Ergebnisse
Im Rahmen dieses Projekts wurden Daten aus 20 Ländern konsolidiert, um einen ganzheitlichen Überblick über das internationale Portfolio des Kunden zu gewährleisten. Um die Datenströme aus allen Ländern zu verwalten und ihre Qualität zu kontrollieren, wurde eine einzigartige Router-Konsole entwickelt. Darüber hinaus wurde eine Reihe umfassender Berichte für eine eingehende Datenanalyse eingeführt (Bericht über das Kreditengagement, Bericht über Sicherheiten und Erweiterungen, Bericht über die ECL-Abstimmung, Abstimmungsbericht des Bruttobuchwerts, Set von Sensitivitätstest).

Geschäftswert
Geringerer Aufwand für die Datenkonsolidierung und die Berechnung von IFRS9-Bewertungen sowie vereinfachtes szenariobasiertes Testen von PD- und LGD-Modellen, was dazu beiträgt, Schwachstellen im Portfoliomanagement zu erkennen und den Optimierungsprozess rechtzeitig zu starten.
AUTOMATISIERUNG DES ASSET-LIABILITY-MANAGEMENTS & DES FUND TRANSFER PRICING
Kunde
Eine Großbank in Vietnam mit 113 Filialen und Geschäftsstellen, die im Jahr 2021 als "Beste Kernbank in Vietnam" ausgezeichnet wurde

Aufgabenstellung
Automatisierung des Asset-Liability-Management-Prozesses zur Messung und Überwachung von Liquiditäts-, Zins- und FX-Risiken.

Ergebnisse
Im Rahmen dieses Projekts wurden die ALM/FTP-hausinternen Excel-Tools durch eine ganzheitliche, vollautomatische Treasury-Management-Lösung ersetzt. Neben den standardmäßigen ALM/FTP-Funktionen wurde der Bank ein Toolkit für die Analyse von "Was-wäre-wenn"-Szenarien für Stresstests und ein maßgeschneidertes ALCO-Berichtspaket zur Verfügung gestellt.

Geschäftswert
Die neue Lösung sorgt für ein effizienteres Risikomanagement und eine bessere Leistung der verschiedenen Geschäftsbereiche sowie für die Einhaltung von rechtlichen Vorschriften.
ENTWICKLUNG VON PD-, LGD-MODELLEN UND MAKROANPASSUNGEN FÜR BANKEN
Kunde
Eine Reihe von Banken in Europa, Afrika und in Ländern des Nahen Ostens

Aufgabenstellung
Zur Erfüllung der Anforderungen der regionalen und europäischen Regulierungsbehörden im Hinblick auf den Rechnungslegungsstandard IFRS9 sollten Banken Modelle zur Bewertung des Kreditrisikos von Kreditnehmern entwickeln: Modelle zur Ausfallwahrscheinlichkeit, Modelle zur Verlustquote bei Ausfall und Modelle zur makroökonomischen Anpassung.

Ergebnisse
Ein entwickeltes Paket von Modellen zur Schätzung der beobachteten Ausfallraten (ODR) unter Verwendung eines Vintage-Ansatzes, eine Reihe von implementierten Algorithmen zur Anpassung parametrischer Kurven an die ODR (einschließlich Weibull-Pareto, Cox PH, Gen Gamma, RF, usw.). Es wurden LGD-Modelle, automatisierte Backtesting-Verfahren und makroökonomische Anpassungsmodelle (Regressionsmodelle und SVMs) entwickelt. Es wurde eine Reihe erfolgreicher externer Prüfungen der Big-4-Unternehmen (EY, PWC) durchgeführt.

Fallstudien

ANWENDUNGSINTEGRATION & OPEN API
Kunde
Tier-1 Privatbank in Vietnam, 50+ Mrd. $ verwaltetes Vermögen

Aufgabenstellung
Implementierung von Integrations- und Open-API-Schichten auf Basis von IBM- und WS02-Software.

Ergebnisse
Die Umsetzung dieses Projekts hat der Bank die Möglichkeit gegeben, ihren Kunden neue Wege der Online-Interaktion zu eröffnen und das Bewusstsein ihrer Kunden für die von ihr angebotenen Bankprodukte, Dienstleistungen und Werbeaktionen zu erhöhen.

Geschäftswert
Verbesserte Call-Center-Kundendienste und neue automatisierte Vertriebskanäle (durch Partnerunternehmen) über eine Open API-Schicht.
DIGITALFERNSEHEN
Kunde
Mittelgroße Bank, im Besitz eines großen japanischen Finanzkonzerns

Aufgabenstellung
Entwicklung einer neuen Digital Channels-Anwendung für KMU-Kunden, die mit einer Open API-Schicht erweitert wird.

Ergebnisse
Die neue Plattform wurde speziell für kleine und mittlere Unternehmen entwickelt und gewährleistet eine schnelle Interaktion der Kunden mit der Bank über mobile Geräte und ein Web-Interface mit nur einem Klick. Dank der komfortablen und fortschrittlichen Schnittstelle können die Kunden ihre Konten leicht kontrollieren, schnell Überweisungsaufträge erstellen und Kontoauszüge erhalten. Die Kunden haben sofortigen Zugang zu den Vorgängen und Informationen über ihre Konten, einschließlich der Verwaltung der laufenden Konten, Kontoauszüge, Überweisungen, Zahlungen, Kredit- und Anlageprodukte usw.

Geschäftswert
Die implementierte Plattform, die nach den Mustern der Microservice-Architektur aufgebaut ist, ermöglicht es, die Ausfallwahrscheinlichkeit der Anwendungen für die Digital Channels der Bank auf weniger als 0,01 % zu reduzieren. Gleichzeitig ermöglicht die neue Plattform dem Kunden, Internet- und Mobile-Banking-Apps schnell um neue Funktionen und Produkte zu erweitern. Für die Bereitstellung von Updates werden nicht mehr als zwei Stunden benötigt, einschließlich automatisierter Leistungs- und Integrationstests.

Tech Stack
OpenShift, Java, React
IFRS9 AUTOMATISIERUNG
Kunde
Ein globales Netzwerk von 20 kommunalen Mikrofinanzinstitutionen und Banken mit einem verwalteten Vermögen von 1,06 Milliarden USD im Jahr 2020

Aufgabenstellung
Automatisierung von IFRS9-Berechnungen aller Tochtergesellschaften, zur Optimierung des Tagesgeschäfts und zur Steigerung der Effizienz und Rentabilität des weltweiten Kreditgeschäfts.

Ergebnisse
Im Rahmen dieses Projekts wurden Daten aus 20 Ländern konsolidiert, um einen ganzheitlichen Überblick über das internationale Portfolio des Kunden zu gewährleisten. Um die Datenströme aus allen Ländern zu verwalten und ihre Qualität zu kontrollieren, wurde eine einzigartige Router-Konsole entwickelt. Darüber hinaus wurde eine Reihe umfassender Berichte für eine eingehende Datenanalyse eingeführt (Bericht über das Kreditengagement, Bericht über Sicherheiten und Erweiterungen, Bericht über die ECL-Abstimmung, Abstimmungsbericht des Bruttobuchwerts, Set von Sensitivitätstest).

Geschäftswert
Geringerer Aufwand für die Datenkonsolidierung und die Berechnung von IFRS9-Bewertungen sowie vereinfachtes szenariobasiertes Testen von PD- und LGD-Modellen, was dazu beiträgt, Schwachstellen im Portfoliomanagement zu erkennen und den Optimierungsprozess rechtzeitig zu starten.
AUTOMATISIERUNG DES ASSET-LIABILITY-MANAGEMENTS & DES FUND TRANSFER PRICING
Kunde
Eine Großbank in Vietnam mit 113 Filialen und Geschäftsstellen, die im Jahr 2021 als "Beste Kernbank in Vietnam" ausgezeichnet wurde

Aufgabenstellung
Automatisierung des Asset-Liability-Management-Prozesses zur Messung und Überwachung von Liquiditäts-, Zins- und FX-Risiken.

Ergebnisse
Im Rahmen dieses Projekts wurden die ALM/FTP-hausinternen Excel-Tools durch eine ganzheitliche, vollautomatische Treasury-Management-Lösung ersetzt. Neben den standardmäßigen ALM/FTP-Funktionen wurde der Bank ein Toolkit für die Analyse von "Was-wäre-wenn"-Szenarien für Stresstests und ein maßgeschneidertes ALCO-Berichtspaket zur Verfügung gestellt.

Geschäftswert
Die neue Lösung sorgt für ein effizienteres Risikomanagement und eine bessere Leistung der verschiedenen Geschäftsbereiche sowie für die Einhaltung von rechtlichen Vorschriften.
ENTWICKLUNG VON PD-, LGD-MODELLEN UND MAKROANPASSUNGEN FÜR BANKEN
Kunde
Eine Reihe von Banken in Europa, Afrika und in Ländern des Nahen Ostens

Aufgabenstellung
Zur Erfüllung der Anforderungen der regionalen und europäischen Regulierungsbehörden im Hinblick auf den Rechnungslegungsstandard IFRS9 sollten Banken Modelle zur Bewertung des Kreditrisikos von Kreditnehmern entwickeln: Modelle zur Ausfallwahrscheinlichkeit, Modelle zur Verlustquote bei Ausfall und Modelle zur makroökonomischen Anpassung.

Ergebnisse
Ein entwickeltes Paket von Modellen zur Schätzung der beobachteten Ausfallraten (ODR) unter Verwendung eines Vintage-Ansatzes, eine Reihe von implementierten Algorithmen zur Anpassung parametrischer Kurven an die ODR (einschließlich Weibull-Pareto, Cox PH, Gen Gamma, RF, usw.). Es wurden LGD-Modelle, automatisierte Backtesting-Verfahren und makroökonomische Anpassungsmodelle (Regressionsmodelle und SVMs) entwickelt. Es wurde eine Reihe erfolgreicher externer Prüfungen der Big-4-Unternehmen (EY, PWC) durchgeführt.

Kreditvergabeplattform

Die umfangreiche Low-Code-Kreditplattform, gebaut mit der Microservices-Architektur, ermöglicht den Schnellstart von neuen Produkten und flexible Anpassung der Geschäftsvorgänge

Herausforderungen

Schnellstart von neuen Produkten
1
Einzigartiges Produktangebot für Kunden
2
Flexible Geschäftsprozesse
3
Nahtlose Anbindung an alle Services
4

Herausforderungens

1

Schnellstart von neuen Produkten

2

Einzigartiges Produktangebot für Kunden

3

Flexible Geschäftsprozesse

4

Nahtlose Anbindung an alle Services

Grundlegende Features

Flexible und leicht anpassbare Geschäftsvorgänge

Vollständiger Lebenszyklus der Behandlung von Kreditanträgen

Schnellstart von Produkten dank der Low-Code-Entwicklung

Proaktive Produktwerbung in mehreren Kanälen

Kundenspezifische Entscheidungsstrategie auf der Grundlage von Geschäftsprinzipien und Machine-Learning

Nahtlose und schnelle Anbindung an interne und externe Services

Moderner Ansatz unter Verwendung von Microservices und Micro-Frontends

Auf der Basis von allerbesten Open-Source-Software-Komponenten

Web und Mobile Banking

Eine innovative Lösung für Web-/Mobile-Banking erstellen, die die Gestaltung der personalisierten Benutzererfahrung für Ihre Kunden auf der Basis von modernsten Technologien und Open-Source-Plattformen ermöglicht

Herausforderungen

Lifestyle von bestehenden Kunden verbessern, neue Kunden anlocken
1
Kundenabwanderung prognostizieren und reduzieren
2
Super-Apps mit moderner, leicht bedienbarer Benutzeroberfläche gestalten
3
Einführungszeit (Time-to-Market) für neue Produkte reduzieren
4

Herausforderungen

1

Lifestyle von bestehenden Kunden verbessern, neue Kunden anlocken

2

Kundenabwanderung prognostizieren und reduzieren

3

Super-Apps mit moderner, leicht bedienbarer Benutzeroberfläche gestalten

4

Einführungszeit (Time-to-Market) für neue Produkte reduzieren

Grundlegende Features

Eine Benutzeroberfläche, die auf den Best Practices von UX/UI basiert und Geschäftsziele mit Kundenerwartungen verknüpft

Leichte und sichere Integration mit internen und externen Services unter Einsatz der Open-API-Spezifikation

Schnelle und sichere Anpassung von Produkten und Prozessen mittels der modernen Microservices-Architektur

Fernaustausch von Bankdokumenten unter Einsatz elektronischer Signaturen

ALM

ALM-Lösung unter Einsatz künstlicher Intelligenz basiert auf dem Unternehmensrisikomanagementsystem Finastra Fusion Risk, das den Finanzinstitutionen ermöglicht, automatisiertes dynamisches Management von Vermögensstruktur (Vermögenswerte und Verbindlichkeiten) (ALM), Rentabilität und Verteilung des Bankkapitals (FTP) sowie Zinsänderungsrisiko im Anlagebuch (IRRBB) abzuwickeln

Herausforderungen

Einfluss verschiedener Stressszenarien auf alle wichtigsten Ergebniskennzahlen der Banken einschließlich Rückstellungen, Rentabilität, Liquidität und Kapital messen
1
Gewinnbringende Maßnahmen auslösen, um die Bankziele konsequent zu erreichen
2
Realisierbarkeit der vorgeschlagenen Bilanzoptimierung und der Vorhersage-Verfahren in Bezug auf eine sinnvolle komplexe Praxisproblematik bewerten
3
"Kapitalbeschaffungskosten" für die Geschäfte mit Vermögenswerten und "Einkünfte aus Vermögen" für die Geschäfte mit Verbindlichkeiten bestimmen
4

Herausforderungen

1

Einfluss verschiedener Stressszenarien auf alle wichtigsten Ergebniskennzahlen der Banken einschließlich Rückstellungen, Rentabilität, Liquidität und Kapital messen

2

Gewinnbringende Maßnahmen auslösen, um die Bankziele konsequent zu erreichen

3

Realisierbarkeit der vorgeschlagenen Bilanzoptimierung und der Vorhersage-Verfahren in Bezug auf eine sinnvolle komplexe Praxisproblematik bewerten

4

"Kapitalbeschaffungskosten" für die Geschäfte mit Vermögenswerten und "Einkünfte aus Vermögen" für die Geschäfte mit Verbindlichkeiten bestimmen

Grundlegende Features

Fortgeschrittene Machine-Learning-Technologien zum Messen des Einflusses von Krisenszenarien auf die wichtigsten Ergebniskennzahlen der Bank

Messen der Produktrentabilität durch Bereitstellung von marktbasierten Kosten/Umsätzen für jeden Vermögenswert/jede Verbindlichkeit

Ausschluss des Zinssatzrisikos für Produkte soweit möglich durch Bereitstellung der Absicherungen gegen Risiken auf der Grundlage von Marktdaten und der spezifischen Bilanzdynamik

Pflege und Optimierung des Kreditportfolios durch Prognostizierung des Einflusses von Ausfällen auf die Rückstellungen

Mitwirkung bei der Bewertung der Leistungsfähigkeit (von Profitcentern, Produkten und Kunden)

Entscheidungsfindung

Ersetzen der vom Menschen zu bedienenden und alten IT-Systeme durch die cloudbasierte Lösung für ML-Entscheidungsmanagement einer neuen Generation

Herausforderungen

Steigerung der Effektivität des Verkaufstrichters. Mehr Umsatz ohne Erhöhung des akzeptierten Risikos
1
Steigerung der Produktmenge pro Kunde und des Bankanteils im "Geldbeutel" des Kunden
2
Maximieren des Kundenwertes im Kundenlebenszyklus (LTV) und Prognostizierung und Verringerung der Kundenabwanderung
3
Verringerung der Kosten und Erhöhung der Geschwindigkeit bei der Kreditentscheidung und Kreditvergabe
4

Herausforderungen

1

Steigerung der Effektivität des Verkaufstrichters. Mehr Umsatz ohne Erhöhung des akzeptierten Risikos

2

Steigerung der Produktmenge pro Kunde und des Bankanteils im "Geldbeutel" des Kunden

3

Maximieren des Kundenwertes im Kundenlebenszyklus (LTV) und Prognostizierung und Verringerung der Kundenabwanderung

4

Verringerung der Kosten und Erhöhung der Geschwindigkeit bei der Kreditentscheidung und Kreditvergabe

Grundlegende Features

Vollständiger Zyklus von Training und Bedienung des ML-Modells in der Cloud

Einfache und leichte Anbindung an jedes System für Geschäftsprozessmanagement bei der Kreditvergabe

Basiert auf den besten Software-Komponenten und Services für Modell-Lebenszyklusmanagement

Kann in privaten und öffentlichen Clouds wie Azure, AWS etc. bereitgestellt werden

IFRS9

Unternehmensweites Risikomanagement-System Finastra Fusion Risk mit den IFRS9-Funktionalitäten ergänzt mit einem Framework für regelmäßiges Training und Validierung von PD- bzw. LGD-Modellen

Herausforderungen

Umsetzung einer durchgängigen Automatisierung der IFRS9-Anforderungen: Einstufung der Finanzinstrumente, Messungen, Bewertung der erwarteten Verluste (ECL)
1
Verbesserung der Einschätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit zwecks der Ermittlung von angemessenen und ausreichenden Rückstellungen
2
Erstellung eines Frameworks für regelmäßiges Training und Validierung von PD- und LGD-Modellen (Ausfallwahrscheinlichkeit/ Verlustquote bei Ausfall) im Hinblick auf die Qualitätsdynamik des Vermögensportfolios der Bank
3

Herausforderungen

1

Umsetzung einer durchgängigen Automatisierung der IFRS9-Anforderungen: Einstufung der Finanzinstrumente, Messungen, Bewertung der erwarteten Verluste (ECL)

2

Verbesserung der Einschätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit zwecks der Ermittlung von angemessenen und ausreichenden Rückstellungen

3

Erstellung eines Frameworks für regelmäßiges Training und Validierung von PD- und LGD-Modellen (Ausfallwahrscheinlichkeit/ Verlustquote bei Ausfall) im Hinblick auf die Qualitätsdynamik des Vermögensportfolios der Bank

Grundlegende Features

Schnelle Implementierung dank der Out-of-the-Box-Standardkonfigurationen

Frühwarnsystem-Triggers (EWS) für Stufe II zur Messung, Überwachung und Verminderung des Branchenrisikos mit zukunftsweisenden Trends

Modellierungsframework zur Sicherstellung der Konformität mit den regulatorischen Anforderungen und den internen Risikobewertungsmethoden bei der Gewährleistung der angemessenen Rückstellungen

Cloud-Service verfügbar: IFRS9 SaaS mit Lakehouse für Entwicklung und Validierung von Modellen

Cloud-Datenplattform

Umsetzung einer effizienten Datenverarbeitungslösung anhand der langjährigen Erfahrung und Best Practices: Geschäftliche Probleme werden mittels moderner Cloud-Verarbeitungstools gelöst

Herausforderungen

Überwindung technischer Beschränkungen der bestehenden Datenplattform
1
Optimierung der Betriebskosten der Datenplattform
2
Infrastrukturmanagement nach Bedarf entsprechend dem Unternehmenswachstum
3

Verringerung der Komplexität bei der Datennutzung
4
Integration von Business Intelligence, Datenmanagement, Datenqualität, künstlicher Intelligenz und anderen Tools in die komplexe IT-Landschaft
5
Bereitstellung neuer Technologien der Datenverarbeitung mit der minimalen Eintrittsschwelle
6

Herausforderungen

1

Überwindung technischer Beschränkungen der bestehenden Datenplattform

2

Optimierung der Betriebskosten der Datenplattform

3

Infrastrukturmanagement nach Bedarf entsprechend dem Unternehmenswachstum

4

Verringerung der Komplexität bei der Datennutzung

5

Integration von Business Intelligence, Datenmanagement, Datenqualität, künstlicher Intelligenz und anderen Tools in die komplexe IT-Landschaft

6

Bereitstellung neuer Technologien der Datenverarbeitung mit der minimalen Eintrittsschwelle

Grundlegende Features

Fokus nicht auf die Infrastruktur sondern auf die geschäftlichen Aufgaben

Unter Einsatz von cloudbasierten Selbstbedienungstools können die Annahmen in Hinsicht auf die Geschäfte schnell geprüft werden

Mit Business Intelligence, Datensteuerung- und Datenqualität-Tools werden Daten für jeden klar und transparent

Absolute Kostenkontrolle: Keine Überzahlungen für nicht genutzte Kapazitäten

Datenanreicherung für darauffolgende Ziele von Business Intelligence (BI) und künstlicher Intelligenz (AI)

Beschleunigung der Datenlieferung und Erhöhung der Datenverfügbarkeit für geschäftliche Bedürfnisse

Implementierung der Prozesse von kontinuierlicher Integration/kontinuierlichen Bereistellung (CI/CD) unter Einsatz integrierter Datenverarbeitungsvorgänge

MLOps-Plattform

Implementierung einer zentralisierten MLOps-Plattform auf der Basis von allerbesten Open-Source-Komponenten für MLOps und kundenspezifischen Prozessen der Datenintegration/Datenbereitstellung

Herausforderungen

Reduzierung der Lösungen auf der Basis T2M ML
1
Bereitstellung der Plattform zur Bedienung geschäftskritischer ML-Modelle
2
Bereitstellung der Plattform zur Erstellung hochpräziser ML-Modelle
3

Verringerung des Aufwandes für kostenintensive und komplexe Entwicklung von Features
4
Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Teams von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren
5
Erhöhung der Effizienz von verwendeten Hardware-Kapazitäten für Erstellung, Training und Bedienung von Modellen
6

Herausforderungen

1

Reduzierung der Lösungen auf der Basis T2M ML

2

Bereitstellung der Plattform zur Bedienung geschäftskritischer ML-Modelle

3

Bereitstellung der Plattform zur Erstellung hochpräziser ML-Modelle

4

Verringerung des Aufwandes für kostenintensive und komplexe Entwicklung von Features

5

Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Teams von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren

6

Erhöhung der Effizienz von verwendeten Hardware-Kapazitäten für Erstellung, Training und Bedienung von Modellen

Grundlegende Features

Entfaltung mit Cloud (AWS, Azure) und standortbasiert (Kubernetes)

Unterstützung eines breiten Spektrums von ML-Bibliotheken und Frameworks: sklearn, tensorflow, xgboost, catboost usw.

Anbindung an mehrere Datenquellen: Postgres, Hive, Snowflake, Trino, Synapse usw.

Modernste Tools für die Entwicklung von Features

Verwaltung der Features von Modellen im Feature-Store

Dynamische Erstellung von Notizbüchern nach Vorlage für Ihr Team

Verfolgung von ML-Experimenten mittels des ML-Repository

Bereistellung komplexer Inferenzdiagramme: Modelle-Ensembles, A-/B-Tests, Mehrarmiger Bandit

Nachverfolgung und Wartung der produktiven Modelle in Echtzeit. Konfiguration-Dashboards unter Einsatz der Sets von verfügbaren Bildschirmen und Triggers

Kontaktieren Sie uns

BRANCHEN

IM TREND

Unternehmen

Über ENFINT