MLOps: Mehr als nur ein Hype?
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Bisher ist die ML-Nutzung bei Versicherungsunternehmen oft auf Vertriebs- oder Marketingthemen beschränkt. Beispiele sind Chatbots oder Conversational AI. Aber auch bei den Kernversicherungssystemen selbst werden zunehmend ML-Technologien eingesetzt, etwa bei der Bearbeitung von Krankenversicherungsansprüchen oder der Automatisierung der Fallbearbeitung bei Sachversicherungen. So unterstützen ML-Lösungen bei der automatisierten Analyse von Schadensfotos oder der Informationsextraktion aus unstrukturierten Daten wie gescannten Dateien. Betrugsversuche können damit einfacher aufgedeckt werden und auch die Genauigkeit bei der Schadensregulierung verbessert sich.
Allerdings sind die Entwicklung, die Integration, der Betrieb und die kontinuierliche Pflege von ML-Modellen auch mit hohen und spezifischen Herausforderungen verbunden. Für Versicherer ist dies ein nicht zu unterschätzender Aufwand.
Unterstützung bietet hierbei der MLOps-Ansatz, der die Verwaltung des gesamten ML-Lebenszyklus umfasst, von der Softwareentwicklung über die Analyse von Geschäftsmetriken bis hin zum Betrieb (Operations). MLOps-Modelle gewinnen derzeit in vielen Bereichen an Bedeutung. Auch für Versicherungsunternehmen ist eine MLOps-Nutzung von Vorteil, da sie damit ML-Verfahren in Produktionsumgebungen erfolgreich bereitstellen, effizient verwalten und warten sowie sicher überwachen können. Data Scientists werden so beim erfolgreichen ML-Einsatz entscheidend entlastet.
MLOps-Verfahren bieten Unternehmen eine ganzheitliche Prozessunterstützung. Zu den vier wesentlichen Leistungsmerkmalen gehören:
1. Vereinfachung und Beschleunigung der Bereitstellung
Für die Entwicklung von ML-Lösungen können mehrere verschiedene Bibliotheken, Frameworks, Programmiersprachen und Tools genutzt werden. Schwierigkeiten beim Bereitstellungsprozess können die Folge sein. Durch den Einsatz von MLOps kann das Deployment von Modellen aus verschiedenen Frameworks standardisiert, erheblich beschleunigt und vereinfacht werden.
2. Effiziente Überwachung
Herkömmliche Software-Monitoring-Tools sind im Allgemeinen nicht optimal für ML-Projekte ausgelegt. Daher ist es wichtig, über eine Reihe von Überwachungsverfahren zu verfügen, die speziell für Maschinelles Lernen entwickelt wurden. MLOps bietet solche Monitoring-Möglichkeiten. Dazu zählen etwa die Bereitstellung modellspezifischer Metriken, die Erkennung von Datendrifts, die Evaluierung der Modellperformance oder die Ressourcenverwaltung.
3. Verwaltung des ML-Lebenszyklus
Der ML-Lebenszyklus erfordert einen mehrstufigen Ansatz. Schließlich geht es dabei um Aspekte wie Modellerstellung, kontinuierliche Integration, Bereitstellung, Orchestrierung, Governance, Überwachung oder Diagnose. Das heißt, die Erstellung einer performanten ML-Lösung geht weit über die reine Entwicklung hinaus und umfasst zum Beispiel auch die Wartung der Modelle mit laufenden Aktualisierungen und einer kontinuierlichen Verbesserung. Diese Änderungen dürfen dabei nicht zu einer Unterbrechung des Geschäftsbetriebs führen. Mit der MLOps-Nutzung kann dies zuverlässig sichergestellt werden.
4. Garantierte Einhaltung von Vorschriften und Compliance-Vorgaben
MLOps-Verfahren bieten Rückverfolgbarkeit, Zugriffskontrolle und Audit-Trails zur Qualitätssicherung. Nutzer können so Risiken minimieren, unerwünschte Änderungen unterbinden und die Einhaltung von Vorschriften durchsetzen.
„Aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile – von der Prozessoptimierung und -automatisierung bis zur Erhöhung der Mitarbeiterproduktivität – werden ML-Modelle auch im Versicherungssektor bald zum Unternehmensalltag gehören. Im Hinblick auf die ML-Komplexität spricht dabei viel für die Nutzung von MLOps-Verfahren“, betont Dr. Eike Schmidt, Chief Technology & Product Officer von Fadata. „Schließlich kann ein Versicherer mit MLOps die Automatisierung und Überwachung aller Schritte der ML-basierten Problemlösung sicherstellen, und zwar einschließlich Integration, Testing, Release-Management, Deployment oder Infrastruktur-Verwaltung."
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Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Die Fadata-Gruppe ist ein führender Anbieter von Softwarelösungen für Versicherungsunternehmen weltweit. Mit den Lösungen von Fadata bleiben Versicherer in der digitalen Wirtschaft wettbewerbsfähig, indem sie Prozesse implementieren, die für eine schnellere und effizientere Verbindung mit ihren Kunden und Vertriebspartnern erforderlich sind.
Fadata wurde von den Analysten von Gartner und Celent als marktführender Lösungsanbieter eingestuft und hat Kunden in über 30 Ländern in Europa, im Nahen Osten, in Afrika und Lateinamerika. Fadata hat seinen Hauptsitz in München und verfügt über ein umfangreiches internationales Netzwerk an Vertriebs- und Implementierungspartnern.
Zu den Anteilseignern von Fadata gehören The Riverside Company, eine globale Private-Equity-Firma, und Charles Taylor plc. mit Sitz in London, ein globaler Anbieter von Versicherungsdienstleistungen.
Weitere Informationen unter www.fadata.eu
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Andrea Groß
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Datum: 24.03.2022 - 11:47 Uhr
Sprache: Deutsch
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Freigabedatum: 24.03.2022
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