Ингосстрах внедрил платформу управления ИИ-моделями на базе Data Sapience

В страховой компании «Ингосстрах» завершено создание централизованной корпоративной среды для разработки, внедрения и поддержки решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения. Проект, реализованный совместно с интегратором GlowByte, направлен на преодоление разрыва между командами Data Science и инженерами данных. В основе архитектуры лежат решения платформы Kolmogorov AI и Lakehouse-платформа Data Ocean Nova от вендора Data Sapience.

Переход от фрагментированных инструментов к единому контуру

До старта трансформации в компании отсутствовал стандартизированный подход к разработке моделей. Использование закрытой внутренней среды вынуждало специалистов применять собственные изолированные методики, что приводило к проблемам с версионированием данных, сложностям в масштабировании и рискам при работе с персональной информацией. Помимо организационных трудностей, команда сталкивалась с нехваткой вычислительных мощностей: конкуренция за ресурсы замедляла эксперименты, а горизонтальное масштабирование было практически недоступно на фоне постоянно растущей нагрузки.

С внедрением новой архитектуры эти препятствия были устранены. Процесс перехода от гипотезы к эксплуатации модели стал автоматизированным конвейером. Стандартизация инструментов не только упростила поддержку существующих решений, но и создала технический фундамент для быстрого запуска новых ИИ-сервисов. Автоматизация рутинных операций снизила нагрузку на инфраструктуру и ускорила вывод моделей для скоринга, оценки рисков и персонализации предложений.

Технологические компоненты платформы

Бесшовная среда обеспечивается интеграцией нескольких модулей Data Sapience. Проще говоря, здесь выстроена полноценная цепочка MLOps (операционализация машинного обучения):

• Kolmogorov Continuity выступает в роли координатора, автоматизирующего весь жизненный цикл модели — от формирования бизнес-заявки до вывода системы из эксплуатации. Это обеспечивает прозрачность каждого этапа.

• Kolmogorov A2P отвечает за «продуктивизацию», позволяя переводить модели в промышленную среду без глубокого погружения ИТ-персонала в каждый конкретный кейс.

• Kolmogorov Axiom внедрил единый каталог признаков (фичей). Это исключает дублирование работы, позволяя командам повторно использовать уже подготовленные переменные вместо разработки алгоритмов с нуля.

Открытая архитектура системы позволяет наращивать мощности без потери производительности, что является критическим требованием для обработки Big Data и развития больших языковых моделей (LLM). Вся платформа полностью соответствует требованиям информационной безопасности и включена в реестр отечественного ПО.

Результаты и дальнейшая автоматизация

В настоящий момент «Ингосстрах» завершает миграцию действующих моделей в единую среду с полноценным контролем версий и мониторингом. Это уже привело к многократному сокращению времени развертывания ML-сервисов. В промышленном контуре стабильно функционируют десятки моделей, охватывающих спектр задач от маркетинговой персонализации до расчетных финансовых показателей.

Планы по развитию

Следующим этапом станет углубленная интеграция с Azure DevOps. Цель — связать систему управления жизненным циклом моделей с корпоративным трекером задач. Это позволит автоматизировать создание задач, контроль их исполнения и привязку технических артефактов разработки. Также в планах интеграция инструментов разметки данных, что позволит командам завершить формирование «замкнутого цикла» подготовки данных без использования внешних сторонних сервисов.

По словам представителей компаний-участниц проекта, технологический стек Data Ocean Nova и Kolmogorov AI позволил автоматизировать весь процесс — от первичной подготовки сырых данных до финального мониторинга моделей «в бою». Уникальность проекта, как отмечает интегратор, заключается в выстраивании методологии взаимодействия десятков команд, обеспечивающей корректную работу проприетарного софта и компонентов с открытым исходным кодом (Open Source) в едином защищенном контуре.