Platform & Architektur
Zielbild, Scope, technische Architektur und operative Konzepte
Interaktives Konzept-Dossier für ein bankfähiges Machine Learning Setup
Vollständiges Architektur- und Governance-Konzept für operative Machine-Learning-Systeme im Investment Management
Zielbild, Scope, technische Architektur und operative Konzepte
Datenkatalog, Qualität, Lineage und Ownership mit OpenMetadata
Experimente, Tracking, Modellregistrierung und Promotion-Strategie
Pipelines, Scheduling, Backfills und Fehlerbehandlung mit Prefect
Backtesting, Approval-Prozesse, Segregation of Duties und Audit-Trails
Monitoring, Drift-Detection, Alerts und kontinuierliche Überwachung
Jedes Modell verfolgt eine klar definierte geschäftliche Aufgabe mit dokumentierten Nutzungsregeln.
Vollständige Transparenz von der Datenquelle über Modellentwicklung bis zur Vorhersage.
Definierte Rollen, dokumentierte Genehmigungsprozesse und Segregation of Duties.
Systematische Qualitätskontrolle und Validierung von Datenquellen und Pipelines.
Kontinuierliche Überwachung von Modell-Performance, Datenqualität und Systemzustand.
Sichere Mechanismen für Rollback, Incident-Management und Business Continuity.