Les modèles intelligents ont la possibilité de révolutionner l’industrie financière – de la détection de fraude à l’expérience client personnalisée. Cependant, l’utilisation de ces modèles en production présente des défis majeurs pour les institutions financières. La création d’une base de données initiale, la formation et l’intégration du modèle sont nécessaires, mais il est crucial de surveiller régulièrement les données et les paramètres pour s’assurer que le modèle est à jour et correct.

Il est important d’adapter régulièrement les modèles pour s’adapter aux changements dans les données en production. Les modèles doivent être surveillés pour réduire les risques à long terme. Une optimisation basée sur des événements peut également être nécessaire pour minimiser les risques de modèle. Il est important de conserver des versions plus anciennes des modèles afin de pouvoir revenir à une version antérieure en cas de problème.

Le prétraitement des données est essentiel pour assurer la fiabilité des modèles. Il est impératif de posséder une infrastructure de stockage de données performante pour permettre un accès rapide aux données. Des étapes de prétraitement automatisées doivent être mises en place pour garantir la netteté des données en continu. En surveillant les modèles et les données en continu, les institutions financières peuvent assurer un modèle en production à jour et fiable.