Альфа-Банк: AlfaPredict — мультиагентная аналитическая платформа
Описание проекта
AlfaPredict позволяет задавать вопросы к данным на естественном языке, автоматически генерирует SQL-запрос и выводит интерактивный дашборд. Платформа построена на мультиагентной архитектуре: каждый автономный модуль отвечает за свой этап — импорт данных из банковских систем, внешних API и файловых хранилищ, подбор алгоритма и кросс-валидацию, вывод модели в продакшн с A/B-тестами. Встроены объяснимый ИИ (SHAP/LIME-объяснения на каждое предсказание), мониторинг дрейфа данных и автоматическое переобучение при превышении порогов.
Вендор и технология: Внутренняя разработка; LangChain, LangGraph, Hadoop, Oracle, SQL, SHAP/LIME, интеграция с BI.
Задача
Данные разбросаны по множеству баз и таблиц со скудным описанием, выгрузка и визуализация занимали много времени и были недоступны руководителям без прав доступа и навыков SQL/Python. Уровень аналитики был низким, потому что не использовались методы классического ML и часть важных данных.
Цели внедрения
-
Упрощение поиска и работы с данными
-
доступ к аналитике без технических навыков
-
повышение качества аналитики и точности прогнозов
-
сокращение расходов
Результаты
-
Результаты
-
Сокращение расходов на работу с данными и аналитику
-
числовых результатов не раскрыто (NDA) Финансы
-
НЕТ (NDA) Нагрузка и масштаб
-
Статус — тираж; контур On-prem Сроки
-
Time-to-market 6 месяцев, Time-2-Value 6 месяцев