Naar een slimme toekomst met MLOps: duurzame AI-impact voor verzekeraars en pensioenfondsen

De wereld wordt steeds meer gedreven door data en technologie. Als verzekeraar of pensioenfonds ben je ongetwijfeld op zoek naar de meest effectieve manier om kunstmatige intelligentie, oftewel AI, in te zetten. Maar hoe zorg je ervoor dat je AI-modellen hun werk goed blijven doen, ook op de lange termijn? Hier komt MLOps om de hoek kijken, een reeks principes dat de weg effent voor betrouwbare en robuuste AI-toepassingen. In deze blog bespreekt Attila Popping, data scientist bij Orange Business, hoe MLOps datagedreven organisaties een voorsprong kan geven en hoe het bijdraagt aan transparantie en efficiëntie in je processen.

Wat is MLOps?

MLOps, de afkorting voor Machine Learning Operations, omvat een reeks principes die tot doel heeft AI-modellen effectief naar de productiefase te leiden. Veel organisaties die interesse hebben in AI en AI-modellen, werven data scientisten en ontwikkelaars en gaan enthousiast aan de slag. In de praktijk blijkt een aanzienlijk deel van deze initiatieven vast te lopen. Als je als bedrijf AI wil inzetten, begin je met een 'proof of concept'. Bij het daadwerkelijk in productie brengen van dit model, ontstaan vaak problemen. Dit komt onder andere doordat AI-modellen een andere aanpak vereisen dan reguliere softwareapplicaties.

Synergie tussen code en data in AI-modellen

Een AI-model bestaat niet alleen uit code, het is een combinatie van code én data. Daarbij is de data misschien nog wel crucialer dan de code, omdat een AI-model getraind wordt om patronen in data te ontdekken. Als de data onjuist is, leidt dit tot verkeerde voorspellingen of resultaten. Om de productiecyclus van het AI-model op orde te krijgen wordt MLOps gebruikt, wat voortbouwt op de meer traditionele DevOps-processen. Het is belangrijk dat je model robuust is, dat het opnieuw gemaakt kan worden, makkelijk opgeschaald kan worden, maar ook dat resultaten transparant en traceerbaar zijn. Zeker voor verzekeraars en pensioenfondsen is het belangrijk dat je kunt uitleggen aan je klanten waarom bepaalde beslissingen zijn genomen. En als een van de uitkomsten verdacht lijkt, wil je kunnen traceren waar dat vandaan komt.

De toegevoegde waarde van MLOps voor verzekeraars en pensioenfondsen

Zowel verzekeraars als pensioenfondsen zijn sterk datagedreven organisaties. Ze zijn bovendien onderhevig aan strenge reguleringen en realiseren hun winst via kleine marges over een groot aantal gebruikers. Omdat ze zoveel data hebben, maken ze graag gebruik van AI-modellen. MLOps fungeert als hét instrument om deze AI-modellen effectief te implementeren.

Meer over MLOps voor verzekeraars en pensioenfondsen

Betere besluitvorming dankzij MLOps

MLOps transformeert niet alleen AI-modellen, maar ook het besluitvormingsproces zelf. Het geeft je de mogelijkheid om de werking van je model nauwlettend te volgen in relatie tot je data. Deze monitoring kan vrijwel in realtime plaatsvinden, zodat je direct kunt evalueren of de resultaten in lijn zijn met je verwachtingen. Als dit niet het geval is, kun je snel en doelgericht reageren. Zo voorkom je dat je pas na een jaar ontdekt dat je resultaten tegenvallen, en dat je dan nog moet achterhalen wat de oorzaak is. Je kunt haarscherp volgen hoe je model presteert en waar eventuele aanpassingen of verbeteringen nodig zijn.

In de praktijk

Stel dat je als verzekeraar AI gebruikt om claims te verwerken. Met MLOps kun je realtime monitoren hoe goed je model de claims verwerkt. Als er plotseling een toename is in het aantal afgewezen claims, kan MLOps snel aangeven dat het model mogelijk niet goed presteert, waardoor je direct kunt ingrijpen.

Kortere time-to-market

Als je dan verbeteringen wilt doorvoeren, is het natuurlijk erg handig als je de structuur zo hebt opgezet dat je moeiteloos kunt teruggaan naar je data, aanpassingen kunt maken, je AI-model opnieuw kunt trainen en het vervolgens opnieuw in productie kunt brengen. Hierdoor wordt de time-to-market – of de time-to-business – aanzienlijk korter dan wanneer je al die processen met de hand moet doorlopen. Deze efficiënte aanpak stelt pensioenfondsen en verzekeraars, maar natuurlijk ook andere bedrijven, in staat om sneller te reageren op veranderingen. Doordat het hele proces veel meer gestroomlijnd is, ontstaat de mogelijkheid om snel nieuwe concepten uit te proberen en nieuwe modellen te implementeren.

In de praktijk

Stel dat je als pensioenfonds een nieuw AI-gestuurd beleggingsmodel wilt introduceren. Zonder MLOps kan het maanden duren om het model aan te passen aan veranderende marktomstandigheden. Met MLOps kun je binnen enkele dagen wijzigingen doorvoeren, waardoor je sneller kunt reageren op marktschommelingen.

Voldoen aan wet- en regelgeving

Dankzij de principes van MLOps wordt het veel inzichtelijker wat je AI-model precies doet. Dit komt deels voort uit die voortdurende monitoring, maar ook uit de transparantie en traceerbaarheid die het geeft. Zo ben je beter in staat om te waarborgen dat je voldoet aan wet- en regelgeving, wat zeker relevant is voor organisaties die veel gevoelige privégegevens van individuen beheren.

In de praktijk

Stel je voor dat je als verzekeraar wordt onderworpen aan een audit van regelgevende instanties. Dankzij MLOps kun je gedetailleerde rapporten genereren over hoe je AI-modellen beslissingen nemen en waarom, waardoor je gemakkelijk aan de regelgeving kunt voldoen.

Efficiëntie en betere samenwerking

Behalve inzicht, stimuleert MLOps ook de samenwerking tussen diverse rollen binnen de organisatie. Zo vermijd je dat data engineers geïsoleerd werken aan data, data analisten hierop voortbouwen en data scientists vervolgens modellen ontwikkelen, ieder op het eigen eilandje, zonder onderlinge afstemming. De toepassing van MLOps bevordert een gestroomlijnde aanpak waarbij alle partijen samenwerken. Dit resulteert in een holistische benadering, vergelijkbaar met hoe verschillende bouwteams op een bouwplaats samenwerken om een gebouw te bouwen. Het monitoren van modelprestaties en het nemen van passende maatregelen wordt ook beter, waardoor je proactief kunt handelen in plaats van achter de feiten aan te rennen.

De risico’s van AI zonder MLOps

Wat zijn de mogelijke risico's van het gebruik van AI zonder toepassing van MLOps? In eerste instantie kan een AI-model prima functioneren, ook zonder MLOps, vooral als het zorgvuldig getraind en getest is. Op korte termijn lijken de resultaten positief. Het gevaar schuilt in de langere termijn. Prestaties van AI-modellen kunnen geleidelijk afnemen door veranderende omstandigheden en uiteindelijk verkeerde voorspellingen of resultaten geven. Zonder juiste MLOps-structuur is het lastig om zulke veranderingen te herkennen of te corrigeren.

Meer over MLOps voor verzekeraars en pensioenfondsen

Meer weten?

Benieuwd hoe jouw organisatie meer uit AI-modellen kan halen dankzij MLOps? Neem contact met ons op. We helpen je graag in kaart te brengen hoe MLOps jouw organisatie kan transformeren.

Neem contact op