позволяет повысить точность ML-моделей
Guardora VFL — коммерческая платформа вертикального федеративного обучения, позволяющая двум организациям совместно обучать табличные ML-модели (кредитный скоринг, антифрод) на данных друг друга без передачи самих записей и разметки.
Поддерживается градиентный бустинг на решающих деревьях и
логистическая регрессия для табличных данных, REST API для интеграции в существующие ML-пайплайны.
В проверенных задачах: ROC AUC ≈ 71.3 на кредитном скоринге и прирост точности с 0.817 до 0.975 на банковско-страховом скоринге.
Guardora VFL — коммерческая платформа вертикального федеративного обучения, позволяющая двум организациям совместно обучать табличные ML-модели (кредитный скоринг, антифрод) на данных друг друга без передачи самих записей и разметки.
Поддерживается градиентный бустинг на решающих деревьях и
логистическая регрессия для табличных данных, REST API для интеграции в существующие ML-пайплайны.
В проверенных задачах: ROC AUC ≈ 71.3 на кредитном скоринге и прирост точности с 0.817 до 0.975 на банковско-страховом скоринге.
Продукт Guardora VFL на основе технологии федеративного обучения позволяет повысить точность ML-моделей за счет их обучения на ранее недоступных данных внешних компаний таким образом, что данные не покидают защищенного контура владельца данных.
В результате компания, использующая Guardora VFL, получает дополнительную выручку за счет применения в своей деятельности моделей с большей предсказательной силой.
Продукт ориентирован на работу с табличными данными.
Ознакомьтесь с документацией к Guardora VFL API.
Приватное облако в Яндекс Маркетплейс или on-premise лицензия
Быстрый старт для организаций с данными в Яндекс Облаке. Масштабируемое и удобное управление между пользователями
Лицензирование + стоимость ресурсов Яндекс
Приватное облако с полным контролем данных у клиента
Легко масштабируется в рамках облачной инфраструктуры
Обеспечивается штатными средствамиот Яндекс Облака
В рамках облачного ресурса без доступа третьих лиц к данным
Гибкость в обновлении, поднятии новых инстансов через сервисы Яндекс Облака
Вариант для организаций, которые не взаимодействуют с Яндекс Облаком и хотят иметь больше контроля при взаимодействии с данными
Лицензирование + стоимость внутренних ресурсов на интеграцию и поддержку
Интеграция во внутреннюю инфраструктуру заказчика
В рамках внутренней инфраструктуры клиента
Организация сама выстраивает необходимый уровень безопасности
Полный контроль в рамках периметра за данными и процессами
Заказчик сам выполняет обновления из репозиториев и необходимые работы
Синхронизация датасетов (Private Set Intersection, PSI), обучение, валидация, инференс
Синхронизация датасетов (Private Set Intersection, PSI), обучение, валидация, инференс
Способ получения таблицы данных (например, csv-файл, sql-соединение к БД). Реализуется клиентом.
Способ получения таблицы данных (например, csv-файл, sql-соединение к БД). Реализуется клиентом.
Требуется для высоконагруженного инференса >300 RPS
Требуется для высоконагруженного инференса >300 RPS
Синхронизация датасетов (Private Set Intersection, PSI), обучение, валидация, инференс
Синхронизация датасетов (Private Set Intersection, PSI), обучение, валидация, инференс
Способ получения таблицы данных (например, csv-файл, sql-соединение к БД). Реализуется клиентом.
Способ получения таблицы данных (например, csv-файл, sql-соединение к БД). Реализуется клиентом.
Требуется для высоконагруженного инференса >300 RPS.
Требуется для высоконагруженного инференса >300 RPS.
Интересанты
Бюро кредитных историй, скоринг-провайдеры, банки, страховые компании, МФО, платежные системы, телекомы
Интересанты
скоринг-провайдеры
Интересанты
финтех компании в рамках группы компаний
Интересанты
B2B Saas компании, клиенты которых обрабатывают персональные данные
Guardora VFL позволяет обучать ML-модели на данных нескольких компаний, сохраняя при этом конфиденциальность данных каждой из них. На примере модели расчета кредитного скоринга это значит, что:
При улучшении GINI скоринговой модели компания-клиент получает дополнительную выручку благодаря более точной сегментации клиентов, снижению дефолтов и оптимизации кредитных решений.
На основе описанного эффекта Guardora предлагает транзакционную модель лицензирования с постоплатой со следующими параметрами:
Снижение уровня просроченной задолженности и увеличение объема кредитования за счет более точного скоринга
Оптимизация кредитных портфелей и повышение маржинальности за счет улучшенного управления рисками
Улучшение андеррайтинговых решений за счет точного расчета рисков
Увеличение количества обращений и повышение стоимости продукта благодаря повышению точности скоринговой модели
Чтобы протестировать демо версию продукта и узнать ценовые условия, заполните форму и мы свяжемся с вами
