29 maart 2019 ... min. Luister

Machine Learning als een service

Feedback van klanten razendsnel geclassificeerd en opgevolgd

Op 2 en 3 april aanstaande spreken ze op Codemotion in Amsterdam: ING’s Marcin Pakulnicki, Pierre Venter en Effi Bennekers. Zij laten zien hoe ING een Machine Learning Model Serving platform bouwt waarmee IT-teams in staat zijn gebruik te maken van de kracht van Machine Learning.

Effi is engineer bij het Machine Learning Model Serving platform. Hij vertelt hoe IT-teams binnen ING van het platform gebruik kunnen maken voor hun specifieke vraagstuk. Marcin en Pierre hadden zo’n vraagstuk; zij presenteren tijdens Codemotion hun use case.

Marcin en Pierre werken beiden als software engineers voor ING internetbankieren en de mobiel bankieren app. Over deze twee kanalen komen duizenden gebruikersreviews binnen, veelal IT-gerelateerd. Al die reviews moeten worden gecategoriseerd en toegewezen aan de juiste teams, die ermee aan de slag gaan om een oplossing te bieden. Het categoriseren werd tot voor kort handmatig gedaan. Machine learning (ML) was de uitkomst om de tijd tussen de ontvangst van de feedback en de geüpdatete feature drastisch te verkorten.

Drastisch kortere doorlooptijden

Marcin: “Voor we gebruik maakten van machine learning, ploegden een paar mensen alle duizenden reviews door, om ze te bundelen en ze aan te bieden bij het juiste team. Een omslachtig en onprecies proces, en het duurde allemaal heel lang voor de oplossing werd doorgevoerd.” Pierre beaamt: “Soms was de net nieuwe feature bij het in productie gaan alweer verouderd. Het was duidelijk dat de doorlooptijden beduidend korter moesten.”

Dankzij machine learning worden de reviews nu realtime algoritmisch geclassificeerd door middel van ML libraries en direct doorgezet naar het team dat verantwoordelijk is. Pierre en Marcin bedachten wat ze nodig hadden, Effi en zijn team zorgden dat zij dit met het platform konden realiseren. Pierre: “Wij hebben data verzameld en het algoritme toegepast voor machine learning. We hebben daarmee het eerste model getraind en een proof of concept uitgerold.”  

Inspireren

Marcin: “Ons specifieke probleem is een van de vele vraagstukken die je met machine learning kunt oplossen. Met onze case wilden we teams elders binnen de bank ook laten nadenken over oplossingen die ze dankzij het ML-platform kunnen realiseren. En tijdens Codemotion willen we andere organisaties hiertoe inspireren.”

Live on stage

In hun presentatie laten de mannen zien hoe je machine learning binnen de eigen organisatie schaalbaar kunt maken. Marcin zal de achtergrond van de use case toelichten, waarna Pierre live op het podium het model zal maken, trainen en ongelabelde data zal laten classificeren. De zaal wordt van harte uitgenodigd om ter plekke ‘reviews’ aan te leveren. Effi: “Daarna pak ik het verhaal op, over het platform zelf en hoe je een generieke oplossing kunt gebruiken voor je eigen specifieke model en data. Onze belangrijkste boodschap is: gebruik als IT-team wat er is! Ga niet zelf het wiel uitvinden of weer een uitgebreid pakket aanschaffen. Pak het eenvoudig aan en zorg dat je de engineers en data scientists in je organisatie kan bedienen met je platform.”

Open source

De mannen hopen op veel interactie met het publiek. “Onze case is herkenbaar voor elk bedrijf dat klanten heeft - dus als het goed is voor iedereen. Kennis delen en terug krijgen is ons belangrijkste doel tijdens de conferentie. Zo worden we met zijn allen beter in het domein van machine learning. Op termijn willen we het platform ook graag open sourcen, zodat ieder ander bedrijf er gebruik van kan maken.”

Lees meer over het Codemotion event

Pierre Venter

Pierre komt uit Zuid-Afrika en werkt nu drie jaar voor ING. Hij maakt pas na zijn dertigste de switch naar IT, voor ING werkte hij als systems engineer bij Siemens. Bij ING heeft hij zijn draai helemaal gevonden, hij voelt zich thuis in deze omgeving waar innovatie, tech en klantgerichtheid hand in hand gaan. Pierre is een gepassioneerde software engineer, en heeft bij ING de rol van Chapter Lead.

Marcin Pakulnicki

Marcin leerde zichzelf programmeren en begon ooit als Flash developer. Hij is gek op nieuwe technologie en zijn hart ligt bij het schaalbaar maken van technnische innovaties. Marcin kwam twee jaar geleden bij ING in dienst. “ING is een geweldig bedrijf voor engineers, we lopen met onze IT ver voor op andere organisaties.” Hij wil dit graag breed delen met de buitenwereld en spreekt dan ook steeds meer op externe events en conferenties. Marcin is een groot fan van science fiction films en Oosteuropese science fiction schrijvers zoals Stanislaw Lem.

Effi Bennekers

Effi begon al met programmeren toen hij zes was, hielp al op zijn vijftiende zijn vader met IT-zaken in zijn bedrijf en begon zijn professionele loopbaan met multimedia-oplossingen en het bouwen van websites. Hij werkt sinds 2013 bij ING en sinds de zomer van 2018 als engineer bij het model serving platform. Effi hecht veel belang aan kennisdelen en vindt dat ook een van de leukste dingen om te doen. Hij startte twee communities binnen ING: de Back-end Guild en de Applied Machine Learning Community. Bier brouwen is zijn grote liefhebberij buiten zijn werk.

Terug naar boven