Gjensidige — AI-infrastruktur og modell-fabrikk
Strategisk oppbygging av AI-infrastruktur, fra dataklar kjerne til skalerbar modellfabrikk på Databricks.
Utfordringen
Gjensidige, et av Nordens største forsikringsselskaper, ønsket å bli AI-drevet — men manglet infrastrukturen. Data var spredt på tvers av kjernesystemer, formater og avdelinger. Det fantes ingen standardisert pipeline for å gjøre data tilgjengelig for maskinlæring, og hvert ML-prosjekt startet fra null. Ambisjonen var å bygge en skalerbar plattform som kunne levere AI-modeller i produksjon — raskt og trygt.
Løsningen
Vi ledet den strategiske oppbyggingen av Gjensidiges AI-infrastruktur. Først ble kjernedata gjort AI-klar gjennom strukturerte data-pipelines og et feature store-konsept. Vi etablerte en modellfabrikk på Databricks med MLflow for eksperimentsporing, modellversjonering og automatisert deployment. Kafka og Confluent ble brukt for sanntids datastrømmer fra kjernesystemene. Alt på Azure, med governance, logging og compliance innebygd fra start.
Resultater
- Komplett AI-dataplattform på Azure og Databricks
- Modellfabrikk med MLflow for trening, versjonering og deployment
- Sanntids datastrømmer via Kafka og Confluent
- Feature store og standardiserte ML-pipelines
Teknologier
Klar for å ta neste steg?
Book en gratis rådgivningstime, og la oss finne ut hvordan vi kan hjelpe din bedrift med å vokse digitalt.