Discovery & data ingestion
Censisci le fonti dati (core assicurativo, CRM, data lake), mappa i permessi e definisci KPI di qualità.
Applicazioni attuariali
Case study · Data science attuariale
Blueprint per industrializzare modelli attuariali con pipeline dati affidabili, MLOps e monitoraggio continuo del drift.
Scenario di riferimento
Un team attuariale vuole automatizzare il processo di pricing e reserving sfruttando pipeline dati e modelli machine learning. L’obiettivo è garantire riproducibilità, controllo delle versioni e monitoraggio costante di drift e performance.
Risorse di progetto
- Repository pipeline Airflow
Esempio di DAG per ingestione giornaliera, validazione dati e popolamento feature store su infrastruttura cloud.
- Template monitoraggio Evidently
Notebook per configurare report periodici di data e prediction drift con alert automatici.
- Registro modelli attuariali
Schema di tracciamento versioni, metriche e validazioni per soddisfare requisiti EIOPA e audit interni.
Fasi del percorso
Feature store e versioning
Configura pipeline per trasformazioni riproducibili, gestisci cataloghi di feature condivise e versioni tramite Git/MLflow.
Deploy e monitoraggio
Implementa CI/CD per i modelli, definisci soglie di alert e integra dashboard Evidently o Grafana per il monitoraggio continuo.
Componenti principali
Ingestion
Airflow o Prefect per orchestrare estrazioni giornaliere con controlli di completezza e deduplicazione.
Feature store
Feast o Tecton per pubblicare feature approvate con metadata e controlli di accesso granulari.
Model serving
Servizi containerizzati (FastAPI, SageMaker) con deployment blue/green o canary e log centralizzati.
Monitoraggio
Evidently, Prometheus/Grafana o Datafold per drift, quality check e alerting integrato con incident management.
Ogni componente deve avere owner chiari, log di esecuzione e controlli automatizzati documentati in modo da soddisfare audit e linee guida EIOPA.
Deliverable finali
- Runbook MLOps. Documento operativo con checklist di deploy, gestione incidenti e ruoli coinvolti nelle escalation.
- Dashboard drift. Visualizzazione condivisa con indicatori di data/prediction drift, soglie e log delle azioni correttive.
- Registro modelli. Archivio centralizzato delle versioni con metriche, dataset di training e validazioni indipendenti.
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