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赢咖4娱乐百融云创:自动机器学习的平台日趋完善助力AI应用普遍化
作者:管理员    发布于:2021-03-27 21:57    文字:【】【】【

  作为人工智能技术应用最重要的领域之一,人工智能在金融行业的应用前景十分广阔。根据 IDC 数据显示,金融行业在人工智能市场规模占比为14.4%。而根据Markets and Markets预测,人工智能在金融行业的市场规模预计将从2017年的13.38亿美元增长到2022年的73.06 亿美元,复合年增长率可以达到40.4%。

  广阔的市场前景使得“AI+金融”所形成的智能金融赛道成为各大金融机构兵家必争之地。业内分析认为,发展智能金融有利于推动金融机构提高效率,降低成本;有利于增强金融产品和服务的灵活性、适应性与普惠性;有利于提高风险防控能力。在人工智能与金融深度融合过程中,金融行业的特殊性对技术提出了新的要求,智能金融的深入应用还将不断推动人工智能技术的突破与升级。

  随着机器学习(ML)技术的深入发展,AI在金融领域的应用也渐趋多元。然而,机器学习技术在落地过程中普遍面临搭建计算框架投入大、算法和模型调优门槛高等难题,对一般企业来说,AI仍是难以触及的技术。为了降低应用机器学习解决实际问题的门槛,机器学习的平台应运而生。

  作为国内头部大数据与人工智能应用平台,百融云创正在成为金融机构值得信赖的科技伙伴。在“让金融普惠民众”的使命推动下,百融云创制定了帮助金融机构实现智能化转型的战略。基于人工智能核心技术的研发优势和对金融业务的深刻理解,百融云创通过科技输出提供全方位的科技赋能、风控赋能、营销赋能,助力银行等传统金融机构数字化创新和转型。

  随着Auto ML技术的日益兴起与完善,百融人工智能金融实验室将其应用到风控建模中,自主研发了智能模型训练平台“计算未来AutoML”,可以帮助金融机构在没有任何模型训练经验的条件下,快速、高效地完成风控模型训练与智能风控体系搭建。

  据悉,“计算未来AutoML”实现建模工作自动化,降低建模工作的门槛,提高模型开发和部署效率,并预制了针对多种客群类型与业务阶段的专家方案,可开发多类型风控模型,有效实现用户深度经营与网格化精细管理,根据金融机构的实际需求与业务开展情况,持续提供客制化控解决方案。

  传统的AI模型训练往往要经历特征分析、模型选择、调参、评估等步骤,这些步骤需要经历数月的时间,如果完全没经验,时间会更长。通过运用AI行业当下最前沿的AutoML技术,百融云创有效突破“模型优化瓶颈”,实时计算超体量数据,完美支持特征程与机器学习模型的线;效服务千万量级客户。赢咖4

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