当下,各个金融机构都在开始进行线上化金融和无接触金融的转型。在线上化竞争激烈之时,比拼的是各金融机构的数字化能力,谁能占据先机,谁才能够笑到最后。

　　人工智能这个新兴科技技术正在广泛地运用在金融领域中来。据国际权威研究机构IDC报告显示,机器学习开发平台是AI产业化发展的重要基础,具有巨大市场发展空间与潜力,预计2018-2023年间商业化机器学习开发平台的复合增长率将高达62%。但有些中小金融机构因为自身的局限不能够拥抱人工智能,这时候金融科技公司就可以对于这些薄弱点进行发力。

　　作为国内人工智能驱动金融业务升级的领航者,百融云创自2018年成立人工智能金融实验室以来,以平台化思维创新研发,不断完善机器学习平台建设,基于风控场景率先在业内推出基于自动机器学习(AutoML)技术的智能模型训练平台“百小渔”。与此同时,在数据和信息安全备受重视的形势下,百融云创人工智能金融实验室团队还积极探索联邦机器学习(FML)技术,通过去中心化协作的方式,为金融机构转型升级提供全新的发展思路。

　　“百小渔”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。这样就可以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,是企业打造数据驱动的业务模式的利器。除此之外,还可以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,持续提供客制化风控解决方案。

　　在数据收集上,平台不仅能接收客户提供的多维度数据,而且可以根据客户需求提供百融数据。它是针对金融风控领域进行筛选和处理之后的数据,安全度高、可靠性强,在这些数据上可以获得更好的风控效果;在模型开发上,AutoML技术让业务人员也可以快速上手参与模型开发,并且仅需短短几个小时就能达到甚至超越人工建模效果;在模型应用上,百融云创研发的自动机器学习技术能实现全流程一键部署,既支持本地化部署,将AutoML模型搭建在机构自己的服务器上,也支持云端部署,即部署在百融云创的计算集群,并通过网络的方式为企业提供模型接口服务。