云深耕機器學習領域 賦能金融智能轉型

目前，所有金融機構都開始向在線金融和非接觸金融轉型。在線產業化競爭激烈的時候，競爭的是金融機構的數字化能力。誰能帶頭，誰就笑到最后。

人工智能作為一項新技術，正在金融領域得到廣泛應用。根據國際權威研究機構IDC報告，機器學習開發平臺是AI產業化發展的重要基礎，具有巨大的市場發展空間和潛力。預計2018-2023年商業化機器學習開發平臺的復合增長率將高達62%。然而，一些中小金融機構由于自身的局限性，無法擁抱人工智能。這時候，金融科技公司可以對這些薄弱點發力。

作為人工智能驅動的國內金融業務升級的領跑者，白蓉云創自2018年成立以來，以平臺思維創新研究，不斷完善機器學習平臺建設，在行業內率先推出基于自動機器學習(AutoML)技術的基于風險控制場景的智能模型訓練平臺“百小宇”。同時，在數據和信息安全受到高度重視的情況下，白蓉云創人工智能金融實驗室團隊還積極探索聯邦機器學習(FML)技術，通過分散合作為金融機構轉型升級提供了新的發展思路。

“百小宇”無需任何模型訓練經驗，就能幫助金融機構快速高效地完成風控模型訓練，搭建智能風控系統。這樣可以實現建模的自動化，降低建模的門檻，提高模型開發部署的效率。是企業構建數據驅動商業模式的利器。此外，可有效實現用戶深度運營和精細化網格化管理，并根據金融機構實際需求和業務發展不斷提供定制化風險控制解決方案。

在數據采集方面，平臺不僅可以接收客戶提供的多維數據，還可以根據客戶需求提供包羅萬象的數據。是金融風險控制領域經過篩選和處理的數據，安全性高、可靠性強，能夠對這些數據獲得較好的風險控制效果；在模型開發中，AutoML技術使業務人員能夠快速上手并參與模型開發，只需要幾個小時就能達到甚至超越手工建模的效果。在模型應用上，白蓉云創開發的自動機器學習技術可以實現全程一鍵部署，不僅支持本地化部署，并在組織自有服務器上搭建AutoML模型，還支持云部署，即部署在白蓉云創創建的計算集群中，通過網絡為企業提供模型接口服務。