云深耕机器学习领域 赋能金融智能转型

目前，所有金融机构都开始向在线金融和非接触金融转型。在线产业化竞争激烈的时候，竞争的是金融机构的数字化能力。谁能带头，谁就笑到最后。

人工智能作为一项新技术，正在金融领域得到广泛应用。根据国际权威研究机构IDC报告，机器学习开发平台是AI产业化发展的重要基础，具有巨大的市场发展空间和潜力。预计2018-2023年商业化机器学习开发平台的复合增长率将高达62%。然而，一些中小金融机构由于自身的局限性，无法拥抱人工智能。这时候，金融科技公司可以对这些薄弱点发力。

作为人工智能驱动的国内金融业务升级的领跑者，白蓉云创自2018年成立以来，以平台思维创新研究，不断完善机器学习平台建设，在行业内率先推出基于自动机器学习(AutoML)技术的基于风险控制场景的智能模型训练平台“百小宇”。同时，在数据和信息安全受到高度重视的情况下，白蓉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，通过分散合作为金融机构转型升级提供了新的发展思路。

“百小宇”无需任何模型训练经验，就能帮助金融机构快速高效地完成风控模型训练，搭建智能风控系统。这样可以实现建模的自动化，降低建模的门槛，提高模型开发部署的效率。是企业构建数据驱动商业模式的利器。此外，可有效实现用户深度运营和精细化网格化管理，并根据金融机构实际需求和业务发展不断提供定制化风险控制解决方案。

在数据采集方面，平台不仅可以接收客户提供的多维数据，还可以根据客户需求提供包罗万象的数据。是金融风险控制领域经过筛选和处理的数据，安全性高、可靠性强，能够对这些数据获得较好的风险控制效果；在模型开发中，AutoML技术使业务人员能够快速上手并参与模型开发，只需要几个小时就能达到甚至超越手工建模的效果。在模型应用上，白蓉云创开发的自动机器学习技术可以实现全程一键部署，不仅支持本地化部署，并在组织自有服务器上搭建AutoML模型，还支持云部署，即部署在白蓉云创创建的计算集群中，通过网络为企业提供模型接口服务。