百融云创探索联邦机器学习 技术助力金融转型升级

来源: 财讯网

发展智能金融在数字化势头正盛的现在具有非常重要的意义。智能金融的发展,极大地提高了金融机构的效率和降低了成本。推动了生产要素的重新配置,降低了交易成本,改变了原来的生产关系,增强了规模经济效应,也减少了信息不对称。从某种意义上说,改变了传统的金融逻辑。特别在金融风险防控上,智能金融能够基于大数据的分析、模型的构建,有着很好的对金融风险的预警、预测的功能。

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,以台化思维创新研发,不断完善机器学台建设,基于风控场景率先在业内推出基于自动机器学(AutoML)技术的智能模型训练台“计算未来AutoML”。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(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。

“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。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,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。

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