人工智能的魅力就是它永遠(yuǎn)在路上。即使疫情兇猛，人工智能也未停止前進(jìn)的步伐。

　　時(shí)至今日，人工智能技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域取得飛躍。

　　2021年1月11日，人工智能(AI)研究組織Open AI推出DALL - E模型，可從文本生成對(duì)應(yīng)圖像，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)AI系統(tǒng)。此前，其推出的APT-3，能寫文章，做翻譯，生成代碼，還可學(xué)習(xí)人的語(yǔ)言模式，并遵循這一模式與人談話。

　　隨著AI與產(chǎn)業(yè)融合深化，“AI將無(wú)處不在”的預(yù)言照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。智能機(jī)器人已遍布各實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。如酒店機(jī)器人會(huì)辦理入住，提供出游攻略等;送餐機(jī)器人可配送茶水、餐食，收集客戶反饋;而波士頓公司制造的類人機(jī)器人Atlas、狗形機(jī)器人Spot、搬運(yùn)工Handle，可組團(tuán)跳舞，動(dòng)作整齊，靈活悅動(dòng)，與真人無(wú)差。

　　金融業(yè)也是AI技術(shù)重要實(shí)踐領(lǐng)域，科技創(chuàng)新層出不窮。AI在金融風(fēng)控、智能營(yíng)銷、智能客服、智能貸后管理等多場(chǎng)景重塑著金融行業(yè)。

　　人工智能驅(qū)動(dòng)金融創(chuàng)新  AI平臺(tái)應(yīng)勢(shì)而出

　　AI與金融的融合，主要是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等底層技術(shù)，驅(qū)動(dòng)金融業(yè)產(chǎn)品、服務(wù)方式、風(fēng)險(xiǎn)管理、授信融資、投資決策等變革。

　　人工智能通過(guò)幫助金融機(jī)構(gòu)識(shí)別欺詐行為、可疑交易和潛在的攻擊等，提高風(fēng)險(xiǎn)管控能力;幫助金融機(jī)構(gòu)對(duì)客戶進(jìn)行畫像，挖掘潛在客戶，快速完成復(fù)雜決策過(guò)程，提高運(yùn)營(yíng)效率;幫助金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化流程管理，實(shí)現(xiàn)降本增效。

　　AI技術(shù)則是金融機(jī)構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型的新引擎，同時(shí)是未來(lái)金融創(chuàng)新與發(fā)展的巨大驅(qū)動(dòng)力。但利用AI技術(shù)推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)智能化，也并非輕而易舉能夠?qū)崿F(xiàn)。對(duì)眾多機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)AI模型，面臨著專業(yè)人才短缺，依賴專家經(jīng)驗(yàn)分析判斷，算法開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、費(fèi)時(shí)費(fèi)力等諸多困難。模型所需要的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型評(píng)估等過(guò)程異常繁瑣，且需根據(jù)場(chǎng)景不斷優(yōu)化，后期維護(hù)難。

　　金融實(shí)現(xiàn)智能化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，離不開(kāi)出色的前沿創(chuàng)新技術(shù)產(chǎn)品。它們是提升智能化應(yīng)用開(kāi)發(fā)效率和業(yè)務(wù)響應(yīng)的敏捷性的關(guān)鍵。伴隨著深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)出現(xiàn)，借助AI中臺(tái)創(chuàng)造出個(gè)性化、智能化的服務(wù)，是未來(lái)趨勢(shì)。

　　作為以AI為驅(qū)動(dòng)的金融數(shù)字科技公司，薩摩耶?dāng)?shù)科致力于深耕人工智能、云計(jì)算等前沿科技，基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景推出AI平臺(tái)助力金融機(jī)構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型。

　　圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

　　AI平臺(tái)高效賦能  助力金融機(jī)構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型

　　智能化是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的深入階段。這得益于人工智能的大腦-數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，利用構(gòu)建模型與預(yù)測(cè)分析，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模智能服務(wù)構(gòu)建，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。

　　而薩摩耶?dāng)?shù)科數(shù)推出的AI平臺(tái)，能實(shí)現(xiàn)對(duì)金融機(jī)構(gòu)深度賦能，且在效率與精度、標(biāo)準(zhǔn)化與通用性之中實(shí)現(xiàn)完美平衡。

　　具體而言，薩摩耶?dāng)?shù)科AI平臺(tái)統(tǒng)一了從特征工程，算法建模，模型訓(xùn)練，模型評(píng)估，模型發(fā)布等全流程，實(shí)現(xiàn)界面配置，便于模型的統(tǒng)一管理和維護(hù)，節(jié)省模型從訓(xùn)練到發(fā)布的上線周期。同時(shí)，參考了阿里Pai，騰訊Ti-One等主流AI平臺(tái)設(shè)計(jì)思想，用組件化開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)各個(gè)業(yè)務(wù)功能流程，做到自定義可配置可擴(kuò)展，同時(shí)也用Kubernetes實(shí)現(xiàn)容器化彈性快速部署。

　　薩摩耶?dāng)?shù)科的AI平臺(tái)還具有私有化、開(kāi)放性、組件化的算法庫(kù)、代碼和組件相互轉(zhuǎn)換、進(jìn)行自定義預(yù)處理、靈活定制不同模型的監(jiān)控指標(biāo)、支持Spark、TensorFlow等分布式框架、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)功能(Auto ML)、跨平臺(tái)(Windows、Linux)使用、線上線下同一特征管理等亮點(diǎn)。

　　另外，薩摩耶?dāng)?shù)科AI平臺(tái)還有拖拽式建模、云平臺(tái)部署、自定義預(yù)測(cè)、模型跑批等功能特性。如在模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，可實(shí)現(xiàn)拖拉拽流程建模以及自動(dòng)模型調(diào)參;在模型評(píng)估環(huán)節(jié)，可實(shí)現(xiàn)可視化模型效果展示;在模型管理環(huán)節(jié)，模型中心提供對(duì)平臺(tái)開(kāi)發(fā)模型的統(tǒng)一管理能力。

　　目前，在薩摩耶?dāng)?shù)科風(fēng)控業(yè)務(wù)中成功被應(yīng)用的AUTOMAN自動(dòng)化化建模平臺(tái)也已經(jīng)集成到AI平臺(tái)中，使得風(fēng)控建模更加高效。

　　AUTOMAN自動(dòng)建模平臺(tái)憑借樣本研判及處理、最優(yōu)模型保存及部署、新樣本預(yù)測(cè)、模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)四大功能，通過(guò)便捷的方式接入金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)中，極大縮短原始樣本與經(jīng)營(yíng)決策的距離，實(shí)現(xiàn)整體降本增效，提升了風(fēng)控模型辨識(shí)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)度。

　　作為一站式機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析服務(wù)平臺(tái)，薩摩耶?dāng)?shù)科AI平臺(tái)提供全流程可視化的特征分析、模型構(gòu)建評(píng)估及部署應(yīng)用功能，可實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到模型再到場(chǎng)景化應(yīng)用的全流程自動(dòng)化，且全程簡(jiǎn)單易操作，助力金融機(jī)構(gòu)提高智能應(yīng)用的構(gòu)建能力以及運(yùn)營(yíng)效率，降低人工智能使用成本。

　　未來(lái)，薩摩耶?dāng)?shù)科將持續(xù)為金融機(jī)構(gòu)等提供全方位、專業(yè)的數(shù)字金融科技服務(wù)，助力金融等各行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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