作为人工智能技术应用最重要的领域之一，人工智能在金融行业的应用前景十分广阔。根据 IDC 数据显示，金融行业在人工智能市场规模占比为14.4%.而根据Markets and Markets预测，人工智能在金融行业的市场规模预计将从2017年的13.38亿美元增长到2022年的73.06 亿美元，复合年增长率可以达到40.4%.

广阔的市场前景使得"AI+金融"所形成的智能金融赛道成为各大金融机构兵家必争之地。业内分析认为，发展智能金融有利于推动金融机构提高效率，降低成本；有利于增强金融产品和服务的灵活性、适应性与普惠性；有利于提高风险防控能力。在人工智能与金融深度融合过程中，金融行业的特殊性对技术提出了新的要求，智能金融的深入应用还将不断推动人工智能技术的突破与升级。

随着机器学习（ML）技术的深入发展，AI在金融领域的应用也渐趋多元。然而，机器学习技术在落地过程中普遍面临搭建计算框架投入大、算法和模型调优门槛高等难题，对一般企业来说，AI仍是难以触及的技术。为了降低应用机器学习解决实际问题的门槛，机器学习平台应运而生。

作为国内头部大数据与人工智能应用平台，百融云创正在成为金融机构值得信赖的科技伙伴。在"让金融普惠民众"的使命推动下，百融云创制定了帮助金融机构实现智能化转型的战略。基于人工智能核心技术的研发优势和对金融业务的深刻理解，百融云创通过科技输出提供全方位的科技赋能、风控赋能、营销赋能，助力银行等传统金融机构数字化创新和转型。

随着Auto ML技术的日益兴起与完善，百融人工智能金融实验室将其应用到风控建模中，自主研发了智能模型训练平台"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。

据悉，"计算未来AutoML"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，并预制了针对多种客群类型与业务阶段的专家方案，可开发多类型风控模型，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？控解决方案。

传统的AI模型训练往往要经历特征分析、模型选择、调参、评估等步骤，这些步骤需要经历数月的时间，如果完全没经验，时间会更长。通过运用AI行业当下最前沿的AutoML技术，百融云创有效突破"模型优化瓶颈",实时计算超体量数据，完美支持特征？程与机器学习模型的线上服务，为？？智能装上"F1方程式引擎",?效服务千万量级客户。