在新冠肺炎疫情肆虐的这段时间里，人工智能、大数据技术得到了广泛的应用：如遥控无人机喷洒药液完成高效的消毒工作，避免交叉感染;在机场、火车站、地铁站、大型社区等人流密集区域使用AI进行7*24小时的测温工作，加强对体温异常人员和疑似患者的筛查;鼓励群众扫码登记，整合大数据迅速排查疫区人口流动情况。

　　提及人工智能，金融科技领域的应用自然是重头戏之一，当前金融科技AI发展呈现加速状态，一方面是大数据的富集，一方面是算力的提升，支持深度学习的算法实施。

　　人工智能   “建模”挑战重重

　　资料显示，人工智能已从萌芽期发展到过热期，个别已经大量用在风控、反欺诈等环节的技术例如人脸识别、图像识别，虽然已是比较成熟的应用，但在建模方面依旧困难重重。从建模本身来讲，很多公司都在做建模时遇到的问题主要表现在：

　　首先，技术门槛高。十几年前，建模通常是顾问公司才能做，一般银行里是没有建模人员的，因为建模人员的技术门槛比较高，要求具备统计学背景、编程能力和购买比较昂贵的建模工具。所以很多公司没有建模人员的配置，只能使用顾问公司提供的建模平台。

　　第二，建模和处理流程复杂，工程量巨大。数据、模型等处理及搭建的工程量巨大，但在应用上却希望能快速从 1 到 N，因此必须具备快速开发能力。

　　第三，人员瓶颈问题。 可以做建模的人一般要求较高，需要懂算法、模型、数据、工具、效果等，必须是统计学出身，最好是有建模经验的专业人才，比如大数据工程师、数据科学家等，但目前该岗位人才有很大的缺口。

　　第四，“黑盒”模型难解释。 机器学习“黑盒”模型内部工作机制难以理解，导致实现不了多数监管机构要求提供的可解释报告及营销应用上的可解释与应用。如果金融机构想继续使用基于机器学习的解决方案，就必须对模型可解释性研究进行投资。

　　飞贷金融科技自动化建模给出新解

　　不过在这一领域，飞贷金融科技却表现十分出色，其自动化建模平台是致力于通过自动机器学习技术来快速实现AI业务场景应用的机器学习平台，是完美体现大数据和AI双引擎的拳头产品。

　　据介绍，飞贷金融科技的自动化建模平台属于大数据+AI结合型，其五大核心价值能提升客户生命周期各环节的绩效：

　　低门槛： 为业务人员提供AI应用开发全流程自动化，无需任何编程技能，零门槛建模,更加聚焦业务;同时提供高级参数调整，助力专家建模人员挖掘更深建模能力。

　　全流程： 全流程覆盖数据探索，自动特征工程，自动模型探索，以及一键部署和上线的全生命周期。

　　自学习： 基于新样本数据更新自动进行自适应、自优化，保证模型在效果上的长期稳定;使数据分析与业务始终保持同步，快速应对各种外部变化。

　　高效能： 企业级弹性架构保证AI落地全流程的高性能、稳定性、高可用、可扩展、可管理性。

　　可解释： 提供了多种直观的模型评估可视化和可解释功能，为业务人员和建模专家提供了理解模型工作原理的重要渠道，让模型的应用更透明。

　　飞贷金融科技基于五大核心价值的自动化建模平台，建立了智能获客模型以及客户生命周期模型贯穿整个业务流程，使精准营销贯穿获客、存量客户经营等整个客户生命周期，为客户生命周期各环节的绩效提升提供巨大帮助，为银行、信托、保险与小贷等有建模场景需求但缺乏建模人才与技术等持牌金融机构带来高效的建模服务。未来，随着飞贷金融科技不断完善自动化建模平台，还将有更多的企业受到该项技术的惠利。