2019年8月29日-31日，由国家开展和变革委员会、科学技能部、工业与信息化部、国家互联网信息...
2019年8月29日-31日，由国家开展和变革委员会、科学技能部、工业与信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院和上海市人民政府一起主办的2019国际人工智能大会在沪举行。大会以“智联国际 无限或许”为主题，是集最高等级AI学术研讨、顶配水平AI技能博览会、最活泼的AI工业协作和未来AI社会超前体会于一身的人工智能盛会。现场，联合国数字协作高等级小组联合主席马云和特斯拉联合创始人兼首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）在开幕式上进行“双马”对话，畅谈AI在各范畴的开展，引发了业界对AI更多层次的考虑。
大会现场，凭仗前沿大数据AI的研讨与使用，飞算科技林庆治受邀到会共享在人工智能的实践和作用，并针对当时业界“建模”痛点，于大会现场发布“飞算主动化建模途径”，引发榜首财经电视台等多家威望媒体深度采访。
林总在承受媒体采访时表明，“现在人工智能已从萌芽期开展到过热期，单个现已很多用在风控、反诈骗等环节的技能例如人脸辨认、图像辨认，，尽管已是很老练的使用，但在建模方面仍旧困难重重”。
（1）技能门槛高：算法、模型、数据、环境、作用等门槛高；（2）人员瓶颈：大数据工程师、数据科学家等很多岗位人才的缺少；（3）工程量巨大：数据、模型等处理及建立的工程量巨大；（4）使用需求快速1到N：需求具有快速开发才干。（5）“黑盒”模型难解说：机器学习“黑盒”模型内部作业机制难以了解大都监督管理的组织要求供给的可解说陈述；⑥模型作用不行安稳：需继续监控模型，确保线上线下作用一致性。
针对以上痛点，市场上呈现了不少全主动建模企业，现在干流建模途径厂商主要有三类：
榜首类是大数据剖析型：传统BI厂商转型剖析建模途径，主打开源、贱价。以传统建模办法为主，缺少自研算法，竞赛门槛低；
第二类是AI驱动型：AI途径厂商包括从数据到模型上线的完好建模流程，自研优化机器学习算法。但建模流程和概念杂乱，途径难以上手，学习本钱较高；
第三类是大数据+AI结合型：在大型金融组织积累了大数据和AI实践经验，依据使用落地全流程自研途径。主动化程度高，建模途径更贴合企业实践使用需求。
据介绍，飞算全主动建模途径归于大数据+AI结合型。那“飞算全主动建模途径”又将怎么样才干处理业界建模痛点？其产品有何中心价值？
据林庆治介绍，飞算全主动建模途径是致力于经过主动机器学习技能来快速完成AI事务场景使用的建模途径。并现场初次揭秘了该产品的 “低门槛、全流程、自学习、高效能、可解说” 五大中心价值：
低门槛：为事务人员供给AI使用开发全流程主动化，无需任何编程技能，零门槛建模，愈加聚集事务；一起供给高档参数调整，助力专家建模人员发掘更深建模才干。
全流程：全流程掩盖数据探究，主动特征工程，主动模型探究，以及一键布置和上线的全生命周期。
自学习：根据新样本数据更新主动进行自适应、自优化，确保模型在作用上的长时间安稳；使数据剖析与事务始终保持同步，快速应对各种外部改变。
高效能：企业级弹性架构确保AI落地全流程的高性能、安稳性、高可用、可扩展、可管理性。
可解说：供给了多种直观的模型评价可视化和可解说功用，为事务人员和建模专家供给了了解模型作业原理的重要途径，让模型的使用更通明。
飞算科技根据五大中心价值的全主动建模途径，建立了智能获客模型以及客户生命周期模型贯穿整个事务流程，使精准营销贯穿获客、存量客户运营等整个客户生命周期，为客户生命周期各环节的绩效提高供给巨大协助，为银行、信任、稳妥与小贷等有建模场景需求但缺少建模人才与技能等持牌金融组织带来高效的建模服务。
