国内首款业务人员零门槛建模工具
国内首款业务人员零门槛建模工具，覆盖数据探索，自动特征工程，模型探索实验，模型可解释性以及低延迟的一键部署和上线的全生命周期，让普通业务人员更加聚焦业务，并提供高级参数调整助力专家建模人员挖掘更深建模能力，助力企业优化运营效率，提升决策水平，全面实现AI时代的业务转型。
解决AI人才缺口的瓶颈
对于曾经需要人工参与的数据处理、特征处理、特征选择、模型选择、模型参数的配置、模型训练和评估等方面，实现了全自动。
降低机器学习门槛
无论是业务人员、机器学习新人、机器学习从业者还是机器学习行业专家，都可以很好适应AutoML。
促进传统行业变革
自动化建模平台就是为不懂技术的传统企业提供使AutoML技术的捷径，从而以实现人人皆可使用AI。
产品优势
一键建模
为业务人员、新手提供AI应用开发全流程自动化，零门槛建模，更加聚焦业务；同时提供高级版本，助力数据分析师和专家建模人员挖掘更深建模能力。
自研算法
平台自研算法包括自动特征工程、自动算法调参、自动模型选择等，并提供机器学习/深度学习算法以提升模型精准度。
开箱即用
支持云端部署，提供开箱即用的SaaS服务，个人或者企业无需购买任何额外服务器设备。
高效稳定
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。
高效稳定
数据安全
按照国内外以及行业的信息安全标准和最佳实践要求，提供完善的数据安全技术体系。
敏捷应用
支持各类机器学习模型应用落地，与现有业务系统无缝衔接。
客户案例
案例01： 帮助大型金融机构对信用卡账户
进行风险预测预警
背景介绍
某大型金融机构过往一直通过专家规则和人工建模的方式对
信用卡账户进行风险预测预警，但准确率较低，较低级风险客
户命中准确率5%左右，中级风险客户命中率不到20%。
解决方案
引入了AI.Modeler 建模机器人进行测试，提高了风险预警的准确性和及时性，实现更为精准的差异性管控策略，提高了高风险客户的管控效果。
项目成果
预测预警名单的准确率提升了100%
测试期间，AI.Modeler 建模机器人基于机构内的历史数据，构建了精准的信用卡账户逾期预测模型，对账户的逾期风险进行评级，通过和原有方式的名单的最终结果进行对比，AI.Modeler 建模机器人跑出的的名单的准确率提升了100%，该机构在同样资源配置下可以覆盖多一倍的信用卡用户，实现了不良的有效控制。
案例02： 金融机构精准营销名单输出
背景介绍
某银行机构，100亿以上营收，人员10000人以上。
理财产品种类繁多，客户在缺乏专业指导下往往无从选择，但
因为缺乏有效的营销支持，行内无论是线上推广还是线下客户
经理推荐，理财产品的营销成功率和客户购买金额的提升都遇
到了较大瓶颈。
解决方案
引入飞算AI.Modeler 建模机器人，通过机器学习技术精细刻画理财客户画像，配置差异化营销策略，最终实现理财产品的精准推荐。
项目成果
营销成功率提升3倍，人均购买金额提升2.5倍
在首次营销获客活动中，该行通过引入AI.Modeler 建模机器人，使用机器学习技术精细刻画理财客户画像，对全量客户对于全量理财产品的购买响应概率进行预测，识别客户的理财产品购买偏好，达到提升客户购买意愿的目的。
产品咨询
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