在过去的几年中，金融行业越来越多地采用智能解决方案应对行业领域不断变化的格局。如今，人工智能(AI)和机器学习(ML)广泛应用在各行业领域。
2019年，人工智能在金融科技领域中的市场规模为66.7亿美元。预计这一数字将在未来五年内增长到226亿美元以上，而在此期间的复合年增长率(CAGR)高达23.37%，并且没有任何放缓的迹象。
目前，人工智能技术用于解决各种业务挑战。简而言之，人工智能和机器学习技术是几乎所有行业领域变革的动力。通过采用这些技术，组织将对客户需求和企业流程有更深入的了解，能够针对不断变化的市场需求来优化和完善产品和服务。金融科技领域也不例外。
作为国内优秀的人工智能和大数据应用平台，百融云创自2018年成立人工智能金融实验室以来，不断完善机器学习平台建设，基于风控场景率先在业内推出基于自动机器学习(AutoML)技术的智能模型训练平台“计算未来AutoML”。与此同时，在数据和信息安全备受重视的形势下，百融云创人工智能金融实验室团队还积极探索联邦机器学习(FML)技术，通过去中心化协作的方式，为金融机构转型升级提供全新的发展思路。
不仅如此，“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。这样就可以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，是企业打造数据驱动的业务模式的利器。除此之外，还可以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，持续提供客制化风控解决方案。
在数据收集上，平台不仅能接收客户提供的多维度数据，而且可以根据客户需求提供百融数据。它是针对金融风控领域进行筛选和处理之后的数据，安全度高、可靠性强，在这些数据上可以获得更好的风控效果;在模型开发上，AutoML技术让业务人员也可以快速上手参与模型开发，并且仅需短短几个小时就能达到甚至超越人工建模效果;在模型应用上，百融云创研发的自动机器学习技术能实现全流程一键部署，既支持本地化部署，将AutoML模型搭建在机构自己的服务器上，也支持云端部署，即部署在百融云创的计算集群，并通过网络的方式为企业提供模型接口服务。
