随着机器学习(ML)技术的深入发展，AI在金融、教育、医疗等领域的应用渐趋多元。据国际权威研究机构IDC报告显示，机器学习开发平台是AI产业化发展的重要基础，具有巨大市场发展空间与潜力。过去两年应用机器学习给中国AI市场带来的投入规模达百亿，预计2018-2023年间商业化机器学习开发平台的复合增长率将高达62%。

随着Auto ML技术的日益兴起与完善，百融云创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。

“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，持续提供客制化风控解决方案。

计算未来AutoML自训练平台集成了“百融专业风控经验”，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。通过运用AI行业当下最前沿的技术，有效突破“模型优化瓶颈”，实时计算超体量数据，完美支持特征⼯程与机器学习模型的线上服务，为⼈⼯智能装上“F1方程式引擎”，⾼效服务千万量级客户。

其实在研发机器学习平台之外，百融云创从2016年底就已经开始大量使用机器学习模型，帮助金融机构在信贷风控、企业征信、精准营销等多个场景实现了人工智能技术的落地。循着金融机构的需求，百融云创的产品线不断拓展，依托机器学习、自然语言处理、知识图谱等底层核心技术打造智能风控系统，可提供贷前准入、贷中监控、贷后预警、收益评分、精准营销等多个场景的解决方案。

百融云创也成长为业内与银行等金融机构最熟悉的企业之一，所服务的金融机构逐渐由银行拓展到保险公司、消费金融公司、信托等等，客户群、合作金融机构逐渐增加。随着服务的进一步深入，百融云创人工智能技术在金融场景得到快速落地和应用，加速了金融智能化的发展。