近年来，信用卡市场规模的持续扩大和业务模式的不断创新促使商业银行在风险管理方面做出相应的调整，而大数据、人工智能等技术在金融领域的应用为信用卡风险管理提供了强有力的技术支持，智能风控越来越为商业银行所重视。

　　智能风控系统将数据信息当做是基础部分，以技术作为驱动力，在客户、服务与产品转变成为数字形态的同时，使用数字思维和技术方式等，完善了银行业务与工作流程，有效预防出现风险问题，强化了风险控制工作的前瞻性，具有重要意义。不断提升风险控制的智能化水平，势在必行。

　　在数据和信息安全备受重视的形势下，作为国内人工智能驱动金融业务升级的领航者，百融云创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”。

　　当面对传统金融机构和互联网消费金融公司的风控环节中信息不对称、成本高、时效性差、效率低等问题时，传统的风控手段已经难以满足个人消费旺盛引发的信贷增长，和长久以来被传统金融机构忽视的长尾用户的贷款需求。

　　随着百融云创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。

　　据悉，“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?控解决方案。

　　传统的AI模型训练往往要经历冗长的工序数月的时间，如果完全没经验，时间会更长。通过运用AI行业当下最前沿的AutoML技术，百融云创有效突破“模型优化瓶颈”，实时计算超体量数据，完美支持特征?程与机器学习模型的线上服务，为??智能装上“F1方程式引擎”，?效服务千万量级客户。