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[其它]未来十年大数据工程师即将失业?自动化建模平台已实现零基 回产品目录

  飞贷自动化建模平台的创新设计

  据了解,现在市面上主要有三种类型的厂商在做自动化建模:第一类是传统做 BI 分析的厂商,他们也想搭上自动化建模的列车,想要从传统的 BI 厂商转型。但这类厂商存在的问题是技术深度不够,对业务不了解,没有办法贴近用户的需求;第二类是由一些教授或者研究人员发起的、专门研究自动化建模技术的团队,从而成立一个公司去开发建模平台。这类厂商的问题在于太讲究学术性、理论性,导致从用户体验的角度,门槛高,上手太难;第三类就是像飞贷这样,基于对业务的了解,提供 to B 的工具和平台。飞贷一直有一个很明显的标签,就是既当过甲方,也做过乙方,所以其研发的自动化建模平台首先关注的是有建模需求的,但是没有那么高的技术水准的人,帮助他们也能实现快速建模。林庆治提到,“飞贷开发团队的人大都来源于建模工具的厂商顾问或业界建模人员,所以我们非常清楚建模里面的全流程,与市场上其他厂商最大的差异化就在于我们既是用户,也是开发者。”

  飞贷自动化建模平台的第一版设定是有建模需求但不一定具备编程能力的人,只要他具备基本的统计分析知识,了解建模的原理和建模的流程,他就会很快速地接受该平台并上手,这就是低门槛。但低门槛不代表廉价,飞贷搭建的是一个全流程建模,并且该模型可以实现自学习,在某种程度上有点类似于 AI ,只要不断输入新的数据,该模型可以实现快速重新学习,不断优化,提升效能。

  飞贷自动化建模平台的初步用户画像可分为两种:一类是小公司和个体,有建模和数据分析的需求,这类用户可以采用线上订阅的方式。另一类是中大型的银行、保险公司等持牌金融机构,可以采用租用或买断的形式使用建模平台。

  飞贷自动化建模平台的踩坑经验

  在问及飞贷研发自动化建模平台的踩坑经历时,林庆治提到,“飞贷金融科技的研发团队基本上都是甲方建模出身,所以非常清楚建模的流程、环节以及注意事项,但是当我们作为乙方去研发这样一款建模产品时,遇到的棘手的问题还是很多。”

  首先是开源软件带来的不稳定性。 如前面所述,免费的开源工具确实极大地便利了自动化建模平台的研发,但与此同时,开源工具自身的不稳定性,也“折磨”着技术团队不断去调整,比如 Python、Spark 等,需要结合实际需要不断修正。

  第二个是效能问题。 因为现在自动化建模,需要做大量的系统性自动化工程、例如特征工程、自动调参,这些工作本来就比较耗时间,一但数据增长翻倍之后,带来的系统负荷更大,怎么在精准性与效率上取得平衡,是现在面临的主要挑战。

  第三个是如何做好差异化。 如果研发团队只是把市面上的开源工具“包装”一下卖出去,各家的产品不会有差异化,也谈不上有市场竞争力。飞贷在一些核心的技术细节上做了调整或者去自主研发,特别是在特征工程与参数调优等方面,确确实实下了一番功夫。林庆治说:“差异化是自动化建模平台的核心竞争力之一,所以在关键的技术上,我们甚至请到了香港大学教授、业界比较有名的专家,针对核心的一些技术去做自主研发或调优。”
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