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农行数据挖掘大赛：第四范式AutoML获冠军
2019年11月28日 由 TGS 发表
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近日，由中国农业银行联合《金融电子化》杂志社举办的“雅典娜杯”数据挖掘大赛颁奖典礼在京举行。第四范式代表队（AutoXing）获得大赛第一名，并由中国农业银行行长张青松现场颁奖。“雅典娜杯”数据挖掘大赛在参与广度和深度方面均达到了相当高的水准，吸引了超过70家金融机构、科技企业和高校的361支队伍参赛，参赛人数达到870人。大赛希望通过机器学习等方法，真正解决金融企业业务发展中面临的实际问题。比赛主题设定为贷款风险预测，每个参赛队伍需要根据贷款数据信息，建立准确的风险控制模型，预测用户未来是否会逾期还款。
大赛最终考察参赛队伍对业务场景和数据的理解，特征抽取以及高维算法建模的能力。第四范式代表队利用第四范式AutoML技术，构建包括用户基本属性、信用卡账单记录、浏览行为、银行流水等不同维度的特征，从多角度进行了特征选择，降低噪声，在保证模型稳定性的同时，通过模型融合进一步提升了模型效果，最终摘得本次大赛桂冠。
AutoML（自动机器学习）是第四范式打造的企业AI应用低门槛产品，旨在让机器自动完成建模、自动调参的工作，使整个机器学习过程更加自动化，降低对AI 科学家的依赖。自2015年起，第四范式重点聚焦在AutoML技术的前沿创新和落地应用上，以真实场景验证其能力和商业价值。目前，第四范式的众多客户已经基于AutoML产品在各个业务场景中自主构建AI应用。在本次比赛中，某股份制商业银行应用第四范式AutoML技术也取得了优异表现。第四范式一直致力于将人工智能技术与各行各业企业的生产经营结合起来，第四范式创始人兼CEO戴文渊介绍道：“第四范式通过平台降低AI落地的门槛、提升AI创新的速度，帮助企业实现AI转型。目前，我们已经在金融、能源、零售、政务、医疗、安全、媒体等领域成功赋能上万个场景。在AI的帮助下，我们会发现各行各业正在全面进入科学时代，机器从数据中发现规律、预测需求，更准确地定制服务，使资源得到最大程度的分配，显著提升了经营的精准性。”
中国人民银行中国金融电子化公司党委书记、总经理张永福表示，本次大赛凝聚了业内优秀数据挖掘选手同台竞技，各家机构展现出对金融业特有的业务理解和技术储备优势，一批优秀的模型成果脱颖而出，为金融业的科技引领提供了很多优秀案例。
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