九章云极DataCanvas：自动化建模AutoML助力业务智能化升级

　　近日，由广东省首席信息官协会主办的金融行业创新技术交流活动在广州顺利举办。本届论坛邀请了400多位来自银行、证券、基金、保险等金融行业的企业负责人及业务骨干，受到了众多重量级行业专家的关注。九章云极DataCanvas受邀参加活动，联合创始人暨CTO尚明栋先生发表了“AutoML助力业务智能化升级”的精彩演讲。

　　九章云极DataCanvas联合创始人暨CTO 尚明栋

　　活动现场，尚明栋先生在演讲中提到，结合数据基础架构的数据存储、数据沉淀和数据分析三个阶段，映射出企业数据能力建设的发展过程：随着数据从结构化到结构化加非结构化，从ETL到ELT，从批处理到实时的流数据处理，企业的数据能力建设也从最早的离线统计分析到自动机器学习的落地和分析，因此传统建模方式逐渐难以满足众多行业的新需求。

　　如今在企业数智化转型的背景下，企业也面临业务建设等诸多挑战。九章云极DataCanvas自成立以来，服务于众多的行业客户，建立全生命周期的自动化数据科学平台。随着平台规模化，由原来的专家模型发展为业务模型，帮助企业进一步降低了建模壁垒，解决企业级AI协作问题。在模型开发过程中逐步构建全面的模型服务，形成敏捷开发性平台，实现端到端的自动化建模。

　　数据科学能力建设路径

　　机器学习2.0的出现，使自动化成为了未来机器学习发展的一个方向，结合样本不均衡、数据概念漂移、泛化能力不足等问题，九章云极DataCanvas研发的自动机器学习平台，进行全流程端到端自动机器学习建模，在数据预处理、特征生成和筛选、模型超参数优化、模型选择、模型融合过程中，各个环节实现自动化，产生更好的模型效果。作为开放、全方位的平台，不仅投入到实际的业务价值中，使精准营销、用户行为分析、智能反欺诈、小微信贷风控等众多场景实现应用，并且降低了模型构建的成本以及对于数据科学家建模的依赖。

　　在探讨科技对于金融企业数字化转型中的作用时，尚明栋先生提到人工智能是实现金融企业数字化转型的重要支撑之一。

　　随着AutoML持续树立行业领先地位，九章云极DataCanvas在自动机器学习领域不断耕耘与创新：研发的自动结构化深度学习工具DeepTables解决企业在结构化数据上建模的痛点，并在2020年Kaggle竞赛中获得冠军;自搜索神经网络框架Hypernets能够实现多样性机器学习任务和场景的自动化工具的迅速开发。此外，九章云极DataCanvas受到全球著名的信息技术研究和分析公司的关注，多次入选Gartner、IDC、Forrester等多家权威机构的研究报告。

　　未来，九章云极DataCanvas将持续以“创造智能，探索未知”为愿景，在政府、金融、通信、航空、制造、交通、教育、地产和互联网等众多行业中为客户提供优质的服务，助力企业智能化升级。