随着大数据在金融服务领域的兴起，AI与ML引发了各方讨论，许多机构正在研究如何运用这些新技术来改变业务流程并提高运营效率。在交易流程的自动化已在行业内推广了几十年，银行也建立了长期的数据框架和管理机制的前提之下，如何整理、分析和量化这些数据为银行和金融服务公司留下了巨大的市场机会。

    人工智能与机器学习技术是这个机会里最关键的因素。在零售方面，银行正致力于运用机器学习了解客户日常互动与消费习惯产生的数据，为客户定制产品与服务。而自动化产生的结论也面临着公平性与可靠性挑战，成为了全球监管机构关注的焦点。2018年，英国成立了人工智能办公室和人工智能委员会；在欧洲，欧盟委员会任命了人工智能高级专家组，并在2019年4月发布了一套AI与ML技术指南，对应用新技术的公司进行指导。

    未来几年，人工智能将成为银行和金融服务公司运营服务情况的一个关键特征。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。

    据悉，百融云创“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，持续提供客制化⻛控解决方案。

    百融云创表示，传统的AI模型训练往往要经历特征分析、模型选择、调参、评估等步骤，这些步骤需要经历数月的时间，如果完全没经验，时间会更长。百融云创通过运用AI行业当下最前沿的AutoML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。

    总而言之，AI与ML技术已在金融服务业引起各机构的重点关注。市场机构普遍对AI和ML改变行业的潜力持有信心，并计划在其基础设施中部署这些新技术，以提高流程效率及分析能力，为客户提供更优质的服务。尽管有些公司担心专业人才的匮乏将影响新技术研发，但它们仍在积极创建技术研发团队。

    百融云创表示，适当的监管支持则是一个值得关注的问题。在开发AI与ML系统方面，当地的监管机构既不支持也不反对。与任何新技术一样，现有法律条款的适用性也许并不明显。监管机构应为这些新技术的推广实践提供指导方针和政策框架，以确保这些新兴技术能够得到良好有序的发展。