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新光金控采用DataRobot AI AutoML平台加速驱动数位转型
 

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2022年09月12日 星期一

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现今人工智慧(AI)与机器学习(ML)已成为企业在数位转型之路上维持高度竞争力的重要关键,台湾的金融业者也纷纷展开数位转型。DataRobot今(12)日宣布携手新光金控,透过运用DataRobot的AutoML平台与自动化机器学习(AutoML)技术,强化新光金融集团AI建模能力,落实数据公民化与AI模型公民化,以数据科学加速达成数位转型目标。

DataRobot为全球部署人工智慧最广泛的平台之一,已替各大企业提供累积超过1.4兆次的预测结果。DataRobot的自动化模型风险管理与模型验证,将帮助新光金控与旗下子公司的数据科技团队更加专注於创新产品与服务设计开发。新光金控将利用DataRobot,建构、部署与监控AI模型,包括:1.优化现有数位服务,改善客户数位体验;2.透过预测数位金融产品需求,提供精准客制化推荐与服务;3.落实AutoML公民化与数据公民化。

DataRobot亚太区销售??总裁Sean Race 表示:「新光金控是亚洲首屈一指的金融服务机构,很荣幸他们选择与DataRobot合作,建立高度精密的机器学习模型,并运用自动化机器学习技术,以数据驱动营运、产品与服务决策。」

DataRobot 人工智慧云是新一代的人工智慧。DataRobot的人工智慧云端平台,可透过加强协作与持续最隹化AI模型生命周期,将不同数据与使用者整合。为配合各地区的法规监管,DataRobot 人工智慧云端平台能被部署在云端或地端数据中心,并透过严格管理提供高度安全性。

新光金控负责数位科技发展业务资深协理张维熊表示:「自动化机器学习(AutoML)的出现,突破了机器学习广泛应用的局限性。与DataRobot共同导入的自动化模型训练过程,结合超级自动化和数据公民化两大特点,有效帮助数据科学家专注於业务分析,厘清与解决关键问题」。

张维熊进一步说明,AutoML迈出了机器学习数据公民化的第一步。过去,数据科学家花费大量时间在处理程式编码相关任务,但DataRobot透过简单拖放方式完成模型建构。该平台采用视觉化设计,大幅降低非资讯人员的学习门槛,进而提高跨团队的协作沟通效率。演算法使模型建构过程得以自动化,从而大幅度缩短了AI模型的开发时间。

PGi 桦鼎商业资讯与DataRobot在台湾已连续合作四年,PGi桦鼎商业资讯执行长苏韦伦 William Su 表示:「DataRobot 已是台湾各大企业加速 AI 之路的首选,DataRobot 能随着台湾企业 AI 成熟度的提升,满足不同阶段的需求,从一开始的 AutoML 出发到现在更为全面性的 Enterprise AI Platform。很高兴与 DataRobot 再度携手,协助新光金控与其子公司持续运用 AI 落实内外赋能,让新光金在 AI 营运与数据变现上,用最轻松有效的方式实现。」

DataRobot将透过以下方式支持新光金控持续创新,实现价值型金融愿景:

· 提供统一的AutoML平台,让使用者能迅速规划与部署AI模型专案。

· 加速AutoML打造的创新服务上市时程,例如:协助新光金控与旗下子公司分析目标客户、市场区隔与产品定位,找出最隹交叉跨售机会。

關鍵字: 自动化机器学习  AutoML  数位转型  DataRobot  新光金控 
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