RealAI旗下金融建模平台登榜“互联网周刊2019人工智能案例TOP100”

日前，由中国科学院主办、科学出版社主管的《互联网周刊》& eNet研究院联合发布了2019人工智能案例TOP100榜单。其中，RealAI面向金融业务推出的RealBox机器学习建模平台，与百度、商汤、寒武纪、第四范式等明星案例共同荣登榜单。在专家点评中，《互联网周刊》专家组给出了“别开生面”的高度评价。

人工智能作为引领新一轮科技革命的重要驱动力，正深刻地改变着产业变革、经济发展等方方面面。在2019年发布的《中国人工智能产业研究报告》，明确提出了智能经济时代的全新产业版图正初步显现，预计2019年度中国人工智能核心产业规模将达到570亿元。同时，根据国务院发布的《新一代人工智能发展规划》显示，未来5至10年，人工智能产业的总体规模还将大幅度增长，并且覆盖到越来越多金融、医疗等关键领域的核心场景。

可以说，人工智能产业仍处于高速发展的“黄金时期”。近年来大数据的爆发、算力的快速提升都成为推动人工智能快速落地的重要助力，不过伴随着人工智能技术在更多高价值决策场景的落地，底层算法的创新突破将成为一下阶段人工智能产业升级变革的重要因素。

作为新一代人工智能技术的倡导者，RealAI成立之初就致力于“安全可控第三代人工智能”的自主研发与产业落地。此次入选榜单的RealBox机器学习建模平台则是RealAI第三代人工智能在金融领域的一次成功尝试。

相较于以经典机器学习为核心的传统建模平台，RealBox机器学习建模平台基于贝叶斯深度学习，在数据质量较差的情况下，具有更强的鲁棒性，能够有效减小建模效果受业务场景噪声的影响。

与传统黑盒的机器学习模型相比，RealBox呈现透明化的白盒训练结果，采用经典评分卡的形式，充分展示重要变量及其对应的决定方向和权重，提高准确度的同时也保证了可解释性，解决传统模型的可解释性与模型效果不可兼得的核心矛盾。

除了模型级别的解释能力，RealBox平台还能够展示个体粒度的各维度数据在决策过程中所占比重，精准分析个体特性，实现个性化展示客户画像，真正做到千人千面级别的可解释，有效辅助业务人员进行决策。

此外，RealBox作为一款自动建模平台，支持“一键建模”覆盖贝叶斯概率机器学习从模型训练到模型应用的全过程，可实现对异质数据与同质数据自动进行有效特征学习和输出，一键完成端对端建模，解决传统建模过程中投入成本高、建模流程慢、模型评估困难等痛点。

据了解，以上的诸多优势，已经在与中原银行的合作中都得到了充分体现。中原银行相关业务部门基于RealBox平台和贝叶斯深度学习算法快速进行拒件回捞识别、风险客户识别和零售营销识别，并且呈现出比肩评分卡的可解释性。

正如《互联网周刊》专家组给出的点评，RealAI基于自研的第三代人工智能算法推出的RealBox平台不仅“面目一新”，未来也可能给人工智能在传统金融领域的落地开辟出一种新思路，即通过更安全、更可靠、更可解释的底层技术助力金融机构实现智慧化提升。

最后，RealAI在采访中表示，借力“新智慧”追求高质量发展早已成为当下共识，作为人工智能领域的新兴力量，以及来自清华大学人工智能研究院的官方团队，RealAI将持续深耕人工智能基础技术，以及不断拓展应用边界，以推动人工智能产业向着更高目标发展。