低代码建模的颠覆性力量

由于企业的经营日益复杂，企业内部各业务实体之间以及企业与企业之间的业务关联不断增强，业务数据交互日益频繁，企业面临着越来越多的难题。此外，市场的变化频率越来越快，这意味着企业需要迅速且灵活地响应这些变化，以满足环境的可变要求。

速度是当前企业数字化及 IT 系统转型中一个非常重要的影响因素。有鉴于此，低代码平台被视为一种新机制，可促进软件的快速开发及其自动化，以满足当前企业需求并促进弹性数字化转型。

规模化、敏捷化建模，辅助企业智能化转型

企业在智能化与转型的今天，面临的一个较大的挑战，便是如何规模化、敏捷化地建立模型。据Gartner统计，近年来，企业 AI应用部署的需求数量呈现倍数增长，而银行业对于这一类型的需求的落地，面临着队伍、人才和系统的挑战。如何满足日益增长的模型需求，如何建立对应的人才队伍，成为了银行需要考虑的问题。

低代码建模平台的出现，很好地解决了这一问题，通过自动化、与可视化的建模功能，方便不同用户基于该体系建立对应的数字化模型。

人工智能低代码能力在金融行业的应用

整体趋势上，金融行业的技术进步正推动金融行业由信息化向智能化方向演进。而银行业在金融机构中对人工智能技术的应用的采纳度整体领先，正以智能化引领行业数字化转型。从银行业实际场景来看，人工智能技术已能够覆盖前台业务、中后台分析支持、决策支持与企业运营的全行业务架构，在风控、营销、决策等细分场景的应用潜力有较大空间。

随着人工智能技术与金融行业的深度耦合，各机构均在对传统模式及业态进行全方位、全链条的改造，为业界盈利模式、业务形态、获客留客等竞争关键节点带来新思路，助力企业的数字化及智能化转型。

国内多个头部银行，如平安银行、招商银行、邮储银行等都在2022年半年报中提及，人工智能对业务的赋能是重点方向之一，在零售业务转型方面的应用已经出现成效。

因此，如何高效、便捷、规模化地建设和管理智能化应用场景，成为了近年来银行关注的方向。而低代码建模能力作为其中的关键一环，越来越得到关注。

以某国有大行为例，该银⾏可以使⽤基于低代码建模平台进⾏⼈⼯智能模型的开发。通过该平台，该行的数据科学家和开发⼈员可以快速构建预测模型，以提⾼客户信⽤评分、⻛险评估、营销预测等业务场景的效率，每年可以完成数以百计的模型。同时，通过简化代码量和简化模型的部署流程，可以⼤⼤减少开发成本，提⾼开发效率。

该行自08年以来，依靠低代码建模，已经完成了上千模型的开发，全行有数千数据科学家与业务专家参与其中。

低代码建模平台

低代码建模，降低建模门槛

以行内的先知平台为例，提供一站式的开发套件。基于系统软件中的数据引入、文件管理和数据中台模块，为企业完成端到端的数据接入、管理、整合、应用。借助于自动化、智能化技术，加速数据业务构建、生产流程，提供了海量异构数据整合治理、融合决策的一体化平台。将以其友好、完备的业务管理和协作视图，助力企业搭建数字化到智能化的高速桥梁。

平台在开发中，基于不同的应用人群和场景背景，有以下分类，可以适用于不同场合：

基于代码的建模平台（如python） – 最基础的建模平台，通常用于一些基础的常用场景，主要用户有python基础或代码基础的科学家；

低代码建模平台 –通过可视化的界面，帮助建模人员更高效地完成模型创建。低代码建模平台一般具有完善的训练建模能力，包括数据处理、特征工程、算法、模型评估等封装算子，覆盖数据挖掘过程的完整流程，不仅每一类组件具备可视化管理和配置的能力，而且含有丰富的数据可视化插件支持分析判断。使用人员为科学家、BA和IT人员。

自动化建模平台 – 自动化建模是低代码可视化建模的更高级应用，通过自动化建模算法，用户只需要准备好数据，平台即可以完成模型的自动创建，进一步降低了使用门槛。目前，该技术已经被广泛应用在金融行业中。许多大型商业性银行通过自动化建模，已经建立了较为成熟的应用体系与落地场景。没有建模经验的业务人员与IT人员也可以使用这样的平台完成建模。