某消费金融公司智能AI平台建设

整体背景：

随着该国际金融公司数据量的增长及业务规模的发展，当前的数据分析及建模方式已不适应大数据条件下数据挖掘工作的内在要求，亦无法满足公司日益增长的数据挖掘需求。为了全面提升数据运营能力，提高数据挖掘的工作效能，为风险、运营、客服和贷后业务提供支撑，拟开展机器学习平台建设工作。

建设内容：
1.数据源管理：作为最源端的数据输入，需要进行有效的管理。面向数据管理员，提供轻量数据管理的能力；
2.挖掘分析模块支持AI设计用户通过拖拽算子，连线，配置进行流程构建，并且支持将流程发布成服务，在第三方进行调用。同时，支持将成果分享到模型仓库；挖掘分析模块以空间进行管理，可建立多个工作空间；
3.成果监测模块用于统计平台所有服务信息，可以在成果监测模块对服务调用情况进行监控和统计；
4.系统管理提供基于企业实际管理的组织架构、人员、角色等定制维护，也可以和现有的管理平台组织人员进行融合

建成效果：
1.极简的建模过程：通过为用户提供一个机器学习算法平台，支持用户在平台中构建复杂的分析流程，从而帮助用户实现科学决策，提高建模效率；
2.丰富的分析算法：集成了大量的机器学习算法，支持聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤等多种类型算法，满足绝大多数的业务分析场景；
3.完善的模型管理：提供对建模过程、结果、应用的监测分析，提升AI模型的运营稳定性运行效率。