全自动数据建模平台打造建模新范式，人人都能成为数据科学家 ｜ 爱分析调研

　　在应对海量信贷客户、老客户名单以及消费者需求预测的挑战中，企业迫切需要超越依赖专家经验的传统模式，转向数据驱动的智能决策。随着数据科学团队的组建面临难度和成本双高的困境，市场呼唤着能有效解决这些问题的创新产品。

智能决策的挑战与机遇

　　经济新常态下，企业对决策质量的要求日益提高，商业环境复杂化及用户偏好多变，使得智能决策成为企业关注的焦点。智能决策利用机器学习、深度学习等先进技术，不仅提高了计算速度与预测精准度，还实现了自动化决策。其应用已广泛覆盖金融、零售、医疗及制造等多个行业。

　　尽管智能决策展现出巨大潜力，但其落地难题——尤其是机器学习的高门槛——依然显著。人才稀缺、薪酬高昂及建模效率低下等问题，限制了智能决策的普及。因此，降低机器学习门槛，对企业实现智能决策转型至关重要。

飞算云创的AI.Modeler：破解智能决策落地难题

　　飞算云创通过其全自动数据建模平台AI.Modeler，以“极致自动化”、“极简交互体验”和“场景深度结合”三大策略，大幅降低机器学习门槛。AI.Modeler不仅简化了传统繁琐的建模流程，还通过内置的风控标准评分卡建模模组，助力金融风控等应用场景的迅速落地。

AI.Modeler的显著优势

　　相较于传统编码建模工具及自动化建模平台，AI.Modeler在产品设计、技术实力及服务体系上展现出显著优势。其“全自动+零代码”的产品理念，极大地降低了使用门槛，使业务人员无需专业知识即可高效创建AI模型。同时，AI.Modeler还助力企业技术成果沉淀与复用，提升了团队整体效能。

AI.Modeler在泛金融行业的成功实践

　　在泛金融、零售及医疗等行业，AI.Modeler已成功应用于智能风控、精准营销等多个场景。通过与多家知名金融机构的合作，AI.Modeler不仅提升了营销转化率，还显著缩短了模型开发周期，展现了其强大的实践价值。

结语

　　在数智化时代，企业需积极拥抱新技术、新产品，但选择时应综合考虑易用性、成本及功能等因素。AI.Modeler作为一款与需求紧密贴合的数据建模工具，正以其独特优势助力企业实现智能决策转型，开启数据驱动的新篇章。