2020年10月20日,中国计算机学会CCF发布了2020年度“CCF科学技术奖”评选结果,其中蚂蚁集团金融智能自动机器学习系统获得CCF科技进步卓越奖,这是CCF面向科技应用颁发的最高奖项,表明了蚂蚁在金融智能方面的创新获得了业界认可。

建设金融智能,在金融场景下提升对各类信息自动化智能建模的能力,是推进人工智能共性技术在金融产业应用的关键。目前金融智能化的主要矛盾是日益增多的场景智能化需求和严重紧缺的AI人才间的矛盾,解决方案在于突破以自动机器学习技术为核心的智能技术壁垒。

蚂蚁集团金融智能自动机器学习项目组联合浙江大学,从2017年初进行技术攻关,率先研发出具有完全自主知识产权的工业级金融智能自动机器学习平台(Financial AutoML,FinAutoML),并实现了规模化应用。主要创新如下:

1. 构建了工业级全链路自动建模算法库。设计了特征工程自动化、超参自动优化、网络结构自动搜索、模型自动压缩、模型可解释等算法。提出的SAFE算法高效地衍生出有效的特征,使得风控场景覆盖率提升18%。

2. 提出了高性能自动机器学习架构。相比业界商业和开源系统,在特征自动化、模型自动压缩、深度神经网络结构搜索等方面效率大幅提升。

3. 创新研发了支持多元金融数据的自动机器建模系统。具备高自动化性、高可扩展性以及易用性等特点,覆盖了包括图、隐私保护、迁移等算法领域,并提供可视化编程能力,降低了AI应用门槛。

该项目首次实现了自动智能建模在互联网金融中的大规模应用,支撑蚂蚁集团支付、保险、风控等金融核心业务的智能化建设,相比业界常用方法,使得金融AI建模效率提升50%,金融风险区分度提升20%,为用户和商家带来更优质的服务。项目在核心领域上取得了多项创新成果,目前形成授权发明专利30余项,在KDD、VLDB等人工智能重要国际会议及期刊发表论文超过40篇。

项目组成员、蚂蚁集团资深技术专家周俊表示:“自动机器学习对人工智能产业发展提供了巨大的助力,能够帮助打破各领域、各行业的AI技术壁垒,带来多方面的商业效益。蚂蚁将继续在自动机器学习领域深入探索,将人工智能带来的红利落实到更多实际应用中,为用户、商家和合作伙伴提供更好的服务。”