近日，由中國農業銀行聯合《金融電子化》雜志社舉辦的“雅典娜杯”數據挖掘大賽頒獎典禮在京舉行。第四范式代表隊（AutoXing）獲得大賽第一名，并由中國農業銀行行長張青松現場頒獎。 

“雅典娜杯”數據挖掘大賽在參與廣度和深度方面均達到了相當高的水準，吸引了超過70家金融機構、科技企業和高校的361支隊伍參賽，參賽人數達到870人。大賽希望通過機器學習等方法，真正解決金融企業業務發展中面臨的實際問題。比賽主題設定為貸款風險預測，每個參賽隊伍需要根據貸款數據信息，建立準確的風險控制模型，預測用戶未來是否會逾期還款。

大賽最終考察參賽隊伍對業務場景和數據的理解，特征抽取以及高維算法建模的能力。第四范式代表隊利用第四范式AutoML技術，構建包括用戶基本屬性、信用卡賬單記錄、瀏覽行為、銀行流水等不同維度的特征，從多角度進行了特征選擇，降低噪聲，在保證模型穩定性的同時，通過模型融合進一步提升了模型效果，最終摘得本次大賽桂冠。

AutoML（自動機器學習）是第四范式打造的企業AI應用低門檻產品，旨在讓機器自動完成建模、自動調參的工作，使整個機器學習過程更加自動化，降低對AI 科學家的依賴。自2015年起，第四范式重點聚焦在AutoML技術的前沿創新和落地應用上，以真實場景驗證其能力和商業價值。目前，第四范式的眾多客戶已經基于AutoML產品在各個業務場景中自主構建AI應用。在本次比賽中，某股份制商業銀行應用第四范式AutoML技術也取得了優異表現。

第四范式一直致力于將人工智能技術與各行各業企業的生產經營結合起來，第四范式創始人兼CEO戴文淵介紹道：“第四范式通過平臺降低AI落地的門檻、提升AI創新的速度，幫助企業實現AI轉型。目前，我們已經在金融、能源、零售、政務、醫療、安全、媒體等領域成功賦能。在AI的幫助下，我們會發現各行各業正在全面進入科學時代，機器從數據中發現規律、預測需求，更準確地定制服務，使資源得到最大程度的分配，顯著提升了經營的精準性。”

中國人民銀行中國金融電子化公司黨委書記、總經理張永福表示，本次大賽凝聚了業內優秀數據挖掘選手同臺競技，各家機構展現出對金融業特有的業務理解和技術儲備優勢，一批優秀的模型成果脫穎而出，為金融業的科技引領提供了很多優秀案例。