9月3日消息，近日，在乐信自主研发并搭建完成了“自动化深度学习平台AutoDL”，通过大幅降低AI算法门槛，做到人人都能参与数据挖掘和模型训练，应用在风控授信模型、电商商品推荐、多场景获客等业务中，进一步提升了运营和风控效率。乐信CTO陆勇表示：“特别是技术难度较高的‘深度学习’领域，通过将数据样本、算法模型、训练及预估标准化、可配置化，就能最大程度降低人工操作难度，解决‘深度学习’训练流程长、人工介入多、模型实时性差及应用门槛高等诸多问题
9月3日消息，近日，在乐信自主研发并搭建完成了“自动化深度学习平台AutoDL”，通过大幅降低AI算法门槛，做到人人都能参与数据挖掘和模型训练，应用在风控授信模型、电商商品推荐、多场景获客等业务中，进一步提升了运营和风控效率。
乐信CTO陆勇表示：“特别是技术难度较高的‘深度学习’领域，通过将数据样本、算法模型、训练及预估标准化、可配置化，就能最大程度降低人工操作难度，解决‘深度学习’训练流程长、人工介入多、模型实时性差及应用门槛高等诸多问题。”正是基于这一理念，乐信自主研发了AutoDL自动化深度学习平台。
AutoDL平台有两大功能，一是自动化AI训练+预估，实现了算法模型的实时更新，支持各种复杂模型结构，支持超大规模模型参数，显著提升模型效果。以分期乐电商推荐为例，使用AutoDL平台后，能快速精确捕捉用户的兴趣，CTR（点击率）较使用前提升15%以上。
二是通过降低AI算法门槛，让每个人都能学会从海量数据中挖掘有用信息，并快速通过模型训练验证想法，大幅提升工作效率。陆勇表示：“有了AutoDL平台，没有深度学习训练背景的研发人员，没有技术背景的产品及运营等各岗位人员，都可以轻松上手AI，实时高效针对模型完成训练及预估，从而将智能化渗透到公司各业务部门，全面降本增效。”
AutoDL平台可用于风控、推荐、搜索、广告及营销等诸多业务环节，在电商推荐领域，AutoDL的有效性已得到充分验证，在风险管理领域，潜力更值得期待。使用该平台后，风控模型迭代的精准性、时效性（迭代频率）预计都将有大幅度提升，从而支撑业务更快速、健康发展。此外，AutoDL平台还将进一步产品化，完善通用能力并对外输出。
财报显示，今年2季度，乐信实现营收33亿元，息税前利润10.01亿元（Non—GAAP），同比增长85%。资产质量达到两年来最优，90天以上的逾期率1.85%，新增借款的FPD30已经连续12个月保持在1%以下，1天以上的逾期率比去年同期降低39%，实现了更高质量的发展。
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