Финтех-стартапам требуется гибкость и скорость для быстрого вывода финансовых продуктов на рынок. Машинное обучение открывает возможности в таких областях, как обнаружение мошенничества и оценка кредитного риска. Однако создание необходимой инфраструктуры для науки о данных может занять много времени у небольших команд. Azure Machine Learning Automated ML (AutoML) может ускорить этот процесс, автоматически обучая и оценивая множество конвейеров машинного обучения. Стартапы могут сосредоточиться на решении финансовых проблем, а не на экспериментах с алгоритмами. Традиционная разработка машинного обучения включает в себя значительную сложность и усилия при тестировании моделей и инженерии признаков. Azure Machine Learning AutoML упрощает это, создавая и оптимизируя различные конвейеры обучения. Перед использованием AutoML крайне важно определить конкретную финансовую проблему, такую как прогнозирование дефолта по кредиту или прогнозирование транзакций. Для прогнозирования дефолта по кредиту, что является задачей классификации, AutoML может оценить множество моделей для выявления сильных кандидатов. Прогнозирование объема транзакций для планирования и операционных нужд является задачей прогнозирования временных рядов. Машинное обучение в финтехе должно быть интегрировано в производственные системы и развиваться от решений без кода до решений на основе кода. Точность модели — не единственный показатель; также важны точность, полнота и влияние на бизнес. Объяснимость имеет решающее значение в финтехе для понимания и проверки решений модели, особенно в чувствительных областях. AutoML переключает внимание специалистов по данным с ручного обучения моделей на более ценные задачи, такие как определение проблемы и проверка модели. В конечном итоге, Azure Machine Learning AutoML помогает финтех-стартапам ускорить эксперименты и эффективно интегрировать машинное обучение в свои продукты.