1、飞算：今天听老板讲飞算自动化软件工程平台。这是什么？

2、飞算：如何实现飞算自动化软件工程平台管理软件开发全周期覆盖？

在解释这个问题之前，我们不妨先简单对比一下传统的低级编码开发模式和低级开发平台模式：飞算科技上班怎么样。

低码开发模式

1、传统开发模式：在长期的优化和演进中形成 对于一个复杂的系统，开发过程被划分为多个细分的过程。按照分工和任务分工，IT人员的职责极其细化。领域内的一套或多套工具和语言（如前端开发、后端开发等）长期以来形成了大量的信息茧，跨进程、跨功能的通信是非常困难和低效！在这种落后的开发模式下，整个软件开发周期成本高、时间长、质量差！ 飞算科技算外包吗。

2、低代码开发模式：低代码平台高度封装技术，大大消除了技术划分的复杂性，有助于打破IT人员的沟通壁垒，提高沟通协作效率；同时，随着业务语言开发模式的逐渐成熟，业务人员甚至终端都可以开始逐步参与开发，形成新的需求转型开发模式。软件开发周期成本低、时间短、调整快！ 飞算数智科技(深圳)有限公司。

飞栓全自动软件工程平台刚刚发布。云平台等在过去几年已经投入市场。无论是技术、业务还是服务，都占据着先天优势！现在，OA协同厂商、垂直领域信息化厂商、新兴互联网厂商都在大举进军低码赛道，飞算一定要找准定位，做特色占据一席之地！

3、飞天：飞天科技、飞云创造、飞云智能是什么关系？

4、飞算：AI.Modeler Pro这个全自动数据建模平台，建模效率高吗？

通过飞山AI.ModelerPro风控记分卡模块，客户的申请信息、合同信息、行人信用、身份、教育认证、消费、电信、航空出行、公安司法、第三方黑灰可以分析列表。充分挖掘数据，以流程化的方式快速建立风控评分卡模型，对申请贷款的用户进行分级评分，评估用户的风险等级；努力构建智能信用风控系统，帮助风控人员提高风控模型开发效率80%，以应对日益增长的业务需求。

在银行风控领域，对模型的可解释性要求非常高，模型的衍生特征来源和模型生成过程必须非常清楚，模型才能上线采用。 AI.ModelerPro是飞书的全自动数据建模平台，模型训练后自动生成可解释性报告。同时，模型从配置、训练、迭代到生成的每一步，都会自动记录细节，最终形成详细的建模日志。建模日志可以了解模型生成的全过程，模型可解释性强。

香港城市大学数据科学学院和数学系教授王俊辉全程参与了产品开发，并评论说：“飞算自动化数据建模平台按下了人工智能应用的加速键：没有AI开发经验的业务专家可以没有门槛开发智能应用；专业的AI开发人员可以从繁琐的数据处理和特征工程中‘解放’出来。”

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