基本信息
核心功能
自动化特征工程与高维特征组合自动模型选择与超参数调优全流程可视化建模与模型管理支持结构化与时序等多种数据场景模型一键部署上线及效果监控企业级 AI 决策中台与业务集成能力
软件介绍
第四范式 AutoML 是面向企业的自动化机器学习平台，提供自动特征工程、模型自动训练与调参、模型部署上线全流程能力，帮助业务团队低门槛构建 AI 决策模型，广泛应用于金融风控、精准营销等场景。
产品截图
适合行业
金融零售制造
厂商信息
第四范式
北京 · 2014 · 1000-5000
同类代理政策对比
佣金估算器
代理 第四范式 AutoML 一年能赚多少？
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第 1 年
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每年续约
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3 年累计
¥36,000
基于您的输入估算，实际收入取决于销售能力、区域市场、厂商政策等因素
渠道代理+解决方案合作
全国，重点北上广深/杭州/成都
准入门槛需具备企业级AI项目咨询或交付能力 (数据科学家/AI工程师团队)，完成第四范式原厂认证，部分级别要求保证金
分成比例首年30%-40%, 续费10%-20% (企业级AI平台含算法+平台订阅，行业惯例分成较高)
合约期限1-2年
暂无评价
第四范式 AutoML 的核心功能有哪些？▾
支持自动特征工程、算法选择、超参数调优和模型评估全流程自动化，覆盖结构化数据、时序数据和文本建模，并提供模型可解释性( SHAP )和漂移监控能力。
第四范式 AutoML 的定价模式是怎样的？▾
主要采用企业级年费授权模式，按节点数、用户数和模型训练/预测调用量计费，私有化部署通常几十万起,云端 SaaS 版按消耗的算力和调用次数阶梯收费。
哪些业务场景适合使用第四范式 AutoML？▾
典型场景包括银行风控反欺诈、信贷逾期预测、零售精准营销与销量预测、保险核保定价、推荐系统排序以及制造业设备故障预测等结构化数据建模任务。
第四范式 AutoML 支持哪些部署方式？▾
支持私有化部署( 企业机房或 K8s 集群 )、公有云 SaaS 和混合云三种模式,可对接 Hive/MySQL/Hive 数仓和 BI 报表系统,通过 API 或 SDK 输出预测结果。
第四范式 AutoML 与 DataRobot、H2O 有何区别？▾
更贴合中国本土业务场景和数据合规要求,与国产生态( 信创 CPU、操作系统 )兼容性好;在迁移学习和大规模分布式 GBDT 训练上性能领先,服务支持本地化响应更快。