该工具是否真的能通过迁移学习的方法改善建模效果？萨摩耶数科举了一个项目实例：
此项目模拟了两个数据集用迁移学习方式改善建模效果的实例，实际的样本构成如下表所示：


最终建模效果如下图所示，在相同的跨时间建模样本上验证模型效果，KS从0.328提升到0.406，效果有了非常显著的提升。尽管两份数据集的正样本比例有着巨大的差距（图1所示），但迁移学习可以在迭代的过程中消除这种差异，将可用数据为建模数据集所用。


从此项目实例可以看出，迁移学习在金融领域大有可为，而萨摩耶数科就是这项技术的先行者之一。
经过了十余年的发展，金融科技已经走过了一个完整的周期，大浪淘沙之下，穿越周期的企业很少，其中就有萨摩耶数科的身影。“穿越周期需要终局思维”萨摩耶数科董事长林建明曾如此说。
萨摩耶数科的终局思维体现在哪里？就在诸如迁移学习等人工智能技术上。截止2021年Q1季度，萨摩耶数科知识产权申请（专利、商标、著作权）418个，行业获奖超50项。
6月初，智源研究院理事长张宏江一次活动上指出：在智能化时代，AI已经像电力一样变成无所不在的能力，数据已经像燃料一样变得随处都需要。
诚然，人工智能早已不再是局限于围棋上的阿尔法狗，它与我们的生活联系越来越紧密，若说AI是“电力”，数据是“燃料”，那迁移学习这类技术是什么呢？在萨摩耶数科看来，它是人类在提升“燃料”使用效率的探索，就像人类对内燃机的改进和研究。
【人工智能|当人工智能的未来已来，迁移学习能给金融科技带来什么样的想象力？】 
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