金融风控中，评分卡模型是常用的信用评估工具。H2O AutoML可以自动完成特征选择、模型训练和超参数调优，同时提供可解释性分析。
首先，准备数据集。通常包含客户信息、历史借贷记录、行为数据等，标签为是否违约。使用H2O的Python模块导入数据，进行缺失值处理、类别编码、异常值过滤等。
定义特征列和目标列。H2O AutoML支持自动处理不平衡数据，可设置weights或使用采样方法。也可以手动指定特征工程步骤，如创建交叉特征、分箱等。
调用H2O AutoML：aml = H2OAutoML(max_runtime_secs=600, seed=1, project_name='credit_score')，然后aml.train(y='label', training_frame=train, leaderboard_frame=valid)。运行后，leaderboard会显示排名靠前的模型。
AutoML不仅包括GBM、XGBoost、随机森林等，还会尝试深度学习模型。选择最佳模型后，使用h2o.varimp()查看特征重要性，使用shap_explain_row()进行局部解释。
生成评分卡：将模型概率转换为整数分数，通过分箱和映射实现。H2O内置了评分卡转换功能，可以输出标准评分卡格式。
注意事项：金融领域对模型可解释性要求高，AutoML产生的黑盒模型（如深度学习）可能难以解释，建议优先使用GBM或GLM。同时注意数据隐私和合规性，不能使用敏感特征。
本案例表明，H2O AutoML可以大幅缩短模型开发周期，但仍需结合业务经验进行调优和验证。