AFM应用金融建模教学平台（以下简称AFM）是一款包含了金融数学、金融工程专业课程在线教学和利用真实金融数据，根据实际的金融应用场景进行建模实验两大功能的平台。在提供丰富的金融数据集的基础上，利用Matlab和Python等编程软件完成金融数学、金融优化、投资组合管理、应用多元统计分析、计量经济学和金融时间序列等专业课程的模型试验。
AFM旨在协助金融数学和金融工程专业高校的老师更生动形象地解释金融、统计模型，为学生提供一个模型计算、案例分析与实证研究的操作平台，从而完成“模型理论→模型应用
AFM应用金融建模教学平台可为金融数学、金融优化、投资组合管理、应用多元统计分析、计量经济学和金融时间序列等专业课程提供全可视化，交互性强，支持自编程，支持结果动态呈现的强大在线建模平台，为金融建模全部或局部演示各类模型试验提供集教学实操与学课管理完备的完整解决方案。
※ 功能定位：应用建模研究教学一体化平台
※ 教学方法：实操性学习、情景式学习
※ 应用场景：AFM教学平台协同高校，可实现金融建模课程的数字化教学，提供多维度、成体系、功能完备的完整实践教育解决方案。
AFM应用金融建模教学平台提供由点宽研究部制定的教学资源库，结合金融理论与应用场景提供专业金融建模课程，包括在实践教学中所需要的课程大纲、讲义、课件、案件代码、习题集等完整教学资源。用户不仅科学地学习知识，还包含金融计算与建模的实践项目场景，用户可以通过应用场景、样本数据和模型代码了解实际应用情况
AFM通过可视化将模型分析拆解为“建立实验-数据导入-数据处理-模型配置“四大步骤，，仅需要通过点选或输入参数即可得出结果，支持用户深入研究，包括数据处理、模型训练、参数优化、代码生成等功能皆可实现。
根据不同的数据处理流程，我们可以选择对应具体的数据处理方式，数据处理前后的结果预览进行比对。关于数据来源，平台不仅为我们提供平台所包含的所有实践应用场景数据，还支持我们使用自己上传的数据。
在 AFM平台上，我们可根据实验数据需要套用的模型类型、训练目标、训练方法和参数配置进行可视化、无代码化。这意味着，我们在整个建模训练过程中无需输写任何代码，就可以了解模型训练流程与具体的模型训练结果。
我们在选定模型的训练方法后，通过配置和进行参数优化从而同时获得多个训练结果。根据不同场景所需，我们可以调用训练结果中的参数，也可以保存优化结果到模型对比中。在学习与掌握建模过程中，我们可以优化参数，从而寻找最优参数。
平台提供了Python语言的代码编译运行云环境，我们可以直接以markdown文档的形式在平台编写、运行自己的代码文件。用户在进行实验训练后，仅需点击”生成代码“即可获得整个模型实验流程所需的代码，更可随时修改模型代码，实时获得所见所得式报告
AFM后台提供教学管理中心供老师进行模块化管理，包括专业内容课程、课程实践、场景、数据集和代码等教学内容将信息化归档，对学生在平台上的所见所得进行统一管理和控制，方便老师查看每个学生的知识掌握程度。老师可根据实验训练流程进行实验构造管理，从实验类型、数据处理到训练模型全流程可控，包括默认参数及提示内容等自定义设置。