百融云创：发力联邦学习技术提升智能风控水平做好贷前、贷中、贷后风险管

做好贷前、贷中、贷后风险管理，是银行和金融机构关心的核心命题。随着许多业务由线下转移至线上，如何从线上海量用户中筛选出合适的客户进行放贷让银行倍感压力。而联邦学习的出现成为了解决该难题的“利器”，以数据可用不可见的方式，在数据不出本地的情况下，让不同利益方数据实现串联，打破数据孤岛，为银行和金融机构提供更科学的风险管理方式。
据了解，联邦学习是基于数据隐私保护的安全计算框架，是一系列技术实现的统称，为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供安全计算支持。能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下进行数据使用和机器学习建模，降低了传统中心化机器学习带来的隐私泄露风险和因数据泄露带来的相应成本。
目前大型银行已经开始布局，部分金融科技公司也已纷纷入局联邦学习应用。百融云创作为国内领先的独立AI技术平台，近年来不断发力联邦学习技术，开创了一种面向数据隐私保护的机器学习新范式。在这种新的框架下，各参与方通过联邦学习机制实现了多赢的局面，也为金融行业人工智能技术的应用提供了一种新的应用前景。
具体来说，百融云创利用联邦学习设计完善的AI系统解决方案，既能保护用户的数据隐私，也能高效、准确地使用孤立的数据，构建更为高效的金融反欺诈模型。同时，百融云创有效帮助多个金融机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，利用双方或多方数据实现定制化的模型优化。
业内人士认为，规范数据使用可以在汇聚更多数据的基础上迎来价值挖掘的下一个爆发点，带动 AI 的数据基础设施进步，隐私计算未来会逐步成为 AI 的基础设施。百融云创将立足行业需求，扎根技术创新，不断更新和优化技术含量和服务质量，为客户提供更放心和满意的科技服务。
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百融云创：发力联邦学习技术 提升智能风控水平

百融云创：发力联邦学习技术提升智能风控水平