百融云创探索联邦学习优势助力金融机构筑建新防线如今社会发展进入了互联网时

如今社会发展进入了互联网时代，数字化进程的脚步已经在多行业逐步实现，数据的发掘和运用成为了各行各业关注的重点。在互联网时代，一切数据信息都可能面临被盗取、被泄露的风险，因此人们对数据的安全性和隐私性也越来越受到重视。无论是企业还是个人，都有保护数据隐私的需求，尤其是金融机构，更要将金融消费者的个人隐私保护作为工作的重点。
为了解决数据隐私保护的难题，打破“数据孤岛”的现实困难，实现高效的数据交换互通，百融云创率先探索出“联邦学习”模式。这是一种加密的分布式机器学习技术，能够使各金融机构的自由数据在不出本地的情况下，通过加密机制交换数据，即在合法合规的前提下，建立虚拟共有模型，仅为本地目标客户提供服务。
百融云创人工智能实验室运用联邦机器学习，一方面将数据部分隔离，保证参与者的数据不会泄露到外部，满足用户对隐私保护和数据安全方面的需求;另一方面，通过联邦学习机制有效保证模型质量无损，不会出现负迁移，经研究结果证实，联邦模型比割裂的独立模型效果好。另外，重要的一点是各参与者地位对等，能够实现公平合作，实现打通由“数据孤岛”到“共同富裕”的目标。
百融云创在应用场景层面，将联邦学习分为横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习三种。以纵向联邦学习为例，其特点是样本名称重叠较多，而样本特征重叠较少，通过运用联邦学习便可实现互利共赢的目标，即无标签一方可以使用联邦模型预测，有标签一方提升模型准确度。
比如有两个不同的金融机构，以家是某地的银行，另一家是同一个地方的电商，它们的用户群体有可能包含该地的大部分居民，因此用户的交集较大。由于银行记录的都是用户的收支行为，而电商则保有用户的浏览与购买历史，二者可凭借百融云创的联邦学习模式，从而完成精准营销、风控管理等工作。
【百融云创探索联邦学习优势助力金融机构筑建新防线】百融云创的“联邦学习模式”在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私，并在保证合法合规的前提下，参与方或多计算节点之间开展高效率的学习，能够根据金融行业的行业特征，进行适应和改变，将其研发成更适用于金融场景的技术工具。作为国内的头部人工智能与大数据应用企业，百融云创会继续探索AI技术领域，争取不断进步，提高金融行业的科技水平。
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百融云创探索联邦学习优势 助力金融机构筑建新防线

百融云创探索联邦学习优势助力金融机构筑建新防线