自進入互聯(lián)網(wǎng)時代，企業(yè)生產、管理、運營過程的數(shù)字化已經(jīng)在許多行業(yè)逐步實現(xiàn)，數(shù)據(jù)的積累和數(shù)據(jù)價值的挖掘成為目前關注的重點。除了應用自身積累的數(shù)據(jù)資源外，使用其他企業(yè)機構、其他行業(yè)有價值的數(shù)據(jù)自然成為破解難題的方法之一。

與之對應的，隨著深度學習算法的創(chuàng)新、高性能計算能力的提升以及移動互聯(lián)網(wǎng)時代數(shù)據(jù)的增長帶來的計算機視覺技術與落地應用的爆發(fā)性增長，人們對數(shù)據(jù)安全與隱私保護擔憂也逐漸浮現(xiàn)。同時，企業(yè)對數(shù)據(jù)的實際應用中也有保護核心高價值數(shù)據(jù)的需求，金融業(yè)務受限于數(shù)據(jù)不夠豐富，在數(shù)據(jù)可解釋性及穩(wěn)定性、風控模型效果、風險策略和獲客成本等層面面臨諸多挑戰(zhàn)。

但是隨著數(shù)字化、信息化進程和數(shù)據(jù)采集技術的發(fā)展，行業(yè)產生的數(shù)據(jù)量爆炸式增長，數(shù)據(jù)本身也展現(xiàn)出了更多的維度和聯(lián)系，各種大數(shù)據(jù)存儲和處理技術方興未艾。數(shù)據(jù)聯(lián)合和融合使用過程中，不可避免地出現(xiàn)了數(shù)據(jù)治理方面的問題，一是在大多數(shù)行業(yè)中，數(shù)據(jù)以孤立的孤島形式存在。另一個是加強數(shù)據(jù)隱私和安全性。

作為人工智能的一個新分支，聯(lián)邦學習的出現(xiàn)，打開了機器學習新時代的大門，同時又啟發(fā)了企業(yè)之間跨越 AI 落地的數(shù)據(jù)鴻溝的一種嶄新方式。根據(jù)信通院《隱私保護計算技術研究報告》，2020年隱私計算平臺和產品迎來爆發(fā)，通過評測的聯(lián)邦學習產品多達18款，擁有聯(lián)邦學習平臺和產品的企業(yè)已經(jīng)超過60多家，包括阿里、京東、騰訊、華為等頭部互聯(lián)網(wǎng)公司。

目前，國內獨立AI技術平臺百融云創(chuàng)利用“聯(lián)邦學習”，創(chuàng)新性地設計了一種新的人工智能實現(xiàn)模式，承接了傳統(tǒng)人工智能解決問題的能力。更為重要的是，“聯(lián)邦學習”開創(chuàng)了一種面向數(shù)據(jù)隱私保護的機器學習新范式，且在這種新的框架下，“聯(lián)邦學習”各參與方通過“聯(lián)邦學習”機制實現(xiàn)了多贏的局面，也為金融行業(yè)人工智能技術的應用提供了一種新的應用前景。

百融云創(chuàng)在金融領域利用聯(lián)邦學習解決聯(lián)邦遷移學習、數(shù)據(jù)安全查詢、縱向聯(lián)邦、橫向聯(lián)邦等問題，保障大數(shù)據(jù)交換時的信息安全、保護機構數(shù)據(jù)資產安全和個人數(shù)據(jù)隱私、保證合法合規(guī)的前提下，在多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習，真正實現(xiàn)了數(shù)據(jù)和特征變量的“可用不可見”。在安全條件下，結合金融機構與外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，訓練機器學習模型，對比傳統(tǒng)聯(lián)合建模方式，模型效果大幅提升。

百融云創(chuàng)積極推動聯(lián)邦學習技術的研發(fā)與創(chuàng)新，從整個數(shù)據(jù)產業(yè)看，這樣一來可以增加可用數(shù)據(jù)的總量，很好地解決現(xiàn)存數(shù)據(jù)孤島的問題;對金融機構自身而言，使用聯(lián)邦學習能簡單、合法且低成本的獲取外部有效的數(shù)據(jù)信息，快速解決某些因數(shù)據(jù)量或數(shù)據(jù)維度不足而導致的困擾。百融云創(chuàng)將立足行業(yè)需求，扎根技術創(chuàng)新，不斷更新和優(yōu)化技術含量和服務質量，為客戶提供更放心和滿意的科技服務。

規(guī)范數(shù)據(jù)使用可以在匯聚更多數(shù)據(jù)的基礎上迎來價值挖掘的下一個爆發(fā)點，帶動 AI 的數(shù)據(jù)基礎設施進步，隱私計算未來會逐步成為 AI 的基礎設施。百融云創(chuàng)將立足行業(yè)需求，扎根技術創(chuàng)新，不斷更新和優(yōu)化技術含量和服務質量，為客戶提供更放心和滿意的科技服務。

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