百融云创：探索联邦学习技术提升联合建模效率

如今数据已是新产业、新业态的核心生产要素，数据运用面临的隐私性、可用性也随之备受关注。较其他领域，金融领域对数据的管控更为严格。目前，一种面向数据隐私保护的机器学习新算法——联邦学习，为金融行业人工智能技术的应用提供了一种新的机制和平台，有效打破隐私保护与数据使用的困局。

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。为了应对数据隐私保护难题，打破数据孤岛的现实困难，满足数据联合融合使用的迫切需要，作为国内领先的AI技术平台，百融云创也在业内号召并率先探索“联邦学习”模式。这是一种加密的分布式机器学习技术，能够使各个企业的自由数据在不出本地的情况下，通过加密机制交换数据，即在不违反数据隐私法规的前提下，建立虚拟共有模型，仅为本地目标服务。

百融云创利用“联邦学习”，创新性地设计了一种新的人工智能实现模式，承接了传统人工智能解决问题的能力，更为重要的是，“联邦学习”开创了一种面向数据隐私保护的机器学习新范式，且在这种新的框架下，“联邦学习”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。

其次，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。随着金融行业不断利用AI技术来驱动业务的转型升级，加快智能化升级进程，百融云创加速行业AI技术落地，打造金融行业的坚实后盾。

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。

(新媒体责编：syhz0808)