百融云创探索联邦学习技术 致力智能金融时代数据安全

来源: 财讯网

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,在新基建的三大领域中,两大领域都直接提及人工智能。在信息基础设施领域,人工智能与云计算、区块链一起被视为一种新技术基础设施;而在融合基础设施领域中,人工智能则被视为支撑传统基础设施转型升级的重要工具。

在AI落地金融行业的过程中,传统机器学架构难以保证数据安全,联邦学技术有效帮助金融机构实现合规的数据价值共享。

联邦学是一种加密的分布式机器学技术,可实现各个企业自有数据不出本地,通过加密机制下的参数交换方式,建立一个虚拟的共有模型,最终通过联合建模提升模型的效果。联邦学技术的提出有效回应了如何有效利用用户终端上的数据进行 AI 模型训练,而又不侵犯用户的数据隐私的问题。当前,联邦学现在已成为新一代人工智能最重要的技术范式之一,同时又启发了企业之间跨越 AI 落地的数据鸿沟的一种崭新方式。

金融业,对于金融消费者个人隐私保护的乃是重中之重,数据和信息安全已经成为智能金融时代重要的信任基石。

针对当前越来越突出的“数据孤岛”问题,百融云创在业内号召并率先探索“联邦学”模式。百融人工智能金融实验室相关算法负责人介绍,运用联邦机器学,一方面可以实现数据隔离,满足用户隐私保护和数据安全的需求;另一方面,通过联邦学能够保证模型质量无损,不会出现负迁移,保证联邦模型比割裂的独立模型效果好。此外,重要的一点是各参与者地位对等,能够实现公合作,实现打通“数据孤岛”到“共同富裕”的目标。

在应用场景层面,联邦学主要有横向联邦学、众向联邦学、联邦迁移学三种。以众向联邦学来说,其特点是样本ID重叠较多、样本特征重叠较少,通过联邦学可以实现双方获利,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。比如银行和互联网公司的合作,银行有用户银行卡的收支行为与贷款信息,而电商企业掌握用户的商品浏览与购买历史信息,通过联邦学双方可以在风控管理、信用评估、精准营销等领域实现合作。

百融云创将把隐私保护的原则、理念和方法融入到企业管理中,始终将保护客户和个人隐私信息放在首位。同时,在探索人工智能和大数据应用的道路上,也将不断加强技术创新,为金融行业发展的数字化和智能化打造坚硬基石。未来,百融云创将立足行业需求,扎根技术创新,共筑数字金融安全“生命线”。

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