通過聯(lián)邦學習能夠幫助金融機構在滿足保護用戶隱私、滿足合法合規(guī)的前提下，多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習的新型人工智能基礎技術。數(shù)據(jù)聯(lián)合和融合使用過程中，也不可避免地出現(xiàn)了數(shù)據(jù)治理方面的安全問題。

百融云創(chuàng)作為國內(nèi)領先的AI技術獨立平臺，運用聯(lián)邦機器學習，一方面實現(xiàn)了數(shù)據(jù)隔離，參與各方的數(shù)據(jù)不會泄露到外部，滿足用戶隱私保護和數(shù)據(jù)安全的需求;另一方面，通過聯(lián)邦學習能夠保證模型質量無損，不會出現(xiàn)負遷移，保證聯(lián)邦模型比割裂的獨立模型效果好。此外，重要的一點是各參與者地位對等，能夠實現(xiàn)公平合作，實現(xiàn)打通“數(shù)據(jù)孤島”到“共同富裕”的目標。

如今人們越來越重視自己的隱私，金融消費者個人的隱私保護也受到了各界人士的重視，因此數(shù)據(jù)安全和信息安全在金融數(shù)字化轉型的過程中十分重要。那如何在數(shù)據(jù)不出域的條件下實現(xiàn)多方基于各自隱私數(shù)據(jù)計算的問題是金融機構期望解決的問題。作為國內(nèi)人工智能驅動金融業(yè)務升級的領航者，百融云創(chuàng)不斷完善機器學習平臺建設，基于風控場景率先在業(yè)內(nèi)推出基于自動機器學習(AutoML)技術的智能模型訓練平臺“計算未來AutoML”。與此同時，在數(shù)據(jù)和信息安全備受重視的形勢下，百融云創(chuàng)還積極探索聯(lián)邦機器學習(FML)技術，通過去中心化協(xié)作的方式，為金融機構轉型升級提供全新的發(fā)展思路。

聯(lián)邦學習大規(guī)模落地的核心還是對業(yè)務應用產(chǎn)生價值，百融云創(chuàng)利用聯(lián)邦學習可以幫助金融機構在沒有任何模型訓練經(jīng)驗的條件下，快速、高效地完成風控模型訓練與智能風控體系搭建。這樣就可以實現(xiàn)建模工作自動化，降低建模工作的門檻，提高模型開發(fā)和部署效率，是企業(yè)打造數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務模式的利器。除此之外，還可以有效實現(xiàn)用戶深度經(jīng)營與網(wǎng)格化精細管理，根據(jù)金融機構的實際需求與業(yè)務開展情況，持續(xù)提供客制化風控解決方案。

百融云創(chuàng)的“聯(lián)邦學習模式”在保障大數(shù)據(jù)交換時的信息安全、保護終端數(shù)據(jù)和個人數(shù)據(jù)隱私，并在保證合法合規(guī)的前提下，參與方或多計算節(jié)點之間開展高效率的學習，能夠根據(jù)金融行業(yè)的行業(yè)特征，進行適應和改變，將其研發(fā)成更適用于金融場景的技術工具。作為國內(nèi)的頭部人工智能與大數(shù)據(jù)應用企業(yè)，百融云創(chuàng)會繼續(xù)探索AI技術領域，爭取不斷進步，提高金融行業(yè)的科技水平。

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