“百融云创积极投入联邦学习研发 实现数据共享与保护的平衡”

在对数据应用的诉求越来越强烈但数据安全威胁越来越严峻的困境中，以联邦学习为代表的隐私计算技术在保护数据安全的基础上提供了释放数据价值的实用处理方案 联邦学习可以应对以前流传的模型无法处理的原始数据流失、模型资产流失、模型效应不足等问题，在许多场合得到了应用，调节了金融数据共享与数据隐私保护之间的矛盾。

以合规为基础，百融云创积极投资于联邦学习这一新算法的研发，使每个公司都不会本地弹出自己的数据，通过加密机制下的参数交换方法，不违反数据法规的隐私，实现虚拟共享

百融云创采用联邦机器学习建立的模型，一方面实现数据隔离，参与者的数据不外漏，能够满足顾客隐私保护和数据安全的诉求； 另一方面，联邦学习保证了模型的质量不受损，不发生负迁移，保证了联邦模型比支离破碎的独立模型更有效。 百融云创可以通过利用联邦学习帮助金融机构，补充大量数据，实现保护数据隐私、公司核心价值的效果，帮助数据流，推动人工智能进一步快速发展。

在此基础上，百融云创综合运用隐私集寻求交叉、联邦学习等算法，以密码学行业的关键理论和技术为依据展开，结合大数据的具体应用场景，构建适合多个场景的安全多计算平台indra 并以区块链技术为辅助，实现数据的确定性和价值流转目标，保护和护卫数据新闻安全，为合作者、客户之间提供安全高效的数据合作模式。

百融云创通过在金融科技行业的不断探索和尝试，获得了数据发现内在、联邦学习、风控云平台、bi分解、模型监控等多项软件著作权。 百融云创在技术研发上反复自主创新，使联邦学习迅速发展为统一的数据协作和隐私保护的技术处理道路，为金融机构的转型升级提供了技术支持。 百融云将创造依靠科技手段打造的产业+科技+金融生态圈，在资金和资产之间搭建双向互动的桥梁，实现精准匹配，支持产业优化升级，推动实体经济快速发展。

百融云创从技术层面为金融机构提供了更安全的数据处理方案，实现了数据自身价值的保护和客户隐私授权的保护，处理了设备之间、组织之间的数据融合问题。 百融云创依然会以现有技术和丰富的经验为基础发掘新的数据增长点，带动金融领域的进步。

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