“金融机构数据安全遇挑战 百融云创联邦学习应运而生”

随着大数据、边缘计算、大云计算平台和各种开源框架的迅速发展，机器学习等人工智能技术以前所未有的速度应用于各个领域。 但是，人工智能技术给我们带来了机会，也带来了新的挑战。 因为这个数据的隐私和安全性受到了全球的重视。

百融云创作为国内领先的人工智能和大数据应用平台，利用联邦学习创新设计了新的人工智能实现模式，承担了以前流传下来的人工智能处理问题的能力。 更重要的是，联邦学习为我们开辟了面向数据隐私保护的机器学习新模式。 并且在这个新的框架下，联邦学习的各个参与者通过联邦学习机制取得了许多胜利，也为金融领域人工智能技术的应用提供了新的应用前景。

百融云创将隐私保护的大体、理念和做法纳入公司治理，始终将顾客和个人隐私保护新闻放在首位。 为了应对存在的数据隐私保护难题，打破数据孤岛的现实困难，满足数据联合招聘的迫切需要，百融云创也在行业内呼吁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，可以通过加密机制交换数据，而无需让各公司的自由数据离开本地。 也就是说，在不违反数据隐私条例的情况下建立虚拟共享模型，只向本地目标提供服务。

百融云创探索的联邦学习模式不仅可以增加领域内可用数据的总量，处理现有数据孤岛的问题，另外，对于金融机构来说，通过采用联邦学习，可以轻松、合法、低价地获取外部比较有效的数据新闻，以及合作机构之间的数据和企业秘密。

联邦学习模型具有数据隔离、数据不外泄、满足客户隐私保护和数据安全诉求的特点，可以保证模型的质量不受损、不发生负迁移，保证联邦模型比分裂的独立模型更有效 可以保证参与者地位对等、能够实现公平合作的参与者在保持独立性的情况下进行新闻和模型参数的加密交换和成长。

百融云创利用联邦学习设计完整的ai系统处理方案，既可以保护顾客的数据隐私，又可以更高效、准确地采用孤立数据，构建更高效的金融反欺诈模型。 此外，百融云创还可以有效地利用双方或多方数据实现个性化模型的优化，以满足众多金融机构对客户隐私保护、数据安全和政府监管的要求。 随着金融领域不断利用ai技术推进业务转型升级，加快智能化升级进程，百融云创加速领域的ai技术落地，打造金融领域的坚实后盾。

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