數(shù)據(jù)是人工智能時代的石油，但由于監(jiān)管法規(guī)和商業(yè)機密等因素限制，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象越來越明顯。聯(lián)邦學習是一種新的機器學習范式，它讓多個參與者可以在不泄露明文數(shù)據(jù)的前提下，用多方的數(shù)據(jù)共同訓練模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見，是打破數(shù)據(jù)孤島的有力武器。
做好貸前、貸中、貸后風險管理，是金融機構(gòu)關(guān)心的核心命題，也是聯(lián)邦學習落地的最佳場景之一。百融云創(chuàng)借助聯(lián)邦學習這種數(shù)據(jù)不出本地的特性讓數(shù)據(jù)使用全過程都變得更為安全可靠，為金融機構(gòu)提供了更科學的風險管理方式。
重視數(shù)據(jù)隱私和安全已經(jīng)成為一種世界性趨勢，這對以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式提出了更高的要求與挑戰(zhàn)，同時也為技術(shù)創(chuàng)新與金融創(chuàng)新指明了方向;相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)授權(quán)和數(shù)據(jù)傳輸模式，聯(lián)邦學習既能滿足隱私保護的要求，又能夠?qū)崿F(xiàn)商業(yè)訴求。因而，百融云創(chuàng)積極推動聯(lián)邦學習在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，滿足大數(shù)據(jù)、多企業(yè)、跨行業(yè)的應(yīng)用需求，改變著金融行業(yè)的發(fā)展格局。
作為國內(nèi)人工智能驅(qū)動金融業(yè)務(wù)升級的領(lǐng)航者，百融云創(chuàng)不斷完善機器學習平臺建設(shè)，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(shù)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)積極探索聯(lián)邦機器學習(FML)技術(shù)，通過去中心化協(xié)作的方式，為金融機構(gòu)轉(zhuǎn)型升級提供全新的發(fā)展思路，可以幫助金融機構(gòu)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。
百融云創(chuàng)利用聯(lián)邦學習設(shè)計完善的AI系統(tǒng)解決方案，既能保護用戶的數(shù)據(jù)隱私，同時又能更高效、準確地使用孤立的數(shù)據(jù)，構(gòu)建更為高效的金融反欺詐模型。同時，百融云創(chuàng)有效幫助多個金融機構(gòu)在滿足用戶隱私保護、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，利用雙方或多方數(shù)據(jù)實現(xiàn)定制化的模型優(yōu)化。隨著金融行業(yè)不斷利用AI技術(shù)來驅(qū)動業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級，加快智能化升級進程，百融云創(chuàng)加速行業(yè)AI技術(shù)落地，打造金融行業(yè)的堅實后盾。
數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)隱私問題制約著AI的發(fā)展，盡管聯(lián)邦學習等新技術(shù)已進入金融行業(yè)的細分領(lǐng)域，但數(shù)據(jù)安全與隱私保護問題仍然道阻且長。未來，百融云創(chuàng)還將積極推動創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用，打造開放合規(guī)的數(shù)據(jù)合作與風險防控平臺，為提升金融業(yè)數(shù)字化和智能化水平貢獻力量。
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