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推动联邦学习在金融领域应用百融云创助力突破数据孤岛难题

发布时间:2021-06-06 06:35:41浏览次数:

  在此过程中,推动行业成长。单个数据,数字金融时代,提升全行业数字化和智能化水平。在保证数据安全、合法合规的前提下,可以打破数据壁垒、连接数据孤岛,甚至单个平台数据使用价值有限,才能“看见”、“挖掘”并“实现”数据价值,数据是核心生产要素。只有实现多方数据相互关联、共享,合理运用多方安全计算、联邦学习等新技术,

  核心提示:数字金融时代,数据是核心生产要素。单个数据,甚至单个平台数据使用价值有限,只有实现多方数据相互关联、共享,才能看见、挖掘并实现数据价值,推动行业成长。在此过程中,合理运用多方安全计算、联邦学习等新技术,可以打破数据壁垒、连接数据孤岛,在保证数据安全、合法合规的前提下,提升全行业数字化和智能化水平。特

  特别是在金融领域,推动行业数据共享,有助于度分析评估企业和个人信用,提升金融机构防范、管理信贷风险和市场风险的能力,增强反反洗钱能力,对于保障我国金融安全和市场稳定具有举足轻重的作用。

  未来,随着政策与技术标准的不断完善,百融云创将立足行业需求,扎根技术创新,不断更新和优化技术含量和服务质量,为客户提供更放心和满意的科技服务。

  百融云创积极推动联邦学习技术的研发与创新,从整个数据产业看,这样一来可以增加可用数据的总量,很好地解决现存数据孤岛的问题;对金融机构自身而言,使用联邦学习能简单、合法且低成本的获取外部有效的数据信息,快速解决某些因数据量或数据维度不足而导致的困扰。

  百融云创作为国内领先的独立AI技术平台,近年来不断探索联邦学习技术,开创了一种面向数据隐私保护的机器学习新范式。在这种新的框架下,各参与方通过联邦学习机制实现了多赢的局面,也为金融行业人工智能技术的应用提供了一种新的应用前景。

  百融云创尝试在金融领域利用联邦学习解决数据安全查询问题,保障大数据交换时的信息安全、保护机构数据资产安全和个人数据隐私。在保证合法合规的前提下,多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习,真正实现了数据和特征变量的“可用不可见”。在安全条件下,结合金融机构与外部数据源的数据,训练机器学习模型,对比传统联合建模方式,模型效果大幅提升。

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