百融云创发力联邦学习技术 破局数据孤岛助力风险防范

2021年是机器学习取得了长足发展的一年，不仅迁移学习延伸出了协同学习，联邦学习发展形势更是迅猛：从个性化联邦学习到异构联邦学习，从领域泛化到用户选择和聚类，联邦学习与迁移学习领域的新研究主题百花齐放，不仅聚合成了AI领域的研究新趋势，还为商业落地提供了强有力的理论支持。联邦学习与迁移学习也被Gartner列入“2020年数据科学与机器学习技术成熟度曲线”，标志着技术从实验室研究阶段进入大规模工业落地阶段。

联邦学习以数据可用不可见的方式，在数据不出本地的情况下，让不同利益方数据实现串联，打破数据孤岛，为银行和金融机构提供更科学的风险管理方式。在此背景下，百融云创率先探索联邦学习，为激活数据提供了强有力的支持。作为国内领先的独立AI技术平台，百融云创将保护隐私的原则、理念和方法融入到企业管理中，始终将保护客户和个人隐私信息放在首位。

在数据安全方面，百融云创人工智能实验室团队从联邦学习、隐私集合求交集等方向入手，一方面可以实现数据隔离，保障参与方的数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求;另一方面，通过联邦学习能够保证模型质量无损，不会出现负迁移，保证联邦模型比割裂的独立模型效果好。通过百融云创的联邦学习数据不出本地即可完成模型训练，为隐私保护计算解决方案的落地提供了有力支撑。同时，创新推出安全多方计算平台Indra，通过在多种具体场景的科技应用保证了数据价值挖掘深度和数据使用的的安全性，为合作商及客户提供高效、安全的数据分析服务。

在安全资质方面，百融云创通过公安部国家信息安全等级保护三级认证，以及在信息安全管理上取得国际标准化组织(ISO)的ISO27001、ISO27701和ISO9001等多项国际顶级认证，代表这业内对于百融云创的肯定与支持。

数据越来越成为企业竞争的核心资源，如何进行海量数据的管理、治理，是目前各大金融企业需要面对的核心问题，而联邦学习则是解决该难题的“利器”。百融云创将持续提升公司的AI技术和数据分析能力，在隐私计算方向加大研发力度，构建安全、稳定的数据联通生态圈，让数据发挥出真正的价值，真正成为金融数字化转型的科技引擎。

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