做好貸前、貸中、貸后風險管理，是銀行和金融機構關心的核心命題。隨著許多業務由線下轉移至線上，如何從線上海量用戶中篩選出合適的客戶進行放貸讓銀行倍感壓力。聯邦學習的出現成為了解決該難題的“利器”，以數據可用不可見的方式，在數據不出本地的情況下，讓不同利益方數據實現串聯，打破數據孤島，為銀行和金融機構提供更科學的風險管理方式。

“聯邦學習”又名“聯邦機器學習”，能有效幫助多個機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下進行數據使用和機器學習建模，降低傳統中心化機器學習帶來的隱私泄露風險和因數據泄露帶來的相應成本。

據了解，聯邦學習是基于數據隱私保護的安全計算框架，是一系列技術實現的統稱，為機器學習、深度學習、遷移學習算法提供安全計算支持。

百融云創利用“聯邦學習”，創新性地設計了一種新的人工智能實現模式，承接了傳統人工智能解決問題的能力，更為重要的是，“聯邦學習”開創了一種面向數據隱私保護的機器學習新范式，且在這種新的框架下，“聯邦學習”各參與方通過“聯邦學習”機制實現了多贏的局面，也為金融行業人工智能技術的應用提供了一種新的應用前景。

百融云創在探索之中發現，作為打開數據島的橋梁，聯邦學習在滿足數據隱私、安全和監管要求的前提下，能夠讓人工智能系統能夠更加高效、準確地共同使用各自的數據。百融云創積極利用聯邦學習模式開創多種數據保護方式，如建立百融模型自訓練平臺、百融聯邦機器學習平臺、百融諦聽設備反欺詐等等，這些都成為助力金融機構提升業務能力的利器。

百融云創探索的“聯邦學習”模式，不僅可以增加行業內可用數據的總量，解決現存數據孤島的問題;而且對金融機構而言，使用聯邦學習能簡單、合法且低成本的獲取外部有效的數據信息，快速解決某些因數據量或數據維度不足而導致的困擾，并且不會造成合作機構間數據或商業機密的泄露。

目前，百融云創的這一技術已經在多家金融機構展開部署和測試，協助其健全數據治理機制，數據模型，形成多層次、系統化的數據管理體系。未來，百融云創還將積極推動創新技術應用，加強標準建設，打造開放合規的數據合作生態平臺，為提升金融業數字化和智能化水平貢獻力量。

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