
做好貸前、貸中、貸后風險管理,是金融機構關心的核心命題。在AI落地金融行業的過程中,傳統機器學習架構難以保證數據安全,而聯邦學習技術可以有效幫助金融機構實現合規的數據價值共享。百融云創借助聯邦學習這種數據不出本地的特性讓數據使用全過程都變得更為安全可靠,為金融機構提供了更科學的風險管理方式。
聯邦學習是一種加密的分布式機器學習技術,可實現各個企業自有數據不出本地,通過加密機制下的參數交換方式,建立一個虛擬的共有模型,最終通過聯合建模提升模型的效果。聯邦學習技術的提出有效回應了如何有效利用用戶終端上的數據進行 AI 模型訓練,而又不侵犯用戶的數據隱私的問題。當前,聯邦學習現在已成為新一代人工智能最重要的技術范式之一,同時又啟發了企業之間跨越 AI 落地的數據鴻溝的一種嶄新方式。
在金融業,對于金融消費者個人隱私保護的乃是重中之重,數據和信息安全已經成為智能金融時代重要的信任基石。
針對當前越來越突出的“數據孤島”問題,百融云創在業內號召并率先探索“聯邦學習”模式,基于風控場景率先在業內推出基于自動機器學習(AutoML)技術的智能模型訓練平臺“計算未來AutoML”。與此同時,在數據和信息安全備受重視的形勢下,百融云創積極探索聯邦機器學習(FML)技術,通過去中心化協作的方式,為金融機構轉型升級提供全新的發展思路,可以幫助金融機構在沒有任何模型訓練經驗的條件下,快速、高效地完成風控模型訓練與智能風控體系搭建。
百融云創利用聯邦學習設計完善的AI系統解決方案,既能保護用戶的數據隱私,同時又能更高效、準確地使用孤立的數據,構建更為高效的金融反欺詐模型。同時,百融云創有效幫助多個金融機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下,利用雙方或多方數據實現定制化的模型優化。隨著金融行業不斷利用AI技術來驅動業務的轉型升級,加快智能化升級進程,百融云創加速行業AI技術落地,打造金融行業的堅實后盾。
百融云創將把隱私保護的原則、理念和方法融入到企業管理中,始終將保護客戶和個人隱私信息放在首位。同時,在探索人工智能和大數據應用的道路上,也將不斷加強技術創新,為金融行業發展的數字化和智能化打造堅硬基石。未來,百融云創將立足行業需求,扎根技術創新,共筑數字金融安全“生命線”。
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