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保护金融数据安全,百融云创探索联邦学习落地应用

2021-05-29 09:45:12    来源:财讯网

如今数据已是新产业、新业态的核心生产要素,数据运用面临的隐私、可用也随之备受关注。较其他领域,金融领域对数据的管控更为严格。目前,一种面向数据隐私保护的机器学新算法——联邦学,为金融行业人工智能技术的应用提供了一种新的机制和台,有效打破隐私保护与数据使用的困局。

联邦学作为加密的分布式机器学新范式,能够有效解决人工智能落地应用中的数据孤岛与数据隐私保护难题,在提升跨行业、跨企业的大数据挖掘能力的基础上,能够有效保障数据的安全,保护用户隐私,正日益受到金融行业重视。

百融云创作为国内领先的独立AI技术台,年来不断发力联邦学技术,开创了一种面向数据隐私保护的机器学新范式。在这种新的框架下,各参与方通过联邦学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。

百融云创在金融领域利用联邦学解决联邦迁移学、数据安全查询、纵向联邦、横向联邦等问题,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、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学,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,训练机器学模型,对比传统联合建模方式,模型效果大幅提升。

百融云创积极推动联邦学技术的研发与创新,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。

大数据时代,联邦学已成为全行业的“基础建设”需求,通过众多研究机构、企业的前期努力,联邦学建设已完成初步市场教育和搭建,奠定了坚实的行业基础。未来,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。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

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