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(yè)的過程中，傳統(tǒng)機器學習架構難以保證數(shù)據(jù)安全，而聯(lián)邦學習技術可以有效幫助金融機構實現(xiàn)合規(guī)的數(shù)據(jù)價值共享。百融云創(chuàng)借助聯(lián)邦學習這種數(shù)據(jù)不出本地的特性讓數(shù)據(jù)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(lián)邦學習是一種加密的分布式機器學習技術，可實現(xiàn)各個企業(yè)自有數(shù)據(jù)不出本地，通過加密機制下的參數(shù)交換方式，建立一個虛擬的共有模型，最終通過聯(lián)合建模提升模型的效果。聯(lián)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(shù)據(jù)進行 AI 模型訓練，而又不侵犯用戶的數(shù)據(jù)隱私的問題。當前，聯(lián)邦學習現(xiàn)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(fā)了企業(yè)之間跨越 AI 落地的數(shù)據(jù)鴻溝的一種嶄新方式。

在金融業(yè)，對于金融消費者個人隱私保護的乃是重中之重，數(shù)據(jù)和信息安全已經(jīng)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(shù)據(jù)孤島”問題，百融云創(chuàng)在業(yè)內號召并率先探索“聯(lián)邦學習”模式，基于風控場景率先在業(yè)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(shù)據(jù)和信息安全備受重視的形勢下，百融云創(chuàng)積極探索聯(lián)邦機器學習(FML)技術，通過去中心化協(xié)作的方式，為金融機構轉型升級提供全新的發(fā)展思路，可以幫助金融機構在沒有任何模型訓練經(jīng)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(chuàng)利用聯(lián)邦學習設計完善的AI系統(tǒng)解決方案，既能保護用戶的數(shù)據(jù)隱私，同時又能更高效、準確地使用孤立的數(shù)據(jù)，構建更為高效的金融反欺詐模型。同時，百融云創(chuàng)有效幫助多個金融機構在滿足用戶隱私保護、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，利用雙方或多方數(shù)據(jù)實現(xiàn)定制化的模型優(yōu)化。隨著金融行業(yè)不斷利用AI技術來驅動業(yè)務的轉型升級，加快智能化升級進程，百融云創(chuàng)加速行業(yè)AI技術落地，打造金融行業(yè)的堅實后盾。

百融云創(chuàng)將把隱私保護的原則、理念和方法融入到企業(yè)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(shù)據(jù)應用的道路上，也將不斷加強技術創(chuàng)新，為金融行業(yè)發(fā)展的數(shù)字化和智能化打造堅硬基石。未來，百融云創(chuàng)將立足行業(yè)需求，扎根技術創(chuàng)新，共筑數(shù)字金融安全“生命線”。

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