百融云创：探索联邦学习技术，处理数据隐私保护难题

当前各个行业正处于由5G通信技术所触发的新一轮数据革命浪潮的初级阶段，全球技术创新蓬勃发展，新技术的应用与布局得到前所未有的重视。对于金融机构来说，在数字化进程不断深入的情况下，金融智能化是重点方向。

但在金融机构智能技术应用过程中，数据过度采集、非法共享、随意滥用等现象层出不穷。隐私保护、数据安全被提到了前所未有的高度，在人工智能与数据之间架起安全桥梁的联邦学习技术应运而生。

随着联邦学习技术逐渐被业内认可，不同厂商纷纷推出具有行业特色的联邦学习平台。为了应对数据隐私保护难题，打破数据孤岛的现实困难，满足数据联合融合使用的迫切需要，百融云创也在业内号召并率先探索"联邦学习"模式，积极投身于"联邦学习"的技术发展和应用实践。

百融云创利用"联邦学习",创新性地设计了一种新的人工智能实现模式，承接了传统人工智能解决问题的能力。更为重要的是，"联邦学习"开创了一种面向数据隐私保护的机器学习新范式，且在这种新的框架下，"联邦学习"各参与方通过"联邦学习"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。

百融云创探索的"联邦学习"模式，不仅可以增加行业内可用数据的总量，解决现存数据孤岛的问题；而且对金融机构而言，使用联邦学习能简单、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，并且不会造成合作机构间数据或商业机密的泄露。

面对新技术的快速融入，新的市场机遇来临，未来金融与科技的融合将会更加深入，大数据时代的高速发展也为金融机构带来了更多的创新点和想象空间。毋庸置疑，联邦学习应用将会在中国金融行业变革中引起变革，而在这一过程中，百融云创将始终引领技术创新方向。