‘新京葡萄京’微众银行获最佳联邦学习应用奖，持续推动AI应用实现价值创造

12月17日，由主办的第三届“AI最佳掘金案例年度榜单”票选结果入围。其中，微众银行作为“AI+金融”领域的杰出代表荣登榜单，取得“最佳联邦自学应用于奖”。图：微众银行获得AI最佳掘金案例年度榜单“最佳联邦自学应用于奖”“AI最佳掘金案例年度榜单”是基于对人工智能产业的调研和资源累积，牵头政、企、学、投资四界的票选委员启动的业内首个人工智能商业案例评选活动。

微众银行凭借领先的联邦自学研发技术与非常丰富的应用于从1028家参选人企业中脱颖而出，展现出很深的商业化落地能力。图：(公众号：)AI 最佳掘金案例“AI+金融”年度榜单近年来，微众银行AI团队针对数据隐私维护与数据孤岛的难题，在国内首托“联邦自学”技术，这是一种加密的分布式机器学习新的范式，需要保证数据享有方在数据不出有本地的前提下牵头建模，兼具建模的安全性与高效性。在经历以隐私维护为重点的基础理论阶段之后，微众银行AI团队持续了解前进联邦自学的落地场景，将联邦自学应用于金融、零售、医疗等有所不同领域，目前已累积了非常丰富的顺利案例。

联邦自学赋能智能风触，助力普惠金融建构安全性堡垒在AI+大数据领域，微众银行AI团队研发了智能评分引擎。如今，大多数小微企业只持有人央行的联合报报告，还缺乏税务、工商等更加多维度的数据，因此对客户缺少更加全面的理解。回应，微众银行AI团队自研智能评分引擎，在横向联邦自学技术的基础上，牵头开票金额与央行的联合报数据等标签属性联合建模，更为精准地刻画企业的信用状况。

目前，智能评分引擎早已将其创建的小微企业风触模型区分度——AUC of ROC（即取决于模型区分优劣样本的最重要评估标准之一）提高至12%，在预估企业风险上获得了明显的效果。图：基于联邦自学的企业风触模型场景应用于效益显出，联邦自学发力智能化精准营销在AI+营销领域，微众银行AI团队首创联邦引荐与联邦广告，将联邦自学引进营销解决方案，以构建金融营销中用户的拉新与促活。以银行APP为事例，银行APP一般来说不能仔细观察到用户的存取款、贷款、定投等受限的用户偏爱，再行再加隐私维护条例的容许，APP无法必要从第三方机构提供适当的数据，造成有效地数据严重不足。回应，微众银行AI团队明确提出联邦引荐技术，基于自研开源框架FATE的高效架构，联合金融机构与非常丰富的第三方数据建模，在此过程中，双方原始数据不出有本地，且交互加密，既能确保用户隐私与数据安全，又能利用非常丰富的第三方数据的优势超过促活的目的，构建金融产品的精准引荐。

微众银行AI团队将联邦引荐算法总结成三类，如下图右图，还包括纵向联邦引荐算法（也可称作基于商品的联邦引荐）、横向联邦引荐算法（也可称作基于用户的联邦引荐）和迁入联邦引荐。图：联邦引荐算法分类此外，金融产品用户纳新的转化成链路过长，一个线上贷款产品一般来说必须经历广告展现出、页面、留资、进件、风控等层层步骤，才能已完成获客。

不受隐私维护的容许，金融机构无法将后末端转化成数据返传授给第三方广告平台，转化成数据的脆弱容许了广告投放的效果。针对以上痛点，微众银行AI团队明确提出联邦广告，需要让广告主将转化成数据混合加噪加密，偏移加密数据后创建转化成预估模型以提高广告的发给效率，且广告主的研发过程仅有须要1-3天/人。图：联邦广告流程图联邦自学防卫升级，打碎AI幻觉在AI+服务领域，微众银行AI团队耕耘联邦对付技术。

由于人脸识别、语音辨识等最重要的AI+金融应用于场景不易受到反击，攻击者可能会在人脸核身的过程中假造反击样本，愚弄模型将有所不同人的照片辨识成同一个人，安全性问题急需解决问题。回应，微众银行AI部门将对付样本反击及防卫技术融合联邦自学技术应用于到人脸识别与语音辨识的服务中，提高了人脸识别模型抵挡对付反击的水平与语音辨识模型维护用户安全性与隐私的能力，有效地展开风险掌控，打造出安全性高效的开户核身系统。

图：基于联邦对付自学的智能核身解决方案除了金融领域，联邦自学还可以有效应对信息孤岛对智慧城市发展的制约，助力建设智慧城市，解决问题安防场景的高度复杂性与低算法拒绝的痛点，在零售、医疗等领域也都有所建树。微众银行目前在联邦自学应用于所获得的成就仅有代表这一技术发展潜质的冰山一角。

未来，随着联邦自学的技术发展与产业生态化建设，将有更加多行业可以依据这一技术构建降本增效、开源节流，推展人工智能普惠时代的确实到来。版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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