數據是人工智能時代的石油，但由于監管法規和商業機密等因素限制，“數據孤島”現象越來越明顯。聯邦學習是一種新的機器學習范式，它讓多個參與者可以在不泄露明文數據的前提下，用多方的數據共同訓練模型，實現數據可用不可見，是打破數據孤島的有力武器。
做好貸前、貸中、貸后風險管理，是金融機構關心的核心命題，也是聯邦學習落地的最佳場景之一。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。
重視數據隱私和安全已經成為一種世界性趨勢，這對以大數據為基礎的互聯網商業模式提出了更高的要求與挑戰，同時也為技術創新與金融創新指明了方向;相比傳統的數據授權和數據傳輸模式，聯邦學習既能滿足隱私保護的要求，又能夠實現商業訴求。因而，百融云創積極推動聯邦學習在金融領域的應用，滿足大數據、多企業、跨行業的應用需求，改變著金融行業的發展格局。
作為國內人工智能驅動金融業務升級的領航者，百融云創不斷完善機器學習平臺建設，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。
數據孤島和數據隱私問題制約著AI的發展，盡管聯邦學習等新技術已進入金融行業的細分領域，但數據安全與隱私保護問題仍然道阻且長。未來，百融云創還將積極推動創新技術應用，打造開放合規的數據合作與風險防控平臺，為提升金融業數字化和智能化水平貢獻力量。
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