百融云创联邦学习击破数据孤岛 提升AI应用效率

2021-02-17 17:40:30来源:连线家   

数字经济时代的发展离不开信息,因此数据成为了非常重要的生产要素。人们每天都会在网络空间活动留下大量的行为足迹从而演变成为“数字痕迹”,使得纸质文本、图像等这些原先就很难利用、处理的信息转化为易于分析的高价值数据。而金融行业,这个与数字紧密相连的行业,可以从海量的数据之中发现新价值也能够进一步明晰事关联关系,从而推动金融领域的发展。

但数据高速发展过程中必然存在着各种棘手的难题。就目前来看,金融行业依旧存在着“数据孤岛”现象。所谓数据孤岛就是众多的数据资源分散在不同行业、不同机构所形成的,数据蕴藏的巨大价值没有充分显现,这给金融行业发展带去了不少的阻力。

百融云创在寻求破解这个难题的过程中探索应用了联邦学这一技术,可以形象地理解联邦学为:搭建了一个虚拟的“联邦国家”,把大大小小的“数据孤岛”联合统一进来,这些“数据孤岛”是 “联邦国家”里的一个州,既保持一定的独立自主(比如商业机密、用户隐私),又能在数据不共享出去的情况下,共享联合建模成果。百融云创创新地发现这种共赢的机器学方式,有助于打破数据孤岛、提升AI的应用效率,在市场监管、跨部门合作、数据隐私保护等领域,有着非常广阔的应用前景。

百融云创秉承着科技创新的理念从隐私集合求交集、联邦学等方向入手,以密码学领域的重要理论和技术为基础,结合大数据具体应用场景,搭建了安全多方计算台Indra,促进安全多方计算、机器学等理论研究的落地。同时,以区块链技术为辅,实现数据确权和数据价值流转目标,为数据信息安全保驾护航。Indra台的优越在于它可以适应不同的应用场景,可以为合作方、客户之间提供一种安全、高效的数据合作模式。

百融云创积极运用联邦机器学技术,一方面可以实现数据隔离,参与各方的数据不会泄露到外部,满足用户隐私保护和数据安全的需求;另一方面,通过联邦学能够保证模型质量无损,不会出现负迁移,保证联邦模型比割裂的独立模型效果好。此外,重要的一点是各参与者地位对等,能够实现公合作,实现打通“数据孤岛”到“共同富裕”的目标,逐步获得合作方、客户的认可和信赖。

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