自進入互聯網時代，企業生產、管理、運營過程的數字化已經在許多行業逐步實現，數據的積累和數據價值的挖掘成為目前關注的重點。除了應用自身積累的數據資源外，使用其他企業機構、其他行業有價值的數據自然成為破解難題的方法之一。

與之對應的，隨著深度學習算法的創新、高性能計算能力的提升以及移動互聯網時代數據的增長帶來的計算機視覺技術與落地應用的爆發性增長，人們對數據安全與隱私保護擔憂也逐漸浮現。同時，企業對數據的實際應用中也有保護核心高價值數據的需求，金融業務受限于數據不夠豐富，在數據可解釋性及穩定性、風控模型效果、風險策略和獲客成本等層面面臨諸多挑戰。

但是隨著數字化、信息化進程和數據采集技術的發展，行業產生的數據量爆炸式增長，數據本身也展現出了更多的維度和聯系，各種大數據存儲和處理技術方興未艾。數據聯合和融合使用過程中，不可避免地出現了數據治理方面的問題，一是在大多數行業中，數據以孤立的孤島形式存在。另一個是加強數據隱私和安全性。

作為人工智能的一個新分支，聯邦學習的出現，打開了機器學習新時代的大門，同時又啟發了企業之間跨越 AI 落地的數據鴻溝的一種嶄新方式。根據信通院《隱私保護計算技術研究報告》，2020年隱私計算平臺和產品迎來爆發，通過評測的聯邦學習產品多達18款，擁有聯邦學習平臺和產品的企業已經超過60多家，包括阿里、京東、騰訊、華為等頭部互聯網公司。

目前，國內獨立AI技術平臺百融云創利用“聯邦學習”，創新性地設計了一種新的人工智能實現模式，承接了傳統人工智能解決問題的能力。更為重要的是，“聯邦學習”開創了一種面向數據隱私保護的機器學習新范式，且在這種新的框架下，“聯邦學習”各參與方通過“聯邦學習”機制實現了多贏的局面，也為金融行業人工智能技術的應用提供了一種新的應用前景。

百融云創在金融領域利用聯邦學習解決聯邦遷移學習、數據安全查詢、縱向聯邦、橫向聯邦等問題，保障大數據交換時的信息安全、保護機構數據資產安全和個人數據隱私、保證合法合規的前提下，在多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習，真正實現了數據和特征變量的“可用不可見”。在安全條件下，結合金融機構與外部數據源的數據，訓練機器學習模型，對比傳統聯合建模方式，模型效果大幅提升。

百融云創積極推動聯邦學習技術的研發與創新，從整個數據產業看，這樣一來可以增加可用數據的總量，很好地解決現存數據孤島的問題;對金融機構自身而言，使用聯邦學習能簡單、合法且低成本的獲取外部有效的數據信息，快速解決某些因數據量或數據維度不足而導致的困擾。百融云創將立足行業需求，扎根技術創新，不斷更新和優化技術含量和服務質量，為客戶提供更放心和滿意的科技服務。

規范數據使用可以在匯聚更多數據的基礎上迎來價值挖掘的下一個爆發點，帶動 AI 的數據基礎設施進步，隱私計算未來會逐步成為 AI 的基礎設施。百融云創將立足行業需求，扎根技術創新，不斷更新和優化技術含量和服務質量，為客戶提供更放心和滿意的科技服務。

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