联邦学习在智慧金融中的应用

联邦学习作为一种保障数据安全的建模方法,在销售、金融等行业中的应用前景广泛。由于此行业受到知识产权、隐私保护、数据安全等因素影响,数据无法被直接聚合来进行机器学习模型训练。因此,借助联邦学习来训练一个联合模型不啻为好方法。

以智慧零售业务为例。智慧零售业务涉及到的数据特征有用户购买能力、用户个人偏好以及产品特点三部分。这三种数据特征很可能分散在三个不同的部门或企业。例如,银行拥有用户购买能力特征,社交网站拥有用户个人偏好特征,而购物网站则拥有产品特点的数据特征。在这种情况下,我们面临两大难题:第一,出于保护用户隐私以及企业数据安全等原因,银行、社交网站和购物网站三方之间的数据壁垒很难被打破,因此,智慧零售的业务部门无法直接把数据进行聚合并建模。第二,这三方的用户数据和用户特征数据通常是异构的,传统的机器学习模型无法直接在异构数据上进行学习。目前,这些问题使用传统的机器学习方法都没有得到切实有效的解决,它们阻碍了人工智能技术在社会更多领域中的普及与应用。

而联邦学习正是解决这些问题的关键。设想一下,在智慧零售的业务场景中,我们使用联邦学习与迁移学习对三方数据进行联合建模。首先,利用联邦学习的特性,我们不用导出企业数据,就能够为三方联合构建机器学习模型,既充分保护了用户隐私和数据安全,又为用户提供了个性化的产品服务,从而实现了多方共同受益。同时,我们可以借鉴迁移学习的思想来解决用户和用户特征数据异构的问题。迁移学习能够挖掘数据间的共同知识并加以利用,从而突破传统人工智能技术的局限性。可以说,联邦学习为我们建立一个跨企业、跨数据跨领域的大数据AI生态提供了良好的技术支持。

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