联邦学习各参与方在合法合规前提下,共同完成总体模型训练,且训练出的模型最终能达到汇集多方数据进行 联合建模 的效果。
将联邦学习框架下训练的模型接入生产环境,通过 API 接口提供模型调用服务,以及模型调用过程中的运行效果监测、模型迭代升级等运维服务。
联邦学习可以在保护参与方隐私安全的前提下,进行模型训练,可以更好的解决隐私保护问题。
联邦学习接入过程无需开发人员出差驻场,使用 docker 镜像,远程操作,高效便捷,3周内可正式投产。
在联邦学习框架下训练的联合模型效果,相对传统建模提升15%以上。
银行风控场景,例如银行零售信贷、信用卡等个人金融业务的贷前审批和贷中风控场景。
消费金融公司及持牌互联网金融平台,个人信贷业务的贷前审批和贷中风控场景。
以智能终端(如 Android 手机、平板、IoT 设备)为计算节点的,保护用户隐私信息为目的的各种场景。
精准营销场景,通过联合建模进行客群画像分析和精准投放。
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接入联邦学习服务的主体,需完成腾讯云账号的 企业实名认证。
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