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T-Sec 联邦学习

高效便捷的联合建模服务,充分释放大数据生产力,广泛应用于业务创新场景

保护数据隐私前提下的联合建模

联邦学习简介

联邦学习(Federated Learning,FELE)是一种打破数据孤岛、释放 AI 应用潜能的分布式机器学习技术,能够让联邦学习各参与方在不披露底层数据和底层数据加密(混淆)形态的前提下,通过交换加密的机器学习中间结果实现联合建模。该产品兼顾AI应用与隐私保护,开放合作,协同性高,充分释放大数据生产力,广泛适用于金融、消费互联网等行业的业务创新场景。

腾讯云联邦学习的特性

隐私保护

在保护联邦学习各参与方隐私安全的前提下,进行模型训练,更好的解决隐私保护问题。

腾讯大数据分析能力

腾讯安全服务覆盖99%用户,通过联邦学习训练的联合模型效果相对传统联合建模提升15%以上。

高效率低成本

无需像传统联合建模那样出差驻场,该产品使用 docker 镜像,远程操作,高效便捷,3周内可正式投产。

应用场景

  • 银行风控:银行零售信贷、信用卡等个金业务的贷前审批和贷中风控场景。
  • 消金行业和持牌机构:消费金融公司、持牌互金平台个人信贷业务的贷前审批和贷中风控场景。
  • 消费互联网:以智能终端(如安卓手机、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。
  • 其他: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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即可通过 API 接入使用。

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