什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning，F(xiàn)ELE）是一種打破數(shù)據(jù)孤島、釋放 AI 應(yīng)用潛能的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠讓聯(lián)邦學(xué)習(xí)各參與方在不披露底層數(shù)據(jù)和底層數(shù)據(jù)加密（混淆）形態(tài)的前提下，通過交換加密的 機(jī)器學(xué)習(xí) 中間結(jié)果，實現(xiàn)聯(lián)合建模。聯(lián)邦學(xué)習(xí)兼顧 AI 應(yīng)用與隱私保護(hù)，開放合作，協(xié)同性高，充分釋放大數(shù)據(jù)生產(chǎn)力，廣泛適用于金融、消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新場景。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要包括以下功能：

• 模型訓(xùn)練服務(wù)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)各參與方在合法合規(guī)前提下，共同完成總體模型訓(xùn)練，且訓(xùn)練出的模型Zui終能達(dá)到匯集多方數(shù)據(jù)進(jìn)行 聯(lián)合建模 的效果。

• 模型調(diào)用服務(wù)：將聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下訓(xùn)練的模型接入生產(chǎn)環(huán)境，通過 API 接口提供模型調(diào)用服務(wù)，以及模型調(diào)用過程中的運(yùn)行效果監(jiān)測、模型迭代升級等運(yùn)維服務(wù)。

應(yīng)用場景

銀行業(yè)

銀行風(fēng)控場景，例如銀行零售信貸、信用卡等個人金融業(yè)務(wù)的貸前審批和貸中風(fēng)控場景。

消費(fèi)金融行業(yè)和持牌機(jī)構(gòu)

消費(fèi)金融公司及持牌互聯(lián)網(wǎng)金融平臺，個人信貸業(yè)務(wù)的貸前審批和貸中風(fēng)控場景。

消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)

以智能終端（如、平板、IoT 設(shè)備）為計算節(jié)點的，保護(hù)用戶隱私信息為目的的各種場景。

其他行業(yè)

精準(zhǔn)營銷場景，通過聯(lián)合建模進(jìn)行客群畫像分析和精準(zhǔn)投放。