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百融云创:推出联邦机器学习技术 实现数据价值最大化释放

来源:壹点网    发布时间:2021-07-29 11:06:26

 

经过多年的信息化建设,企业和政府部门都围绕着业务需求建设了众多的业务系统,从而导致数据的种类及数量大幅度增加。数据的复杂、分散导致难以实现数据的深度利用,业务模式创新、经营风险控制等一系列问题显露出来。《数据安全法》的颁布证实企业数据安全治理能力迫在眉睫,面对这样的情形,我们需要找到合理的方法来实现数据安全可控。

数据治理是以服务组织战略目标为基本原则,通过组织成员的协同努力,逐步实现数据资产价值获取、业务模式创新和经营风险控制的过程。其工作内容包括:顶层设计、数据治理环境、数据治理域和数据治理过程,目前数据治理存在的主要问题是,数据安全治理体系不完善、数据安全技术体系不成熟、数据利用与数据安全不能协调发展。我们可以通过一系列AI技术在数据治理方面发挥作用。

百融云创自成立以来一直深耕科技技术,不断进行技术迭代。曾率先探索出联邦机器学习技术,一方面可以实现数据隔离,保障参与方的数据不会泄露到外部,满足用户隐私保护和数据安全的需求;另一方面,通过联邦学习能够保证模型质量无损,不会出现负迁移,保证联邦模型比割裂的独立模型效果好。联邦学习主要可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习,通过联邦学习可以实现双方获利、实现在风险管理、信用评估、精准营销等领域的合作。通过构建一个计算网络,使客户可以在自己的终端通过使用本地数据对模型进行训练,在整个过程中,终端数据始终存储在本地,避免数据泄露带来的风险。

百融云创利用风险数据集市、营销数据集市、数据治理、BI报表提供数据方面的服务,满足客户基于各类场景中快速建模的数据需求。除此之外,百融云创曾为了推进银行线上业务发展和数据治理齐头并进,打造了“数据+模型+系统”一体化服务方式。百融云创将数据产品、专业模型和系统性建设进行打通融合,将“咨询、方案、产品、部署”能力贯穿到信贷全生命周期,实现风控全流程的闭环服务。

数据治理是大势所趋,需要构建多方参与的协同工作机制,明确各方职责,分工协作推进,实现安全与发展的齐头并进。今后,百融云创会持续进行创新研发,助力数据安全治理工作,实现数据价值最大化释放。

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