联邦学习作为人工智能的一个新分支，为机器学习的新时代打开了大门。在中国，数据保护的法规也在不断完善。例如，全国信息安全标准委员会先后于2017年12月和2020年3月发布了两版《信息安全技术个人信息安全规范》，对个人信息收集、储存、使用作出了明确规定。在当下的数字经济时代，对于数据的开发越发重视，在现下大数据被视为如土地、劳动力等一般的战略资源，蕴含着不可限量的价值。
目前，国内独立AI技术平台百融云创利用“联邦学习”，创新性地设计了一种新的人工智能实现模式，承接了传统人工智能解决问题的能力。更为重要的是，“联邦学习”开创了一种面向数据隐私保护的机器学习新范式，且在这种新的框架下，“联邦学习”各参与方通过“联邦学习”机制实现了多赢的局面，也为金融行业人工智能技术的应用提供了一种新的应用前景。
随着深度学习算法的创新、高性能计算能力的提升以及移动互联网时代数据的增长带来的计算机视觉技术与落地应用的爆发性增长，人们对数据安全与隐私保护担忧也逐渐浮现。同时，企业对数据的实际应用中也有保护核心高价值数据的需求，金融业务受限于数据不够丰富，在数据可解释性及稳定性、风控模型效果、风险策略和获客成本等层面面临诸多挑战。
百融云创在金融领域利用联邦学习解决联邦迁移学习、数据安全查询、纵向联邦、横向联邦等问题，保障大数据交换时的信息安全、保护机构数据资产安全和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习，真正实现了数据和特征变量的“可用不可见”。在安全条件下，结合金融机构与外部数据源的数据，训练机器学习模型，对比传统联合建模方式，模型效果大幅提升。
百融云创积极推动联邦学习技术的研发与创新，从整个数据产业看，这样一来可以增加可用数据的总量，很好地解决现存数据孤岛的问题;对金融机构自身而言，使用联邦学习能简单、合法且低成本的获取外部有效的数据信息，快速解决某些因数据量或数据维度不足而导致的困扰。百融云创将立足行业需求，扎根技术创新，不断更新和优化技术含量和服务质量，为客户提供更放心和满意的科技服务。
面对新技术的快速融入，新的市场机遇来临，未来金融与科技的融合将会更加深入，大数据时代的高速发展也为金融机构带来了更多的创新点和想象空间。毋庸置疑，联邦学习应用将会在中国金融行业变革中引起变革，而在这一过程中，百融云创将始终引领金融科技行业的技术创新方向。
