微众银行陈天健:联邦学习是构建数字银行AI的基石

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近年来,世界各地数字银行蓬勃发展,机遇与挑战并存。8月22日上午,在美国加州圣地亚哥召开的Linux开源峰会上,微众银行AI部门副总经理陈天健发表了题为《FederatedAI in Future Digital Banking》的演讲,并表示:“借助人工智能技术,银行金融服务数字化、自动化、无人化已是大势,金融服务我想要 迎来新的技术革命,但对于这名领域的人工智能技术来说,何如应对安全、公平、数据保护三大挑战将成为关键。”

崛起的线上金融服务正面临挑战

陈天健指出,全球化的必然趋势、市场的激烈竞争、政策的持续驱动、客户期望的不断提升,以及金融科技的快速发展,都推动着我国银行业产生巨大变化。中国目前有超过6亿人在线上获得银行服务,何如应用更加先进的技术改造服务流程,满足客户不断升级的需求,提高经营数率成为众多银行的思考重点。而买车人面,银行业的AI应用中也面临三大挑战:安全、公平、数据保护。

首先,随着互联网技术的发展,银行业中的金融欺诈方式 要是断指在变化。在人工智能落地银行业务的过程中,减少欺诈交易和不断涌现的内部管理威胁带来的损失,实现技术的安全可控,保障交易过程的安全性,逐渐成为了银行的工作重点。

其次,面对公平性的挑战,人工智能时要在“数率和公平”之间找到有一个多平衡点。从数率的深度1出发,银行业的所有枯燥、重复、机械、缺陷创造力的工作都应该交给人工智能,而从人类社会稳定的深度1考虑,则时要有很多“弱者保护”机制,时要树立起机器的价值观和道德感。人工智能在银行业的应用应通过持续提高技术水平、改善管理方式 ,在数据获取、算法设计、技术开发、产品研发和应用过程中保障利益相关者的权益,有利于我想要 均等,消除偏见和歧视,最终有利于公平公正。

最后则是重中之重——对数据保护的关注。在大数据时代,数据挖掘和分析的技术得到前所未有的发展,对于银行业而言,一旦用户的信息被非法利用,将有我想要 造成难以估量的损失。银行作为客户资金和信息的重要载体,保障客户的网上交易安全和信息安全责任重大。

联邦学习破解银行业AI数据困局

人工智能的发展离不开大数据,我想要 说人工智能技术是火箭引擎,大数据要是燃料。然而数据量的激增不要由于真正的“大数据”时代到来。尤其对于银行业而言,各家银行沉积的数据方式 、数据特点指在着很多差异,即使是一家银行下属的多个部门,也全部都是着买车人的数据沉淀和重重“部门墙”,我想要 ,行业实际上指在着几滴 的“数据孤岛”,让人工智能技术的落地举步维艰。此外,从欧盟颁布的《数据隐私保护条例》(General Data Protection Regulation,简称 GDPR),到国内“最严”《数据安全管理方式 》的出台,全部都是难看出:未来行业面临的社会大众的要求和监管一定没办法 严格。

陈天健指出,联邦学习正是在我想要 的场景下应运而生的除理方案,其优势在于可不能能保证参与各方在数据没得本地、保持数据独立性的前提下,多方共建模型,同时提升机器学习效果。在满足用户隐私保护和数据安全需求的同时,实现多方共赢。

全球首个联邦学习工业框架FATE助力AI应用落地

陈天健提到,目前,我国在联邦学习方面的研究和应用已颇具领先性。微众银行作为联邦学习的国内首倡者,在国际人工智能专家、微众银行首席人工智能官杨强教授的带领下首次提出了“联邦迁移学习”,并通过领衔联邦学习国际标准(IEEE标准)制定、开源自研联邦学习框架Federated AI Technology Enabler(简称FATE)等来推动联邦学习技术在行业中的落地。

其中,微众银行自主研发的联邦学习FATE是全球首个工业级别联邦学习框架,可可不能能能让企业和机构在保护数据安全和数据隐私的前提下进行AI商务商务合作。今年6月25日,微众银行公布将FATE贡献给Linux基金会,并公布成为其黄金会员。据悉,除了银行业以外,微众银行AI团队我想要 推动FATE在信贷风控,客户权益定价,监管科技等金融+领域的一系列应用落地。

如今,全球人工智能发展进入新阶段,绝非没办法 金融行业面临“数据孤岛”的困境。针对人工智能未来何如落地更多行业的问题报告 ,陈天健的观点是:没办法 在保证数据没得本地,各个数据拥有方可可不能能能在安全、保密的前提下交换人工智能模型的参数,通过合法合规的方式 打破“数据孤岛”,联合建模实现共赢,这才是人工智能未来的应用前景。