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

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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