近日，由同盾科技、浙江大學(xué)人工智能省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心、之江實(shí)驗(yàn)室、中信銀行等單位共同發(fā)起的《聯(lián)邦學(xué)習(xí)金融行業(yè)應(yīng)用指南》團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)獲批通過。該標(biāo)準(zhǔn)旨在利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)在不進(jìn)行數(shù)據(jù)匯集的情況下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行安全計(jì)算提供指引，在復(fù)雜的金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，既保障數(shù)據(jù)安全又實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘，發(fā)揮金融業(yè)數(shù)據(jù)要素倍增作用。

　　金融業(yè)作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，積極落實(shí)國(guó)家政策，深化研究數(shù)據(jù)管理機(jī)制、深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在價(jià)值、深入做好數(shù)據(jù)安全保護(hù)，為金融裝上數(shù)據(jù)引擎，實(shí)現(xiàn)多向賦能。

　　同盾科技合伙人、人工智能研究院院長(zhǎng)李曉林教授表示，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的進(jìn)步，金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集手段更先進(jìn)，渠道更多元，資源更豐富。同時(shí)，金融業(yè)與科技企業(yè)形成合力，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)治理，加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)制訂，強(qiáng)化數(shù)據(jù)保護(hù)，推動(dòng)數(shù)據(jù)的精細(xì)化管理與差異化防護(hù)?！堵?lián)邦學(xué)習(xí)金融行業(yè)應(yīng)用指南》在這一背景下應(yīng)運(yùn)而生。

　　聯(lián)邦學(xué)習(xí)是多個(gè)參與方在保證各自原始的隱私數(shù)據(jù)不出數(shù)據(jù)方定義的私有邊界前提下，協(xié)作完成某項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模式。在智能風(fēng)控、智能投顧、精準(zhǔn)營(yíng)銷、企業(yè)信審等復(fù)雜的金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，需要使用多個(gè)參與方數(shù)據(jù)進(jìn)行建?；顒?dòng)，都可以應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)。

　　聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用通常包括“聯(lián)邦預(yù)處理”“聯(lián)邦模型訓(xùn)練”和“聯(lián)邦模型預(yù)測(cè)”三個(gè)階段。同盾科技牽頭發(fā)起的《聯(lián)邦學(xué)習(xí)金融行業(yè)應(yīng)用指南》從金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景、聯(lián)邦任務(wù)、聯(lián)邦對(duì)象、聯(lián)邦模式、聯(lián)邦架構(gòu)、聯(lián)邦算法等角度，明確各技術(shù)要素之間的關(guān)系與應(yīng)用流程，并對(duì)數(shù)據(jù)安全性提出要求。

　　李曉林教授表示，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)，就是在不進(jìn)行數(shù)據(jù)匯集的情況下，通過聯(lián)邦網(wǎng)絡(luò)對(duì)多方數(shù)據(jù)進(jìn)行安全計(jì)算和建模學(xué)習(xí)，從而在滿足銀行等金融機(jī)構(gòu)“數(shù)據(jù)不出行”的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化發(fā)展。具體來說，這一技術(shù)從以下幾個(gè)方面確保數(shù)據(jù)安全：

　　隱私保護(hù)：個(gè)人信息均在脫敏和去標(biāo)識(shí)化之后使用，充分保護(hù)消費(fèi)者個(gè)人隱私，不允許參與方聯(lián)邦后重標(biāo)識(shí)化。

　　數(shù)據(jù)分級(jí)安全：對(duì)不同安全級(jí)別的數(shù)據(jù)采用不同方式進(jìn)行處理，聯(lián)邦參與方進(jìn)行數(shù)據(jù)安全交換時(shí)不損害企業(yè)合法權(quán)益、公眾權(quán)益和國(guó)家安全。協(xié)調(diào)方在進(jìn)行密鑰管理或計(jì)算中間數(shù)據(jù)等工作時(shí)無法獲取參與方隱私信息。

　　數(shù)據(jù)交換安全：參與方數(shù)據(jù)交換過程中，保障數(shù)據(jù)隱私不被泄露。

　　網(wǎng)絡(luò)通信安全：聯(lián)邦過程中使用加密通道，保證網(wǎng)絡(luò)安全。

　　協(xié)調(diào)方可信：協(xié)調(diào)方只允許執(zhí)行約定的規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，輔助參與方之間進(jìn)行信息傳輸交換，不允許存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和中間結(jié)果。協(xié)調(diào)方需接受監(jiān)管和參與方對(duì)協(xié)調(diào)過程的審計(jì)。

　　計(jì)算安全：聯(lián)邦算法具備計(jì)算安全性，攻擊者在有限的攻擊時(shí)間和計(jì)算能力下無法成功實(shí)施攻擊。

　　李曉林教授介紹，基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)與理論，同盾科技人工智能研究院自主研發(fā)了知識(shí)聯(lián)邦理論框架體系。目前，同盾的這一技術(shù)已經(jīng)在多家國(guó)有大型銀行、股份制銀行等機(jī)構(gòu)展開部署和測(cè)試，協(xié)助金融機(jī)構(gòu)健全數(shù)據(jù)治理機(jī)制，數(shù)據(jù)模型，形成多層次、系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)管理體系。未來，同盾還將積極推動(dòng)創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用，加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，打造開放合規(guī)的數(shù)據(jù)合作生態(tài)平臺(tái)。

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