微众银行陈天健:联邦学习是构建数字银行AI的基石

近年来,世界各地的数字银行蓬勃发展,机遇和挑战并存。 8月22日上午,在加利福尼亚州圣地亚哥召开的Linux开源峰会上,魏中银行人工智能部门副总经理陈天健发表了题为“《Federated AI in Future Digital Banking》并发表声明的:”的演讲智能技术,银行金融服务数字化,自动化和无人化是大势所趋,金融服务将迎来新的技术革命。但对于该领域的人工智能技术,如何应对安全,公平和数据三大挑战保护将成为关键。“

不断上升的在线金融服务正面临挑战

陈天健指出,全球化的必然趋势,激烈的市场竞争,政策的不断推动,客户期望的不断提高,金融技术的快速发展,都为中国银行业的巨大变化做出了贡献。目前,中国有超过6亿人可以在线获得银行服务。如何应用更先进的技术改造服务流程,满足客户不断升级的需求,提高运营效率已成为众多银行关注的焦点。另一方面,银行业的AI应用也面临三大挑战:安全性,公平性和数据保护。

首先,随着互联网技术的发展,银行业的金融诈骗方式不断变化。在人工智能登陆银行业务的过程中,减少欺诈交易和新兴外部威胁造成的损失,实现技术安全和控制,确保交易过程的安全性逐渐成为银行关注的焦点。

其次,面对公平的挑战,人工智能需要在“效率与公平”之间找到平衡点。从效率的角度来看,银行业的所有枯燥,重复,机械和创造性的工作都应该移交给人工智能。从人类社会稳定的角度看,需要建立一些“弱保护”机制。机器的价值和道德。人工智能在银行业的应用应通过不断提高数据采集,算法设计,技术开发,产品开发和应用的技术水平和改进管理方法,确保利益相关者的利益,促进平等机会,消除偏见和歧视。最终促进公平和正义。

最后,这是最重要的事情 - 专注于数据保护。在大数据时代,数据挖掘和分析技术从未发展过。对于银行业来说,一旦用户的信息被非法使用,就会造成不可估量的损失。银行作为客户资金和信息的重要载体,负责确保客户的在线交易安全和信息安全。

联邦学习破解银行业的AI数据困境

人工智能的发展与大数据密不可分。如果人工智能技术是火箭发动机,大数据就是燃料。然而,数据量的激增并不意味着真正的“大数据”时代即将来临。特别是对于银行业而言,各银行存放的数据方法和数据特征存在很多差异。甚至一家银行下的许多部门都有自己的数据沉淀和沉重的“部门墙”。因此,实际产业中存在大量“数据孤岛”,这使得人工智能技术难以实现。此外,从欧盟发布的《数据隐私保护条例》(通用数据保护条例(GDPR),到国内“最严格”《数据安全管理办法》,不难看出公众的要求和监督未来的行业将变得越来越严格。

陈天健指出,联邦学习正是在这种情况下出现的解决方案。它的优点在于保证了当数据不在本地时,各方都能建立模型,改进机器学习,保持数据的独立性。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。

世界上第一个联邦学习产业框架命运帮助人工智能应用程序登陆

陈天健提到,目前,我国在联邦学习方面的研究和应用已处于领先地位。作为国内联邦学习的先行者,伟中银行在国际人工智能专家、伟中银行首席人工智能官杨强教授的领导下,首次提出“联邦迁移学习”,并通过了国际标准。联邦学习(ieee标准)。开发和开发联邦学习框架联邦人工智能技术使能器(FATE),以促进行业采用联邦学习技术。

其中,自主研发的联邦学习命运(fate)是世界上第一个工业级联邦学习框架,它允许公司和组织在保护数据安全和数据隐私的同时,在人工智能方面进行协作。今年6月25日,卫忠银行宣布将向Linux基金会捐款,并宣布将成为其黄金会员。据悉,除了银行业外,渭中银行人工智能团队还推动了命运在金融+信用风险控制、客户权益定价、监管技术等领域的应用。

如今,全球人工智能的发展进入了一个新的阶段,不仅是金融业面临着“数据岛”。鉴于人工智能将来如何降落更多行业,陈天健的观点是:只能在安全和保密的前提下交换人工智能模型的参数,并确保数据不会超出本地。打破“数据岛”和联合建模以实现双赢是人工智能未来的应用前景。

http://www.sugys.com/bds5.html