多家机构将阿里云估值上调至千亿以上，高盛给予最高估值1238亿美元
06-17
12月17日，雷锋网主办的第三届“年度AI最佳掘金案例榜”结果揭晓。
其中，微众银行作为“AI+金融”领域的杰出代表上榜，并荣获“最佳联邦学习应用奖”。
图：微众银行荣获雷锋网年度最佳AI掘金案例榜“最佳联邦学习应用奖”。
“年度最佳AI掘金案例榜”基于雷锋网在人工智能行业的研究和资源积累。
委员联合政、商、学、投四界发起业界首个人工智能商业案例评选活动。
微众银行凭借领先的联邦学习研发技术和丰富应用，从参赛企业中脱颖而出，展现了深厚的商业化能力。
图：雷锋网AI年度“AI+金融”最佳金块案例榜单。
近年来，微众银行AI团队在国内率先提出“联邦学习”技术，这是一种解决数据隐私保护和数据孤岛问题的加密技术。
新的分布式机器学习范式可以保证数据拥有者在不离开本地的情况下共同对数据进行建模，同时保持建模的安全性和高效性。
在经历了以隐私保护为中心的基础理论阶段后，微众银行AI团队继续进一步推进联邦学习的落地，将联邦学习应用于金融、零售、医疗等不同领域。
目前已积累了丰富的成功案例。
联邦学习赋能智能风控，助力普惠金融构筑安全堡垒。
在AI+大数据领域，微众银行AI团队研发了智能评分引擎。
如今，大多数小微企业只持有央行的信用报告，缺乏税务、工商等更多维度的数据，对客户缺乏更全面的了解。
对此，微众银行AI团队开发了自主研发的智能评分引擎。
基于垂直联邦学习技术，对联票金额与央行信用数据等标签属性进行联合建模，更准确地刻画企业信用状况。
目前，智能评分引擎已将小微企业风控模型的区分度——ROC的AUC（衡量模型区分好坏样本的重要评价标准之一）提升至12%，取得了巨大的成绩在估计企业风险时。
取得了显著成果。
图：基于联邦学习的企业风控模型场景应用已初见成效。
联邦学习正在推动智能精准营销。
在AI+营销领域，微众银行AI团队首创联邦推荐和联邦广告，将联邦学习引入营销解决方案，实现金融营销的用户获取和激活。
以银行APP为例。
银行APP通常只能观察有限的用户偏好，例如存取款、贷款、固定投资等。
再加上隐私保护法规的限制，APP无法直接从第三方机构获取相应数据，导致有效数据不足。
对此，微众银行AI团队提出了联邦推荐技术，基于自研开源框架FATE的高效架构，并联合来自金融机构和丰富的第三方数据建模。
在此过程中，双方原始数据均不离开本地，且交互是加密的，既可以保证用户隐私和数据安全，又可以利用丰富第三方数据的优势来达到目的促进活动并实现金融产品的精准推荐。
微众银行AI团队将联邦推荐算法归纳为三类，如下图所示，包括水平联邦推荐算法（又称基于产品的联邦推荐）和垂直联邦推荐算法（又称基于用户的联邦推荐）。
）和移民联邦建议。
图：联邦推荐算法分类 此外，金融产品新用户的转化环节过长。
一款网贷产品通常需要经过广告展示、点击、投资留存、购买、风控等层层步骤才能完成获客。
。
由于隐私保护限制，金融机构无法将后端转化数据传输给第三方广告平台。
转化数据的敏感性限制了广告的有效性。
针对上述痛点，微众银行AI团队提出了联合广告，允许广告主将转化数据与噪声混合加密，将加密数据对齐并建立转化预测模型，以提高广告的投放效率。
广告主的开发过程仅需1-3天/人。
图：联邦广告流程图 联邦学习防御升级打破AI错觉 在AI+服务领域，微众银行AI团队深度涉足联邦对抗技术。
由于人脸识别、语音识别等重要的AI+金融应用场景极易受到攻击，攻击者可能在人脸验证过程中伪造攻击样本，欺骗模型将不同人的照片识别为同一个人。
这提出了一个紧迫的安全问题。
需要解决。
对此，微众银行AI部门将对抗性样本攻防技术结合联邦学习技术应用于人脸识别和语音识别服务中，提高人脸识别模型抵御对抗性攻击的能力和语音识别模型保护用户安全和隐私的能力、有效的风险控制、安全高效的开户核心系统。
图：基于联邦对抗学习的智能核心解决方案。
除了金融领域，联邦学习还可以有效应对信息孤岛对智慧城市发展的制约，助力智慧城市建设，解决安全场景复杂度高、算法要求高的痛点。
在零售、医疗等领域也取得了成绩。
微众银行目前在联邦学习应用方面取得的成就只是该技术潜力的冰山一角。
未来，随着联邦学习技术的发展和产业生态的构建，更多的行业将能够利用该技术降本增效、增收节支，推动普惠时代的真正到来。
人工智能。
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