架构师特刊：联邦学习在金融领域的实践和落地困境
- 报告编号：158534
- 报告名称：架构师特刊：联邦学习在金融领域的实践和落地困境
- 报告来源：互联网用户上传
- 关键词：重点报告
- 报告页数：48 页
- 预览页数：10
- 报告格式：pdf
- 上传时间：2024-09-08
- 简介摘要: (原创分析) 本文讨论了联邦学习在金融行业的应用以及面临的挑战。联邦学习是一种分布式机器学习技术，能够在不共享数据的情况下联合建模，从而解决数据孤岛问题，同时保护数据隐私。文章首先介绍了联邦学习的基本原理，包括横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习，并强调了它在金融领域的重要性，尤其是由于数据隐私和监管的要求。接着，通过对话平安科技、微众银行等企业的实践案例，探讨了联邦学习在金融行业的应用和效果，如提高模型精度、减少不良率等。同时，也分析了联邦学习大规模落地面临的困难，包括技术上的挑战，如密态计算和通信的效率问题，以及组织上的挑战，如如何推动技术标准和大规模落地实践。文章最后强调了联邦学习作为人工智能领域的一个重要发展方向，值得更多企业参与并推动其发展。
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