百融云创探索联邦机器学习技术助力金融转型升级

发展智能金融在数字化势头正盛的现在具有非常重要的意义。智能金融的发展，极大地提高了金融机构的效率和降低了成本。推动了生产要素的重新配置，降低了交易成本，改变了原来的生产关系，增强了规模经济效应，也减少了信息不对称。从某种意义上说，改变了传统的金融逻辑。特别在金融风险防控上，智能金融能够基于大数据的分析、模型的构建，有着很好的对金融风险的预警、预测的功能。

作为国内人工智能驱动金融业务升级的领航者，百融云创自2018年成立人工智能金融实验室以来，以平台化思维创新研发，不断完善机器学习平台建设，基于风控场景率先在业内推出基于自动机器学习（AutoML）技术的智能模型训练平台“计算未来AutoML”。与此同时，在数据和信息安全备受重视的形势下，百融云创人工智能金融实验室团队还积极探索联邦机器学习（FML）技术，通过去中心化协作的方式，为金融机构转型升级提供全新的发展思路。

“计算未来AutoML”，可以帮助金融机构在没有任何模型训练经验的条件下，快速、高效地完成风控模型训练与智能风控体系搭建。这样就可以实现建模工作自动化，降低建模工作的门槛，提高模型开发和部署效率，是企业打造数据驱动的业务模式的利器。除此之外，还可以有效实现用户深度经营与网格化精细管理，根据金融机构的实际需求与业务开展情况，持续提供客制化风控解决方案。

在数据收集上，平台不仅能接收客户提供的多维度数据，而且可以根据客户需求提供百融数据。它是针对金融风控领域进行筛选和处理之后的数据，安全度高、可靠性强，在这些数据上可以获得更好的风控效果；在模型开发上，AutoML技术让业务人员也可以快速上手参与模型开发，并且仅需短短几个小时就能达到甚至超越人工建模效果；在模型应用上，百融云创研发的自动机器学习技术能实现全流程一键部署，既支持本地化部署，将AutoML模型搭建在机构自己的服务器上，也支持云端部署，即部署在百融云创的计算集群，并通过网络的方式为企业提供模型接口服务。

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编译者/作者：财经风标

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