聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為新一代人工智能基礎(chǔ)技術(shù)，正在滲透到AI商用瓶頸的根源，通過解決數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)孤島問題，重塑金融、醫(yī)療、城市安防等領(lǐng)域。

近兩年，在楊強(qiáng)教授等世界級(jí)專家的聯(lián)合推動(dòng)下，國內(nèi)外諸多科技巨頭，均已開始搭建聯(lián)邦學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用團(tuán)隊(duì)。

三年時(shí)間過去，國內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)、共享智能、知識(shí)聯(lián)邦、聯(lián)邦智能和異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)等多個(gè)相關(guān)研究方向。

花開五朵，各表一枝。

今天，雷鋒網(wǎng)《AI金融評(píng)論》將對這五大方向進(jìn)行詳細(xì)梳理，一覽國內(nèi)聯(lián)邦學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀。

微眾銀行與聯(lián)邦學(xué)習(xí)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)從某種程度上講，與微眾銀行掛上了等號(hào)。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)這一研究分支，正是在微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)和其領(lǐng)導(dǎo)的IEEE聯(lián)邦學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)制定委員會(huì)的推動(dòng)下，成為當(dāng)今全球人工智能產(chǎn)學(xué)兩界最受關(guān)注的領(lǐng)域之一。

今年4月，微眾銀行人工智能部、電子商務(wù)與電子支付國家工程實(shí)驗(yàn)室（中國銀聯(lián)）、鵬城實(shí)驗(yàn)室、平安科技、騰訊研究院、中國信通院云大所、招商金融科技等多家企業(yè)和機(jī)構(gòu)聯(lián)合推出《聯(lián)邦學(xué)習(xí)白皮書V2.0》。

在白皮書中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的最新定義是：在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中，各參與方可借助其他方數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合建模。各方無需共享數(shù)據(jù)資源，即數(shù)據(jù)不出本地的情況下，進(jìn)行數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練，建立共享的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)也根據(jù)數(shù)據(jù)集用戶特征和樣本的不同重疊情況，分為了橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)（即特征重疊較多）、縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)（即樣本重疊較多）和聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)（樣本、特征都重疊較少）。

應(yīng)用實(shí)例方面，披露了聯(lián)邦學(xué)習(xí)在車險(xiǎn)定價(jià)、信貸風(fēng)控、銷量預(yù)測、視覺安防、輔助診斷、隱私保護(hù)廣告和自動(dòng)駕駛方面的解決方案。

2018年，在楊強(qiáng)教授的帶領(lǐng)下，微眾銀行正式開展了聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究，內(nèi)部投入百余人，打造了一個(gè)覆蓋技術(shù)上下游的聯(lián)邦學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，包含研究、學(xué)術(shù)、研發(fā)、商業(yè)、行業(yè)應(yīng)用等多個(gè)細(xì)分隊(duì)伍。

在過往發(fā)表的多篇論文中，微眾AI團(tuán)隊(duì)介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)思路下針對有安全需求的有監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、決策樹的具體方法，包括安全的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)、聯(lián)邦強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及 SecureBoost 安全樹模型。

楊強(qiáng)教授也曾在雷鋒網(wǎng)公開課上，以“聯(lián)邦學(xué)習(xí)前沿的研究與應(yīng)用”為題，全面詳盡地講解了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何直面數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)的雙重挑戰(zhàn)。（課程全文與視頻回顧，已在公眾號(hào)《AI金融評(píng)論》發(fā)布）

微眾AI團(tuán)隊(duì)透露，他們已申請100+項(xiàng)相關(guān)專利，牽頭推進(jìn)IEEE聯(lián)邦學(xué)習(xí)國際標(biāo)準(zhǔn)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)國家標(biāo)準(zhǔn)制定。

2018年10月，微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)向IEEE標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)提交了關(guān)于建立聯(lián)邦學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)的提案——「Guide forArchitectural Framework and Application of Federated Machine Learning」（聯(lián)邦學(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)與應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)），并于2018年12月獲批。

值得一提的是，微眾銀行還在2019年2月開源了聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架FATE，這也是全球首個(gè)工業(yè)級(jí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源框架。業(yè)界中主要的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，除了FATE以外，目前還有谷歌開源的TensorFlow Federated，和百度開源的PaddleFL。

之所以稱FATE為「工業(yè)級(jí)」，在于它能夠解決包括計(jì)算架構(gòu)可并行、信息交互可審計(jì)、接口清晰可擴(kuò)展在內(nèi)的三個(gè)工業(yè)應(yīng)用常見問題。

FATE項(xiàng)目不僅提供了20多個(gè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法組件、比如 LR、GBDT、CNN 等，覆蓋常規(guī)商業(yè)應(yīng)用場景的建模需求，還特別提供了一站式聯(lián)邦模型服務(wù)解決方案，涵蓋聯(lián)邦特征工程、模型評(píng)估、在線推理等。

更重要的是，它給開發(fā)者提供了實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法和系統(tǒng)的范本，大部分傳統(tǒng)算法都可以經(jīng)過一定改造適配到聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中來。

通過項(xiàng)目開源，對相關(guān)機(jī)構(gòu)進(jìn)行 AI 賦能，提升機(jī)構(gòu)自身的建模技術(shù)和能力，為工業(yè)界人員快速開發(fā)應(yīng)用提供一種簡潔有效的解決方案，支持在多場景下的開拓和應(yīng)用采用聯(lián)合共建、平臺(tái)服務(wù)等方式進(jìn)行解決方案落地。

團(tuán)隊(duì)也表示，它具備較強(qiáng)易用性，傳統(tǒng)建模知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)都可以復(fù)用，用戶體驗(yàn)上和傳統(tǒng)建模差異較小?！八峁┑腇ATE-Board建?？梢暬δ?，極大提升了聯(lián)邦建模過程的交互體驗(yàn)，也有效緩解建模技術(shù)人員的缺乏現(xiàn)狀?！?/p>

楊強(qiáng)透露稱，微眾也與VMWare深度合作、深度綁定，推出了KubeFATE系統(tǒng)，幫助用戶更好地在Cloud上面進(jìn)行應(yīng)用。

目前這一開源框架已在信貸風(fēng)控、客戶權(quán)益定價(jià)、監(jiān)管科技等領(lǐng)域推動(dòng)應(yīng)用落地。微眾銀行聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源平臺(tái)FATE技術(shù)負(fù)責(zé)人范濤也在雷鋒網(wǎng)公開課上，就FATE的實(shí)際應(yīng)用、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的跨組織多方聯(lián)合建模等技術(shù)重點(diǎn)進(jìn)行分享。

除了借助開源平臺(tái)打造技術(shù)開放生態(tài)，微眾AI團(tuán)隊(duì)也發(fā)起了一個(gè)旨在開發(fā)和推廣安全和用戶隱私保護(hù)下的 AI 技術(shù)及其應(yīng)用的項(xiàng)目「聯(lián)邦學(xué)習(xí)生態(tài)」（FedAI Ecosystem）。項(xiàng)目在確保數(shù)據(jù)安全及用戶隱私的前提下，建立基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的 AI 技術(shù)生態(tài)，使得各行業(yè)更充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，推動(dòng)垂直領(lǐng)域案例落地。

在微眾看來，聯(lián)邦學(xué)習(xí)不僅具有加速AI創(chuàng)新發(fā)展、保障隱私信息和數(shù)據(jù)安全的公共價(jià)值；從商業(yè)層面上看，聯(lián)邦系統(tǒng)更是一個(gè)“共同富?！钡牟呗?，能帶動(dòng)跨領(lǐng)域的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)合作，催生基于聯(lián)合建模的新業(yè)態(tài)和模式。

螞蟻金服與共享智能

為了機(jī)構(gòu)與自身信息協(xié)同等業(yè)務(wù)問題，螞蟻金服從2016年開始投入到共享智能的研究中。在調(diào)研了差分隱私、矩陣變換等多種方案之后，螞蟻金服確定了目前的技術(shù)方向。

當(dāng)前，業(yè)界解決隱私泄露和數(shù)據(jù)濫用的數(shù)據(jù)共享技術(shù)路線主要有兩條。一條是基于硬件可信執(zhí)行環(huán)境（TEE：Trusted Execution Environment）技術(shù)的可信計(jì)算，另一條是基于密碼學(xué)的多方安全計(jì)算（MPC：Multi-party Computation）。

一些基于上述路線的解決方案也隨之出現(xiàn)，比如隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)PPML、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、競合學(xué)習(xí)、可信機(jī)器學(xué)習(xí)等，不同解決方案采用的技術(shù)路線也相互有所重疊。

螞蟻金服集團(tuán)共享智能部總經(jīng)理周俊在接受InfoQ采訪時(shí)表示，螞蟻金服提出的共享智能（又稱：共享機(jī)器學(xué)習(xí)）就是結(jié)合了TEE與MPC兩條路線，同時(shí)結(jié)合螞蟻的自身業(yè)務(wù)場景特性，聚焦于金融行業(yè)的應(yīng)用。

他總結(jié)，“共享智能的概念，或者說理念，是希望在多方參與且各數(shù)據(jù)提供方與平臺(tái)方互不信任的場景下，能夠聚合多方信息進(jìn)行分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，并確保各參與方的隱私不被泄漏，信息不被濫用?！?/p>

對于共享智能與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的差異，周俊指出，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)是由一臺(tái)中心服務(wù)器和多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，中心服務(wù)器會(huì)參與到整個(gè)計(jì)算過程，因此不適用于一些不需要中心服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用場景。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)要求原始數(shù)據(jù)不能出域，這也限制了其可以使用的技術(shù)方案；而共享智能是從問題出發(fā)，解決方案中不僅包含有類似聯(lián)邦學(xué)習(xí)的有中心服務(wù)器參與計(jì)算的模式，也包含完全去中心化的方案，還有基于TEE的共享學(xué)習(xí)方案。

螞蟻的共享智能，可以按照TEE和MPC兩條路線來理解。

基于TEE的共享學(xué)習(xí)，底層使用Intel的SGX技術(shù)，并可兼容其它TEE實(shí)現(xiàn)，但傳統(tǒng)的集群化方案在SGX上無法工作，螞蟻金服為此設(shè)計(jì)了全新分布式在線服務(wù)基本框架。

在模型訓(xùn)練階段，除了基于自研的訓(xùn)練框架支持了LR和GBDT的訓(xùn)練外，螞蟻金服還借助于LibOS Occlum（螞蟻主導(dǎo)開發(fā)，已開源）和自研的分布式組網(wǎng)系統(tǒng)，成功將原生Xgboost移植到SGX內(nèi)，并支持多方數(shù)據(jù)融合和分布式訓(xùn)練。目前，螞蟻金服正在利用這套方案進(jìn)行TensorFlow框架的遷移。

基于MPC的共享學(xué)習(xí)框架則分為安全技術(shù)層、基礎(chǔ)算子層，和安全機(jī)器學(xué)習(xí)算法，已支持包括LR、GBDT、DNN等頭部算法，后續(xù)一方面會(huì)繼續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需求補(bǔ)充更多的算法，同時(shí)也會(huì)為各種算子提供更多的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，以應(yīng)對不同的業(yè)務(wù)場景。

更多共享智能的技術(shù)細(xì)節(jié)，周俊將會(huì)在本周六（9號(hào)）晚上八點(diǎn)做客雷鋒網(wǎng)公開課，詳解數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練預(yù)測到推薦/風(fēng)控等技術(shù)突破，并分享共享智能在工業(yè)界等真實(shí)場景應(yīng)用案例的落地經(jīng)驗(yàn)與挑戰(zhàn)。

周俊表示，隨著技術(shù)和用戶心智的同步發(fā)展，共享智能的大規(guī)模落地將會(huì)很快發(fā)生，而最先受益的，是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的、并且對隱私保護(hù)有強(qiáng)需求的金融科技和醫(yī)療科技行業(yè)。

目前，螞蟻金服已經(jīng)在智能信貸領(lǐng)域的多家機(jī)構(gòu)落地了標(biāo)桿型業(yè)務(wù)場景。同時(shí)，牽頭在推進(jìn)共享智能的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)、國家標(biāo)準(zhǔn)以及IEEE、ITU-T等國際標(biāo)準(zhǔn)。

今年3月，由螞蟻金服牽頭制定的共享智能聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)，即《共享學(xué)習(xí)系統(tǒng)技術(shù)要求》，在AIIA聯(lián)盟（中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟）正式發(fā)布。該標(biāo)準(zhǔn)由螞蟻金服與中國聯(lián)通、中國信通院、中國電信、阿里巴巴集團(tuán)、北京大學(xué)、中和農(nóng)信、百度以及云從科技共同制定。

在國際標(biāo)準(zhǔn)方面上，螞蟻金服已在HOE、ITOT進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的建立；在國內(nèi)的CCSA（中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)）進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)的立項(xiàng)；在AIOSS（中國人工智能開源軟件發(fā)展聯(lián)盟）的標(biāo)準(zhǔn)已進(jìn)入報(bào)批稿階段。

平安科技與聯(lián)邦智能

聯(lián)邦學(xué)習(xí)在平安科技落地生根之后，逐漸形成了以聯(lián)邦學(xué)習(xí)為龍頭、為核心，依托聯(lián)邦數(shù)據(jù)部落，實(shí)現(xiàn)具備隱私保護(hù)的聯(lián)邦推理，以聯(lián)邦激勵(lì)機(jī)制為紐帶所形成的AI新生態(tài)，也就是聯(lián)邦智能。研發(fā)團(tuán)隊(duì)由平安科技副總工程師、聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)部總經(jīng)理王健宗帶領(lǐng)。

王健宗在做客雷鋒網(wǎng)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)公開課》時(shí)介紹稱，聯(lián)邦數(shù)據(jù)部落是要把每一個(gè)數(shù)據(jù)孤島部落化，以此納入聯(lián)邦合作的體系中來。

首先是對來自個(gè)人或企業(yè)終端的本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其次對訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征化處理，再對聯(lián)邦數(shù)據(jù)部落中的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，這也是形成聯(lián)邦激勵(lì)機(jī)制評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要步驟。

聯(lián)邦數(shù)據(jù)部落依據(jù)數(shù)據(jù)量級(jí)、數(shù)據(jù)有效性、數(shù)據(jù)信息密度、數(shù)據(jù)真實(shí)性等評(píng)價(jià)指標(biāo)，對參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。同時(shí)也起到了數(shù)據(jù)監(jiān)測與評(píng)估量化的作用。

聯(lián)邦推理，則是一個(gè)隱私與安全的鏈路過程，試圖讓模型在應(yīng)用環(huán)節(jié)也能起到保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的作用。

他強(qiáng)調(diào)，聯(lián)邦激勵(lì)機(jī)制是一個(gè)綜合性的閉環(huán)學(xué)習(xí)機(jī)制，實(shí)際上也融入宏觀經(jīng)濟(jì)、管理范疇的一些概念。在平安科技的聯(lián)邦智能生態(tài)中，它所表征的是對貢獻(xiàn)度與收益的評(píng)估機(jī)制。

“在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的背景下，聯(lián)邦企業(yè)所貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)量級(jí)如果足夠大，且質(zhì)量好，會(huì)直接為聯(lián)合模型帶來效果增益，而這一效果提升也會(huì)映射到參與聯(lián)邦的本地模型上，并為企業(yè)帶來實(shí)際的價(jià)值與收益。我們會(huì)以此量化這一過程中涉及的貢獻(xiàn)度?！蓖踅∽诒硎?。

在聯(lián)邦智能體系的基礎(chǔ)上，平安科技打造了蜂巢平臺(tái)。

平臺(tái)支持傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)的模型，比如邏輯回歸、線性回歸、樹模型等。在整個(gè)模型訓(xùn)練過程中，對梯度進(jìn)行非對稱加密，整合梯度和參數(shù)優(yōu)化、更新模型。最后加密原始傳輸數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)推理結(jié)果。

目前，蜂巢平臺(tái)的產(chǎn)品定位是服務(wù)于營銷、獲客、定價(jià)、風(fēng)控、智慧城市和智慧醫(yī)療。

同盾科技與知識(shí)聯(lián)邦

同盾科技同樣是從2018年起著手研發(fā)聯(lián)邦學(xué)習(xí)，2019年開始搭建知識(shí)聯(lián)邦的雛形，由同盾科技人工智能研究院院長李曉林牽頭研發(fā)工作。

知識(shí)聯(lián)邦，被定義為統(tǒng)一的安全多方應(yīng)用框架，它支持安全多方查詢、安全多方計(jì)算、安全多方學(xué)習(xí)、安全多方推理等多種聯(lián)邦應(yīng)用。本月初，同盾科技也發(fā)布了《知識(shí)聯(lián)邦白皮書》，將知識(shí)聯(lián)邦的全貌詳細(xì)展露。

同盾科技人工智能研究院深度學(xué)習(xí)首席專家李宏宇表示，知識(shí)聯(lián)邦在借鑒一些相關(guān)技術(shù)的同時(shí)，也具備一定的獨(dú)創(chuàng)性，尤其是在認(rèn)知層和知識(shí)層聯(lián)邦都是自主創(chuàng)新的。

以下這張表格也更簡單直接地體現(xiàn)了知識(shí)聯(lián)邦與其它技術(shù)領(lǐng)域之間的關(guān)系：

對于知識(shí)聯(lián)邦與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系，李宏宇指出，聯(lián)邦學(xué)習(xí)更關(guān)注的是聯(lián)合建模訓(xùn)練過程，知識(shí)聯(lián)邦關(guān)注的是通過聯(lián)邦創(chuàng)建或應(yīng)用提取有價(jià)值的知識(shí)，其聯(lián)邦的目的可能是建模、預(yù)測、計(jì)算、推理。知識(shí)聯(lián)邦不僅僅是面向?qū)W習(xí)，還包括安全的多方計(jì)算和知識(shí)推理。

因此，在同盾的定義里，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是知識(shí)聯(lián)邦的一個(gè)子集，專注于數(shù)據(jù)分布的聯(lián)合建模；知識(shí)聯(lián)邦關(guān)注的是安全的數(shù)據(jù)到知識(shí)的全生命周期的知識(shí)創(chuàng)造、管理和使用及其監(jiān)管。

白皮書指出，除了按數(shù)據(jù)特點(diǎn)、對象類型分類，知識(shí)聯(lián)邦還可以通過聯(lián)邦階段進(jìn)行分類：

• 信息層通過安全多方計(jì)算在密文空間上直接進(jìn)行計(jì)算或?qū)W習(xí)，進(jìn)而提取或發(fā)現(xiàn)知識(shí)；

• 模型層聯(lián)邦與傳統(tǒng)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)相似，基于模型加密交互共創(chuàng)知識(shí)，并實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享；

• 認(rèn)知層對同/異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)知學(xué)習(xí)之后進(jìn)行集成或多模態(tài)融合，進(jìn)而生成復(fù)雜的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)；

• 知識(shí)層對分布的知識(shí)進(jìn)一步學(xué)習(xí)提煉，實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)的表達(dá)推理及智能決策。

李宏宇在雷鋒網(wǎng)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)公開課》上介紹稱，基于知識(shí)聯(lián)邦理論體系，同盾科技推出了工業(yè)級(jí)應(yīng)用產(chǎn)品智邦平臺(tái)（iBond），通過建立相應(yīng)的任務(wù)聯(lián)盟，解決不同應(yīng)用場景需求。未來平臺(tái)也將推進(jìn)聯(lián)邦數(shù)據(jù)安全交換標(biāo)準(zhǔn)的建立。

目前，知識(shí)聯(lián)邦的主要應(yīng)用場景也集中在金融、保險(xiǎn)、政務(wù)和醫(yī)療等行業(yè)。

京東數(shù)科與異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)

聯(lián)邦學(xué)習(xí)在京東數(shù)科手中，則長成了異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)這棵大樹，構(gòu)筑成全新的數(shù)據(jù)協(xié)同產(chǎn)業(yè)應(yīng)用生態(tài)。目前，異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)由京東數(shù)科AI實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家薄列峰、金融科技事業(yè)部技術(shù)部智能數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人王知博等人帶隊(duì)研發(fā)。

王知博在接受InfoQ采訪時(shí)表示，京東數(shù)科的聯(lián)邦學(xué)習(xí)之路目前已經(jīng)歷以下兩個(gè)階段：

第一個(gè)階段，搭建一站式聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模平臺(tái)，統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)源與模型全生命周期，降低聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型開發(fā)成本、提高開發(fā)效率。

第二個(gè)階段，服務(wù)業(yè)務(wù)落地。目前，聯(lián)邦學(xué)習(xí)在信貸風(fēng)控、智能營銷等方向均有一定應(yīng)用，并在實(shí)踐中逐步驗(yàn)證效果。

異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)首先在金融場景落地，助力京東數(shù)科與合作機(jī)構(gòu)共建大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型。目前京東數(shù)科已經(jīng)構(gòu)建行業(yè)級(jí)的聯(lián)合建模解決方案。

目前，其聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在雄安新區(qū)“塊數(shù)據(jù)平臺(tái)”項(xiàng)目中得到了應(yīng)用，讓交通、規(guī)劃、環(huán)保等各個(gè)部門打破數(shù)據(jù)孤島，更高效地溝通、協(xié)同，推動(dòng)城市“新基建”進(jìn)入新階段。

近日，京東數(shù)科還宣布成立產(chǎn)業(yè)AI中心，繼續(xù)推動(dòng)異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)的發(fā)展。

在應(yīng)用方面，未來重點(diǎn)是深耕金融業(yè)務(wù)場景，以智能信貸風(fēng)控為例，需要建立聯(lián)邦安全聯(lián)盟，通過合理的生態(tài)機(jī)制，引入更多的參與方，從而更全面的刻畫用戶，從而提升模型效果，有效識(shí)別信用風(fēng)險(xiǎn)，提升業(yè)務(wù)收益。

京東數(shù)科AI實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家薄列峰表示，異步聯(lián)邦算法在金融領(lǐng)域得到驗(yàn)證后，也在智能城市領(lǐng)域解決了重量級(jí)難題。

例如在雄安新區(qū)智能城市建設(shè)中，為保證全量多模態(tài)的城市數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)匯聚、融合、應(yīng)用，“基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的數(shù)字網(wǎng)關(guān)”技術(shù)使得數(shù)據(jù)不出庫的前提下，實(shí)現(xiàn)城市各部門數(shù)據(jù)的融合，這一技術(shù)也與異步聯(lián)邦算法有著異曲同工之處。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)（微眾銀行）、知識(shí)聯(lián)邦和聯(lián)邦智能都已在四月《金融聯(lián)邦學(xué)習(xí)公開課》系列，由各自團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)軍人物或研發(fā)主力帶來分享。

今晚八點(diǎn)，本系列正式啟動(dòng)第二輪，螞蟻金服將披露共享智能更多技術(shù)細(xì)節(jié)。后續(xù)將有來自騰訊CSIG、京東數(shù)科、百度、富數(shù)科技等企業(yè)的技術(shù)高管，進(jìn)一步「拆解」聯(lián)邦學(xué)習(xí)。

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