federated learning for credit scoring with multi-party computation

联邦学习是一种通过多方计算（MPC）进行信用评分的方法。信用评分是评估个人信用风险的重要工具，但在传统模型中，所有的个人数据都必须集中在一起进行建模和分析，这会引发隐私和数据安全的担忧。

联邦学习通过在保持数据分散的同时进行模型训练，解决了这些问题。在这一方法中，各方参与者共享他们的本地模型，而不是直接共享他们的数据。每个参与者都单独训练模型，并将更新的模型参数发送给中央服务器。服务器对接收到的参数进行聚合，生成一个全局模型，然后将更新的模型参数再次分发给各参与者。这个过程迭代进行，直到全局模型收敛并达到所需的性能。

联邦学习具有以下优点：首先，隐私得到了保护，因为个人数据不必共享；其次，数据安全风险降低，因为数据不必发送到中央服务器；再次，由于数据分布保持不变，模型的准确性和鲁棒性可以得到保证。

在信用评分方面，用联邦学习进行多方计算，可以使多个金融机构之间能够合作进行信用评分，而不必共享客户的个人数据。这种方法可以提高信用评分的效果，同时保护客户的隐私和数据安全。

总而言之，联邦学习通过多方计算解决了信用评分中的隐私和数据安全问题。这种方法可以促进金融机构之间的合作，并提高信用评分的准确性和效率。