联邦学习：人工智能在金融领域的隐私保护与数据协作解决方案

“T11数据智能峰会-人工智能助力新金融-25-13页.pdf”主要探讨了人工智能在新金融领域的应用，特别是通过联邦学习来应对数据孤岛和用户隐私保护的挑战。微众银行的郑文琛在演讲中提到了金融营销中的一些关键问题，如数据孤岛导致的用户偏好理解有限，以及金融产品转化链路长带来的数据敏感性问题。 在金融营销中，用户数据的获取和利用面临着重大挑战。由于用户隐私的限制，金融机构往往只能获取到用户的有限偏好信息，这使得对用户行为的预测和理解变得困难。例如，金融机构可能难以全面了解用户在贷款、信用卡、保险、在线教育和家装行业的具体需求。因此，金融用户促活和拉新过程中，需要更深入的用户洞察，但又不能侵犯用户隐私。 为了克服这些问题，联邦学习被提出作为一种新的隐私保护机器学习机制。联邦学习允许不同机构在不共享底层数据的情况下进行联合建模，从而在保护数据隐私的同时，提高数据分析的效果。它分为纵向联邦学习（针对企业数据）和横向联邦学习（针对用户数据）。FederatedAI的FATE项目是一个开源、工业级的联邦学习框架，为这种分布式加密机器学习提供了实现基础。 联邦学习在金融用户促活中可以应用于推荐系统，即联邦推荐。传统的推荐算法通常基于用户行为和内容，但在联邦推荐中，可以结合多方数据，尤其是第三方数据，通过加密建模和FATE的高效架构，提升推荐的精准度，同时确保数据安全。联邦推荐的优势在于能够探索用户的长期兴趣，保护数据隐私，并通过拓展一方数据提升推荐效果。 此外，联邦学习还可以用于金融用户拉新的广告投放，即联邦广告。在广告投放过程中，通过转化预估模型和差分隐私技术，可以在保护用户隐私的同时，进行数据优化和效果评估。转化保护和差分隐私技术确保了用户点击记录的安全，避免了对个体用户行为的追踪。 人工智能和联邦学习在新金融领域的应用，为解决数据孤岛、保护用户隐私提供了创新解决方案，同时提升了金融营销的效率和用户体验。通过联邦推荐和联邦广告，金融机构能够在遵守隐私法规的前提下，更好地理解和服务于用户，推动业务的健康发展。