联邦学习：破解金融数据孤岛与隐私难题

"该资源是T11数据智能技术峰会上关于‘人工智能助力新金融’的主题演讲，由微众银行的郑文琛于2019.11.25发表。演讲主要探讨了金融领域在数据孤岛、用户隐私保护以及如何利用人工智能提升金融服务的问题。" 在金融行业中，数据孤岛和用户隐私问题构成了严峻的挑战。由于隐私限制，金融机构无法全面了解用户的偏好，这在金融用户促活和拉新过程中造成了困难。例如，对于贷款、信用卡、保险、在线教育和家装行业的潜在客户，金融机构只能依赖有限的用户偏好信息来开展营销活动，而无法触及更深层次的用户需求。此外，金融产品的转化链路长，涉及的数据敏感，进一步加剧了数据使用和隐私保护的矛盾。 联邦学习作为一种新型的隐私保护机器学习机制，被提出作为解决这些问题的有效方案。联邦学习允许不同的参与者在不泄露底层数据的情况下进行联合建模，实现共同受益。它分为纵向联邦学习（针对企业内部不同部门的数据）和横向联邦学习（针对不同用户的数据）。FATE（ Federated AI Technology Ensemble）是一个开源且适用于工业级的联邦学习项目，旨在支持这种加密的分布式机器学习。 在金融用户促活方面，联邦推荐系统能够处理第三方数据带来的隐私挑战。通过专为推荐场景设计的加密数据建模和基于FATE的高效架构，联邦推荐可以在保护用户隐私的同时，提升推荐的精准度和效果。相比传统的推荐算法，联邦推荐可以深入挖掘用户长期兴趣，保护数据隐私，并通过拓展一方数据来提升推荐效果。 在用户拉新过程中，联邦广告解决了数据回传的隐私问题。通过转化保护和差分隐私技术，广告主能够在不侵犯用户隐私的情况下，获取点击行为数据，建立转化预估模型，并进行广告投放。转化保护确保转化用户的隐私，而差分隐私则确保数据在统计分析时的匿名性，防止个人数据被追踪。 这份资料揭示了人工智能特别是联邦学习在新金融中的应用，展示了如何在保护用户隐私的同时，优化金融营销策略，提升用户体验和业务效率。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同时，更有效地进行用户激活和拉新操作。