微衆銀行:國內首次提出“聯邦學習”的通用解決方案 | 百萬人學AI評選

2020 無疑是特殊的一年,而 AI 在開年的這場”戰疫“中表現出了驚人的力量。站在“新十年”的起點上,CSDN【百萬人學AI】評選活動正式啓動。本屆評選活動在前兩屆的基礎上再度升級,設立了「AI優秀案例獎Top 30」、「AI新銳公司獎Top 10」、「AI開源貢獻獎Top 5」三大獎項。我們相信,榜樣的力量將成爲促進AI行業不斷髮展的重要基石,而CSDN將與這些榜樣一起,助力AI時代的”新基建“。

活動官網:https://bss.csdn.net/m/topic/ai_selection/index

申報地址:http://csdnprogrammer.mikecrm.com/WpA03hJ

一、公司簡介

深圳前海微衆銀行股份有限公司(以下簡稱“微衆銀行”),由騰訊、百業源和立業等多家知名企業發起設立,是國內首家民營銀行和互聯網銀行。
微衆銀行致力於推進科技創新,自成立之初就在國內率先建成完全自主可控、可支撐億量級客戶和高併發交易的核心繫統,百餘項新技術應用已申請國家發明專利,也是國內首家得到國家科技部高新科技企業認證的商業銀行。同時,全面推進ABCD(人工智能AI、區塊鏈Blockchain、雲計算Cloud Computing、大數據Big Data)科技發展戰略,致力其研發、應用領先。
FATE的研發團隊是微衆銀行頂級人工智能研發團隊,用自主可控、安全可信的AI技術探索金融科技新路,引領AI行業新方向。目前已在FedAI合作生態、智能服務、智能營銷、智能資管四大領域推出一系列領先創新成果。作爲微衆銀行首席人工智能官的楊強教授是國際人工智能界的領軍人物,是 “遷移學習”的開創者,帶領微衆銀行AI團隊首次提出“聯邦遷移學習”的研究新方向。他於2013年7月當選爲國際人工智能協會(AAAI)院士,是第一位獲此殊榮的華人,之後又於2016年5月當選爲AAAI執行委員會委員,是首位也是至今爲止唯一的AAAI華人執委。2017年8月他當選爲國際人工智能聯合會(IJCAI,國際人工智能領域創立最早的頂級國際會議)理事會主席,是第一位擔任主席的華人科學家。2019年他獲得國內智能科學最高獎項“第九屆吳文俊人工智能傑出貢獻獎”。近期,他又被選爲AAAI 2021 大會主席,將成爲AAAI 大會歷史上第二位大會主席,也是擔任此職位的首位華人。

 

二、開源項目簡介

2019年2月18日,FedAI聯邦學習FATE開源平臺(以下簡稱FATE)由微衆銀行AI團隊在GitHub正式發佈了0.1版本。

  • 微衆銀行是國內首家提出“聯邦學習”這一解決人工智能落地中數據孤島與數據隱私保護難題的通用解決方案的機構。FATE (Federated AI Technology Enabler)是微衆銀行AI團隊自研的全球首個聯邦學習工業級開源框架(開源地址:https://github.com/FederatedAI/FATE),可以讓企業和機構在保護數據安全和數據隱私的前提下進行AI協作。FATE提供了一種基於數據隱私保護的分佈式安全計算框架,爲機器學習、深度學習、遷移學習算法提供高性能的安全計算支持,支持同態加密、SecretShare、DiffieHellman等多種多方安全計算協議。同時,FATE提供了一套友好的跨域交互信息管理方案,解決了聯邦學習信息安全審計難的問題。簡單易用的開源工具平臺能有效幫助多個機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的前提下,進行多方數據合作。

 

  • FATE已在銀行、監管、信貸風控、保險定價、視覺安防等金融科技領域有了一系列應用落地。以信貸風控爲例,通過聯邦數據網絡進行信貸風控增強,助力消費金融公司信貸預審。從風險源頭切入,過濾信貸黑名單或明顯沒有轉化的貸款客戶,進一步降低貸款審批流程後期的信審成本。通過合法合規的多維度聯邦數據建模,數據不出本地,確保各個數據提供方的數據安全及隱私保密等問題,共同提升模型的效果。風控模型效果約可提升12%,消費金融類企業機構信貸審覈成本,整體預計下降5%- 10%;而對合作方信貸機構而言,在信貸預審階段使單接口調用成本預計節省20-30%,有效控制了信貸審覈成本。

通過聯邦數據建模,各行各業的數據孤島得以連接,合法合規地最大化了自有數據價值,自身企業的核心競爭力獲得了增強。

FATE重要發展歷程:

  • 2019年3月,FATE誕生第一位外部Contributor;
  • 6月,FATE V0.3迭代, FATE捐獻給Linux 基金會;
  • 8月,FATE V1.0 版本發佈 FATE Board V1.0發佈;
  • 10月,FATE V1.1 發佈KubeFATE;
  • 12月,FATE v1.2版本發佈首個支持縱向聯邦神經網絡算法;
  • 2020年3月,FATE v1.3版本發佈增加聯邦推薦算法,KubeFATE重構;
  • 2020年5月,FATE v1.4版本發佈,Eggroll開啓2.0時代,多模塊重構。

 

三、開源影響力介紹

隨着聯邦學習在更大範圍和更多行業場景的滲透及應用,依靠安全可信的數據保護措施下連接數據孤島的模式,聯邦系統幫助大家建立了“共同富裕”的策略,這將不斷推動全球AI技術的創新與飛躍,對各類人羣、組織、行業和社會都將產生巨大影響。
其開源框架FATE提供20多個聯邦學習算法組件,涵蓋LR,GBDT, DNN等主流算法,覆蓋常規商業應用場景建模需求。尤其值得注意的是,FATE提供了一站式聯邦模型服務解決方案,涵蓋聯邦特徵工程,聯邦機器學習模型訓練,聯邦模型評估,聯邦在線推理,相比其他開源框架,在工業應用上有顯著的優勢。
FATE能夠幫助企業在符合數據安全和政策法規的前提下,持續輸出創新服務,提升服務質量,目前已在金融風控、醫療健康、智能城市、智慧零售等多個行業、領域應用落地,FATE開源社區已覆蓋全球超過200家知名企業與100家高校。
2019年6月25日,微衆銀行宣佈將FATE貢獻給全球最大非盈利技術社羣Linux基金會,FATE將成爲基金會項目面向全球更大範圍開發者。
截止2020年4月,微衆銀行聯邦學習專利數已突破130+,截止2020年5月,FATE開源社區已經彙集了約360家企業機構,170所高校的成員,舉辦了100+場次演講,主辦了10+項大會/活動。

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