微众银行:国内首次提出“联邦学习”的通用解决方案 | 百万人学AI评选

2020 无疑是特殊的一年,而 AI 在开年的这场”战疫“中表现出了惊人的力量。站在“新十年”的起点上,CSDN【百万人学AI】评选活动正式启动。本届评选活动在前两届的基础上再度升级,设立了「AI优秀案例奖Top 30」、「AI新锐公司奖Top 10」、「AI开源贡献奖Top 5」三大奖项。我们相信,榜样的力量将成为促进AI行业不断发展的重要基石,而CSDN将与这些榜样一起,助力AI时代的”新基建“。

活动官网:https://bss.csdn.net/m/topic/ai_selection/index

申报地址:http://csdnprogrammer.mikecrm.com/WpA03hJ

一、公司简介

深圳前海微众银行股份有限公司(以下简称“微众银行”),由腾讯、百业源和立业等多家知名企业发起设立,是国内首家民营银行和互联网银行。
微众银行致力于推进科技创新,自成立之初就在国内率先建成完全自主可控、可支撑亿量级客户和高并发交易的核心系统,百余项新技术应用已申请国家发明专利,也是国内首家得到国家科技部高新科技企业认证的商业银行。同时,全面推进ABCD(人工智能AI、区块链Blockchain、云计算Cloud Computing、大数据Big Data)科技发展战略,致力其研发、应用领先。
FATE的研发团队是微众银行顶级人工智能研发团队,用自主可控、安全可信的AI技术探索金融科技新路,引领AI行业新方向。目前已在FedAI合作生态、智能服务、智能营销、智能资管四大领域推出一系列领先创新成果。作为微众银行首席人工智能官的杨强教授是国际人工智能界的领军人物,是 “迁移学习”的开创者,带领微众银行AI团队首次提出“联邦迁移学习”的研究新方向。他于2013年7月当选为国际人工智能协会(AAAI)院士,是第一位获此殊荣的华人,之后又于2016年5月当选为AAAI执行委员会委员,是首位也是至今为止唯一的AAAI华人执委。2017年8月他当选为国际人工智能联合会(IJCAI,国际人工智能领域创立最早的顶级国际会议)理事会主席,是第一位担任主席的华人科学家。2019年他获得国内智能科学最高奖项“第九届吴文俊人工智能杰出贡献奖”。近期,他又被选为AAAI 2021 大会主席,将成为AAAI 大会历史上第二位大会主席,也是担任此职位的首位华人。

 

二、开源项目简介

2019年2月18日,FedAI联邦学习FATE开源平台(以下简称FATE)由微众银行AI团队在GitHub正式发布了0.1版本。

  • 微众银行是国内首家提出“联邦学习”这一解决人工智能落地中数据孤岛与数据隐私保护难题的通用解决方案的机构。FATE (Federated AI Technology Enabler)是微众银行AI团队自研的全球首个联邦学习工业级开源框架(开源地址:https://github.com/FederatedAI/FATE),可以让企业和机构在保护数据安全和数据隐私的前提下进行AI协作。FATE提供了一种基于数据隐私保护的分布式安全计算框架,为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供高性能的安全计算支持,支持同态加密、SecretShare、DiffieHellman等多种多方安全计算协议。同时,FATE提供了一套友好的跨域交互信息管理方案,解决了联邦学习信息安全审计难的问题。简单易用的开源工具平台能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下,进行多方数据合作。

 

  • FATE已在银行、监管、信贷风控、保险定价、视觉安防等金融科技领域有了一系列应用落地。以信贷风控为例,通过联邦数据网络进行信贷风控增强,助力消费金融公司信贷预审。从风险源头切入,过滤信贷黑名单或明显没有转化的贷款客户,进一步降低贷款审批流程后期的信审成本。通过合法合规的多维度联邦数据建模,数据不出本地,确保各个数据提供方的数据安全及隐私保密等问题,共同提升模型的效果。风控模型效果约可提升12%,消费金融类企业机构信贷审核成本,整体预计下降5%- 10%;而对合作方信贷机构而言,在信贷预审阶段使单接口调用成本预计节省20-30%,有效控制了信贷审核成本。

通过联邦数据建模,各行各业的数据孤岛得以连接,合法合规地最大化了自有数据价值,自身企业的核心竞争力获得了增强。

FATE重要发展历程:

  • 2019年3月,FATE诞生第一位外部Contributor;
  • 6月,FATE V0.3迭代, FATE捐献给Linux 基金会;
  • 8月,FATE V1.0 版本发布 FATE Board V1.0发布;
  • 10月,FATE V1.1 发布KubeFATE;
  • 12月,FATE v1.2版本发布首个支持纵向联邦神经网络算法;
  • 2020年3月,FATE v1.3版本发布增加联邦推荐算法,KubeFATE重构;
  • 2020年5月,FATE v1.4版本发布,Eggroll开启2.0时代,多模块重构。

 

三、开源影响力介绍

随着联邦学习在更大范围和更多行业场景的渗透及应用,依靠安全可信的数据保护措施下连接数据孤岛的模式,联邦系统帮助大家建立了“共同富裕”的策略,这将不断推动全球AI技术的创新与飞跃,对各类人群、组织、行业和社会都将产生巨大影响。
其开源框架FATE提供20多个联邦学习算法组件,涵盖LR,GBDT, DNN等主流算法,覆盖常规商业应用场景建模需求。尤其值得注意的是,FATE提供了一站式联邦模型服务解决方案,涵盖联邦特征工程,联邦机器学习模型训练,联邦模型评估,联邦在线推理,相比其他开源框架,在工业应用上有显著的优势。
FATE能够帮助企业在符合数据安全和政策法规的前提下,持续输出创新服务,提升服务质量,目前已在金融风控、医疗健康、智能城市、智慧零售等多个行业、领域应用落地,FATE开源社区已覆盖全球超过200家知名企业与100家高校。
2019年6月25日,微众银行宣布将FATE贡献给全球最大非盈利技术社群Linux基金会,FATE将成为基金会项目面向全球更大范围开发者。
截止2020年4月,微众银行联邦学习专利数已突破130+,截止2020年5月,FATE开源社区已经汇集了约360家企业机构,170所高校的成员,举办了100+场次演讲,主办了10+项大会/活动。

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