【ITBEAR】WeLab匯立集團(tuán)近期宣布了一項(xiàng)重大技術(shù)創(chuàng)新成果，其創(chuàng)新研究中心研發(fā)的“聯(lián)合建模技術(shù)”成功獲得國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局頒發(fā)的發(fā)明專(zhuān)利證書(shū)。這項(xiàng)技術(shù)以XGBoost算法為核心，開(kāi)創(chuàng)性地提出了混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法，為金融行業(yè)在數(shù)據(jù)稀缺和特征維度不足的情況下，提供了全新的聯(lián)合建模解決方案。
在大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)日新月異的當(dāng)下，傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)模式正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需求，以及數(shù)據(jù)隱私和安全性的嚴(yán)格要求，使得單一機(jī)構(gòu)難以獨(dú)立構(gòu)建高質(zhì)量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。WeLab匯立集團(tuán)的這項(xiàng)專(zhuān)利，正是為了解決這一難題而生。
該專(zhuān)利通過(guò)融合XGBoost算法、直方圖算法、同態(tài)加密、安全聚合以及gRPC交互等前沿技術(shù)，構(gòu)建了一種高效且安全的混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架。這一框架允許不同機(jī)構(gòu)在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下，共同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而在保證數(shù)據(jù)安全性和隱私性的同時(shí)，有效解決了數(shù)據(jù)樣本和特征維度不足的問(wèn)題。這一創(chuàng)新不僅避免了資源浪費(fèi)，還顯著提升了計(jì)算效率和數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性與速度。
在實(shí)際應(yīng)用中，這項(xiàng)技術(shù)展現(xiàn)出了巨大的潛力。以銀行風(fēng)控模型為例，以往單個(gè)銀行往往因數(shù)據(jù)不足而導(dǎo)致風(fēng)控模型準(zhǔn)確性受限。而現(xiàn)在，通過(guò)混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)，多家銀行可以聯(lián)合訓(xùn)練風(fēng)控模型，共享數(shù)據(jù)特征，從而大幅提升模型的預(yù)測(cè)能力和魯棒性。同樣，在信用評(píng)分系統(tǒng)和金融欺詐檢測(cè)領(lǐng)域，混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)也展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)聯(lián)合多家金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)和特征信息，信用評(píng)分系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和公平性得到了顯著提升，而欺詐檢測(cè)模型的檢測(cè)能力和泛化能力也得到了增強(qiáng)。
WeLab匯立集團(tuán)的這項(xiàng)創(chuàng)新成果，不僅為金融行業(yè)提供了一種全新的聯(lián)合建模方法，更為整個(gè)行業(yè)的智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入了新的動(dòng)力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，我們有理由相信，混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)將在金融領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，為行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)力量。
