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微众银行获最佳联邦学习应用奖,持续推动AI应用实现价值创造【小金体育注册】

本文摘要:12月17日,主办的第三届AI最佳挖掘案例年度排行榜的选票结果被选中。

12月17日,主办的第三届AI最佳挖掘案例年度排行榜的选票结果被选中。其中,微型银行作为AI金融领域的优秀代表登上榜单,获得了最佳联邦自学应用于奖。

图:微型银行获得AI最佳挖掘案例年度排行榜最佳联邦自学应用于奖AI最佳挖掘案例年度排行榜是基于人工智能产业的调查和资源积累,领导政治、企业、学校、投资四界票选委员开始的业内首个人工智能商业案例选拔活动。微型银行以领先的联邦自学开发技术和非常丰富的应用,在1028家候选人企业中脱颖而出,显示出深刻的商业落地能力。图:(公共编号:)AI最佳挖掘金案例AI金融年度排行榜近年来,微型银行AI团队对数据隐私维护和数据孤岛的难题,在国内首次提供联邦自学技术,这是加密的分布式机械学习的新模式,数据享有者必须在数据不出现当地的前提下领先建模,保证建模的安全性和效率。经历了以隐私维护为重点的基础理论阶段后,微型银行AI团队继续了解前进联邦自学的落地场景,将联邦自学应用于金融、零售、医疗等领域,目前积累了非常丰富的顺利案例。

联邦自学能够智能触摸,普惠金融建设安全要塞在AI大数据领域,微型银行AI团队开发智能评价引擎。现在,很多中小企业只持有中央银行的联合报告书,税务、工商等更多维度的数据不足,对顾客缺乏更全面的理解。

应对,微型银行AI团队研究智能评价引擎,在横向联邦自学技术的基础上,以开票金额和中央银行联合报纸数据等标签属性共同建模,更加正确地描绘企业的信用状况。目前,智能评价引擎已经将创建的中小企业风触模型区分度-AUCCoofROC(即模型区分优劣样品的最重要评价标准之一)提高到12%,在企业风险评价中取得了明显的效果。图:基于联邦自学的企业风触模型场景应用于利益显示,联邦自学力智能正确营销在AI营销领域,微型银行AI团队首次推荐联邦和联邦广告,将联邦自学引入营销解决方案,构筑金融营销用户的新活动。

以银行APP为例,银行APP一般不能仔细观察用户的存款、贷款、定投等有限用户的喜好,加上隐私维护条例的允许,APP不能从第三者机构提供适当的数据,有效的数据严重不足。应对,微型银行AI团队明确提出联邦推荐技术,基于自我研究开源框架FATE的高效结构,联合金融机构和非常丰富的第三方数据建模,在此过程中,双方原始数据没有当地,互动加密,确保用户隐私和数据安全微型银行AI团队将联邦推荐算法总结为3种,如下图的右图,包括纵向联邦推荐算法(也称为基于商品的联邦推荐)、横向联邦推荐算法(也称为基于用户的联邦推荐)和移入联邦推荐。图:联邦推荐算法分类除此之外,金融产品用户接受新的转换链接太长,一般来说,在线贷款产品必须经过广告展示、页面、留资、进货、控制等层次的步骤才能获得客户。

不受隐私维护的允许,金融机构不能将后端转换成数据,转换成数据的脆弱性允许广告的效果。针对以上痛点,微型银行AI团队明确提出联邦广告,需要将广告主转换为数据混合噪声加密,将加密数据偏移后转换为预测模型,提高广告发送效率,广告主的研发过程只需1~3天/人。图:联邦广告流程图联邦自学防卫升级,打破人工智能幻觉,在人工智能服务领域,微型银行人工智能团队培养联邦对应技术。由于人脸识别、语音识别等最重要的AI金融在场景中难以反击,攻击者在人脸核心过程中可能会伪造反击样本,愚弄模型将不同人的照片识别为同一个人,安全性问题需要解决。

应对,微型银行AI部门将样品反击和防卫技术融合联邦自学技术应用于面部识别和语音识别服务,提高面部识别模型抵抗反击的水平和语音识别模型维持用户安全性和隐私能力,有效开展风险控制,建立安全性高效的账户开设核心系统。图:基于联邦自学的智能核身解决方案,不仅在金融领域,联邦自学还能有效应对信息孤岛对智能城市发展的制约,帮助建设智能城市,解决问题安全场景的高度复杂性和低算法拒绝的痛点,在零售、医疗等领域也能建设。微型银行目前在联邦自学中获得的成果只有代表这一技术发展潜力的冰山一角。未来,随着联邦自学技术的发展和产业生态化建设,更多的行业可以根据根据该技术构建降低率、开源节流,推进人工智能普及时代的确到来。

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