近年来，国家相继出台多项政策，明确了数据要素的基础性、战略性地位，要求加强数据资源整合、应用与安全管理，提升数据资源价值。金融业作为数据密集型行业，积极落实国家政策，深化研究数据管理机制、深度挖掘数据内在价值、深入做好数据安全保护，为金融装上数据引擎，实现多向赋能。

随着人工智能、大数据等技术的进步，金融领域数据采集手段更先进，渠道更多元，资源更丰富。同时，金融业与科技企业形成合力，不断优化数据治理，加强标准制订，强化数据保护，推动数据的精细化管理与差异化防护。

联邦学习在这一背景下应运而生。当下，“联邦学习”可以很好地解决大数据应用的困境，在满足数据隐私、安全和监管的前提下，数据合作各方可以高效、准确、安全地共同使用各自的数据进行联合训练，帮助企业保护自己数据的同时，获得更多优质的用户数据以支撑业务的持续优化。

作为国内领先的独立AI技术平台，百融云创在金融领域利用联邦学习解决联邦迁移学习、数据安全查询、纵向联邦、横向联邦等问题，保障大数据交换时的信息安全、保护机构数据资产安全和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习，真正实现了数据和特征变量的“可用不可见”。在安全条件下，结合金融机构与外部数据源的数据，训练机器学习模型，对比传统联合建模方式，模型效果大幅提升。

百融云创积极推动联邦学习技术的研发与创新，从整个数据产业看，这样一来可以增加可用数据的总量，很好地解决现存数据孤岛的问题;对金融机构自身而言，使用联邦学习能简单、合法且低成本的获取外部有效的数据信息，快速解决某些因数据量或数据维度不足而导致的困扰。百融云创将立足行业需求，扎根技术创新，不断更新和优化技术含量和服务质量，为客户提供更放心和满意的科技服务。

未来，百融云创将积极推动创新技术应用，加强标准建设，打造开放合规的数据合作生态平台，协助金融机构健全数据治理机制，数据模型，形成多层次、系统化的数据管理体系，为提升金融业数字化和智能化水平贡献力量。

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