数字金融时代，数据是核心生产要素。单个数据，甚至单个平台数据使用价值有限，只有实现多方数据相互关联、共享，才能“看见”“挖掘”并“实现”数据价值，推动行业成长。在金融领域，推动行业数据共享，有助于多维度分析评估企业和个人信用，提升金融机构防范、管理信贷风险和市场风险的能力，增强反诈骗反洗钱能力，对于保障我国金融安全和市场稳定具有举足轻重的作用。
合理运用多方安全计算、联邦学习等新技术，可以打破数据壁垒、连接数据孤岛，在保证数据安全、合法合规的前提下，提升全行业数字化和智能化水平。
避免隐私成为数据，让数据发挥更大的价值，联邦学习作为一项重要的新技术方向，在打破数据孤岛、走向联通共荣上有着巨大的潜力，随着智能设备与物联网的普及，联邦学习将获得发挥更大价值的发展空间。
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。
数据时代的大潮已经汹涌而来，如何使得庞大的数据要素成为可管控资产，联邦学习行业有望开始大展拳脚。未来，百融云创将不断夯实自己的核心技术实力，结合自身优势，积极探索联邦学习等技术在金融场景的创新应用，以科技赋能金融数据保护。
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