近日，WeLab匯立集團(tuán)宣布由其創(chuàng)新研究中心團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“聯(lián)合建模方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)”獲國家知識產(chǎn)權(quán)局頒發(fā)發(fā)明專利證書。該專利提供了一種基于XGBoost算法的混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法，旨在解決機(jī)構(gòu)方在同時(shí)缺少數(shù)據(jù)樣本和特征維度的情況下，如何與其他機(jī)構(gòu)聯(lián)合建模的問題。

背景

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的金融業(yè)務(wù)模式正在被逐漸顛覆，以往的金融模型和算法在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)多樣性和高維性帶來的處理難題，以及數(shù)據(jù)隱私和安全性的保護(hù)問題。這些問題使得單個(gè)機(jī)構(gòu)難以獨(dú)立完成高質(zhì)量的模型訓(xùn)練，因此需要與其他機(jī)構(gòu)聯(lián)合建模。

集團(tuán)“聯(lián)合建模方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)”專利為金融行業(yè)提供了一種高效、安全的聯(lián)合建模方法。通過結(jié)合XGBoost算法、直方圖算法、同態(tài)加密、安全聚合和gRPC交互等多種技術(shù)，為各機(jī)構(gòu)提供了一種更為靈活的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案，即混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)，各機(jī)構(gòu)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，共同訓(xùn)練一個(gè)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，確保了數(shù)據(jù)的安全性和模型的有效性，解決了數(shù)據(jù)樣本和特征維度不足的問題。該技術(shù)避免了人工資源浪費(fèi)、機(jī)器資源浪費(fèi)，同時(shí)顯著地減少了數(shù)據(jù)傳輸量，提高了計(jì)算效率以及數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確度和速度。

應(yīng)用

應(yīng)用一、銀行風(fēng)控模型

風(fēng)控模型是用于評估貸款申請風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要的工具。然而，單個(gè)銀行往往難以獲取足夠的數(shù)據(jù)樣本和特征維度，導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性和魯棒性不足。通過基于XGBoost的混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案，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，提高模型的預(yù)測能力，同時(shí)確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

應(yīng)用二、信用評分系統(tǒng)

信用評分系統(tǒng)是金融機(jī)構(gòu)評估個(gè)人或企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。傳統(tǒng)的信用評分系統(tǒng)依賴于單一機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差和模型過擬合的問題。通過混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)，多家金融機(jī)構(gòu)可以聯(lián)合訓(xùn)練信用評分模型，綜合考慮多方面的特征信息，提高評分的準(zhǔn)確性和公平性。

應(yīng)用三、金融欺詐檢測

傳統(tǒng)的欺詐檢測模型往往只能基于單一機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，難以捕捉到跨機(jī)構(gòu)的欺詐行為。通過混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)，多家金融機(jī)構(gòu)可以聯(lián)合訓(xùn)練欺詐檢測模型，共享異常行為的特征信息，提高模型的檢測能力和泛化能力。

小結(jié)

基于XGBoost的混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案為金融行業(yè)提供了一種高效、安全的聯(lián)合建模方法。通過結(jié)合多種先進(jìn)技術(shù)，該方案不僅解決了數(shù)據(jù)樣本和特征維度不足的問題，還確保了數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。未來，WeLab匯立集團(tuán)創(chuàng)新研究中心也將繼續(xù)相關(guān)技術(shù)的探索，讓該方案在金融行業(yè)中發(fā)揮更大的作用，推動(dòng)金融行業(yè)的智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

免責(zé)聲明：市場有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。