日前，第三届世界人工智能大会云端峰会上，微众银行首席人工智能官杨强发表了《联邦学习下的数据价值与模型安全》、《人工智能和智慧金融》两场主题演讲，同与会嘉宾探讨了如何化解人工智能面临的风险挑战，结合微众银行的技术实践分享了AI智慧金融解决方案。

杨强认为，虽然AI的力量来自大数据，但法律、金融、医疗等大部分应用场景实际中经常面对的是散落的小数据，需要一种能够有效地将数据孤岛聚合起来的解决方案。加之国内外的数据监管法律趋严，相关法规法案变得通用化、细分化，个人数据隐私也成为社会热议话题，用户隐私和数据安全保护的要求使得获取数据成为障碍。可以说，人工智能在数据面临着技术、法律、舆论等层面的多重挑战。在此背景下，微众银行提出了技术优势明显的“联邦学习”。

杨强解释，“联邦学习”是有多方共同参与，在保护数据隐私条件下的协同学习，作为AI研究领域的新兴方向，它聚焦人工智能落地应用中存在的现实问题，依靠数据隐私保护、模型参数保护、建模能力效果更好等诸多优势，拔除AI蓬勃发展中的“暗礁”险阻。

杨强介绍，微众银行推动成立的“联邦学习”产业生态发展联盟旨在推动以人工智能及联邦学习算法为核心的技术创新， 打造以提升数据价值及加强信息隐私安全保护为目的的产业生态系统。目前联盟拥有来自金融行业、电商、能源、制造等行业及国际国内标准化制定单位的24家会员单位，以及拥有复旦、清华、北大、中科院、百度、滴滴等头部企业从业背景的16位咨询专家。围绕AI大数据合作，一个具有前瞻性眼光的“联邦学习”产业体系正在悄然成长。

在论坛上，杨强分享了微众银行覆盖金融机构业务流程的AI解决方案。他介绍，针对智慧金融在获客、反欺诈、风控、催收、复贷等各个环节存在的业务痛点，以及贯穿始终的监管合规和客户服务需求，微众银行以联邦学习为底层核心技术，提出了系统化AI解决方案。在营销环节，运用联邦广告技术，结合海量数据和算法能力，精准触达目标客户群体，优化广告效果，同时降低获客成本，可广泛应用于贷款、信用卡、保险等场景;通过存量客户经营、高效触达高价值客户、唤醒沉睡客户等，达到对客户全生命周期的管理以及价值的深挖。在客户服务环节，采用人脸比对、活体监测、证照OCR、声纹识别多维度核验身份，帮助金融机构进行有效风险控制。在后台风控环节，联邦学习还可以进行有效的小微企业信贷风控建模，使金融机构的风控能力进一步提升。此外，微众银行AI解决方案还能够确保金融领域分散小数据与隐私及利益保护间的平衡，加速建设数字中国。