通过联邦学习能够帮助金融机构在满足保护用户隐私、满足合法合规的前提下，多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习的新型人工智能基础技术。数据联合和融合使用过程中，也不可避免地出现了数据治理方面的安全问题。

百融云创作为国内领先的AI技术独立平台，运用联邦机器学习，一方面实现了数据隔离，参与各方的数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求;另一方面，通过联邦学习能够保证模型质量无损，不会出现负迁移，保证联邦模型比割裂的独立模型效果好。此外，重要的一点是各参与者地位对等，能够实现公平合作，实现打通“数据孤岛”到“共同富裕”的目标。

如今人们越来越重视自己的隐私，金融消费者个人的隐私保护也受到了各界人士的重视，因此数据安全和信息安全在金融数字化转型的过程中十分重要。那如何在数据不出域的条件下实现多方基于各自隐私数据计算的问题是金融机构期望解决的问题。作为国内人工智能驱动金融业务升级的领航者，百融云创不断完善机器学习平台建设，基于风控场景率先在业内推出基于自动机器学习(AutoML)技术的智能模型训练平台“计算未来AutoML”。与此同时，在数据和信息安全备受重视的形势下，百融云创还积极探索联邦机器学习(FML)技术，通过去中心化协作的方式，为金融机构转型升级提供全新的发展思路。

联邦学习大规模落地的核心还是对业务应用产生价值，百融云创利用联邦学习可以帮助金融机构在没有任何模型训练经验的条件下，快速、高效地完成风控模型训练与智能风控体系搭建。这样就可以实现建模工作自动化，降低建模工作的门槛，提高模型开发和部署效率，是企业打造数据驱动的业务模式的利器。除此之外，还可以有效实现用户深度经营与网格化精细管理，根据金融机构的实际需求与业务开展情况，持续提供客制化风控解决方案。

百融云创的“联邦学习模式”在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私，并在保证合法合规的前提下，参与方或多计算节点之间开展高效率的学习，能够根据金融行业的行业特征，进行适应和改变，将其研发成更适用于金融场景的技术工具。作为国内的头部人工智能与大数据应用企业，百融云创会继续探索AI技术领域，争取不断进步，提高金融行业的科技水平。

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