随着大数据技术的发展，数据已是新产业、新业态的核心生产要素，数据运用面临的隐私性、可用性也随之备受关注。而在价值产生的过程中，需要对数据进行严格保护。但数据分布在不同的企业、机构，形成了一个个的数据“孤岛”。联邦学习作为加密的分布式机器学习新范式，能够有效解决人工智能落地应用中的数据孤岛与数据隐私保护难题，在提升跨行业、跨企业的大数据挖掘能力的基础上，能够有效保障数据的安全性，保护用户隐私，正日益受到金融行业重视。

目前大型银行已经开始布局，部分金融科技公司也已纷纷入局联邦学习应用。百融云创作为国内领先的独立AI技术平台，近年来不断发力联邦学习技术，开创了一种面向数据隐私保护的机器学习新范式。在这种新的框架下，各参与方通过联邦学习机制实现了多赢的局面，也为金融行业人工智能技术的应用提供了一种新的应用前景。

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。

面对新技术的快速融入，新的市场机遇来临，未来金融与科技的融合将会更加深入，大数据时代的高速发展也为金融机构带来了更多的创新点和想象空间。毋庸置疑，联邦学习应用将会在中国金融行业变革中引起变革，而在这一过程中，百融云创将始终引领金融科技行业的技术创新方向。

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