Federated AI Technology Enabler(簡稱FATE)是微眾銀行AI團隊在今年2月推出的全球首個工業(yè)級別聯(lián)邦學習框架,可以讓企業(yè)和機構在保護數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)隱私的前提下進行AI協(xié)作。
在促進共享發(fā)展,避免數(shù)據(jù)與平臺壟斷和尊重保護個人隱私之間如何兼顧,是困擾人工智能從業(yè)者的一大難題。而“聯(lián)邦學習”將成為解決這一行業(yè)性難題的關鍵技術。聯(lián)邦學習的優(yōu)勢在于能夠保證參與各方在數(shù)據(jù)不出本地,保持數(shù)據(jù)獨立性的情況下,多方共建模型,共同提升機器學習效果。在滿足用戶隱私保護和數(shù)據(jù)安全需求的同時,共同獲得成長。
目前,我國在聯(lián)邦學習方面的研究和應用已頗具領先性。微眾銀行是國內的首倡者,在國際人工智能專家、微眾銀行首席人工智能官楊強教授的帶領下首次提出了“聯(lián)邦遷移學習”,更通過領銜聯(lián)邦學習國際標準(IEEE標準)制定和開源自研項目FATE和來推動聯(lián)邦學習技術在行業(yè)中的落地應用。
微眾銀行首席人工智能官楊強教授表示,Linux基金會是全球開源組織的重要代表,與Linux基金會的緊密合作是微眾銀行深入開源社區(qū)的重要一步。“我們將充分利用基金會在開源管理、法律規(guī)章、活動執(zhí)行、市場營銷等領域的專業(yè)知識,并履行作為黃金會員的承諾,進一步為開源社區(qū)提供資源與支持,持續(xù)反哺社區(qū),通過開源向整個業(yè)界回饋技術成果。”
作為一個工業(yè)級的聯(lián)邦學習框架,FATE項目不僅提供了一系列開箱即用的聯(lián)邦學習算法、比如 LR、GBDT、DNN等等,更重要的是給開發(fā)者提供了實現(xiàn)聯(lián)邦學習算法和系統(tǒng)的范本,大部分傳統(tǒng)算法都可以經過一定改造適配到聯(lián)邦學習框架中來。同時,FATE提供了一套友好的跨域交互信息管理方案,解決了聯(lián)邦學習信息安全審計難的問題。目前,微眾銀行AI團隊已經推動FATE在信貸風控,客戶權益定價,監(jiān)管科技等領域的一系列應用落地。
全球人工智能發(fā)展進入新階段,呈現(xiàn)出跨界融合、群智開放等新特征。微眾銀行貢獻開源項目FATE,為國內外的開源事業(yè)提供良好的企業(yè)范本,同時也為廣大開發(fā)者獲得人工智能技術的進階機會,并為業(yè)內解決數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)隱私問題提供了新的路徑。這對開發(fā)者、數(shù)據(jù)方以及廣大用戶而言都將是一項多方共贏的舉措。
