联邦学习技术在证券行业的应用研究

近年来,联邦学习技术发展迅速,在解决数据孤岛问题、促进数据共享方面展现出较高的应用价值。证券行业拓展联邦学习技术的应用场景,有助于提高精准营销能力、打破数据壁垒,进一步推动行业的数字化转型。本文从联邦学习技术的概念、特点及用途出发,分析了联邦学习技术在证券行业的应用方法和应用场景,总结了联邦学习技术应用面临的挑战及未来展望。

联邦学习技术在税收风险管理中的应用构想

当前,智慧税务建设紧密围绕以数治税和云端算税的税收征管理念,着重集聚性地运用大数据、云计算、区块链以及人工智能等技术,并从涉税数据的采集、整理、分析全流程加以考量。然而,现阶段税收风险管理仍存在诸如涉税数据多源异构性欠佳、先进算法分布式计算的应用较为有限、大数据风控技术融入程度不够等问题。出现这些问题的根本原因在于高价值涉税数据共享不充分,仍处于分割的“数据孤岛”状态。联邦学习技术基于分布式计算框架,在源数据不出域的情况下,采用同态加密技术实现人工智能建模,既可以确保数据隐私安全,又可以保证模型预测性能。将联邦学习技术应用于税收风险管理,能够有效应对现阶段税收风险管理存在的上述问题,进而提升税收风险管理效能。

联邦学习技术在金融行业的应用研究

当前明文数据流通带来的数据泄露与滥用问题越来越严重,这对跨域数据融合的机器学习带来了严峻考验。同时人工智能技术发展速度逐步加快,已经在很多领域实现了广泛应用,但受到企业竞争、安全问题和审批流程等因素影响,企业内部数据之间在实现互联互通过程中遇到了很大阻碍,容易引起 “数据孤岛”问题。如何保护数据隐私,是现阶段全世界关注的趋势,为人工智能技术发展带来巨大挑战。联邦学习是一种分布式机器学习技术,具有数据安全与隐私保护功能,在人工智能应用时代下备受各行各业关注。本文首先对联邦学习技术进行概述,然后介绍了联邦学习技术的分类,最后探讨了联邦学习技术在金融行业的具体应用。