在數碼化浪潮的時代背景下，數據要素的戰略性意義逐漸成為全球共識，數據已經成為數字經濟時代不可或缺的生產要素，數據安全與私隱保護進一步上升至宏觀政策層面。微眾銀行是國內首家提出「聯邦學習」解決數據孤島與數據私隱保護難題的機構，其近期的聯邦學習技術創新成果，被國際人工智能頂級學術期刊和頂級學術會議收錄發表，並開源發佈於FATE聯邦學習技術平台，對聯邦學習產業實踐提供了前瞻性的技術指導。

    在人工智能領域，私隱保護技術「聯邦學習（FederatedLearning）」作為一種分佈式的機器學習新範式，具有「數據不動模型動，數據可用不可見」的核心特徵，已成為推動人工智能產業應用深化、數據要素流通、數據價值釋放的關鍵技術。

    此次微眾銀行與上海交通大學、中山大學等機構聯合撰寫的《聯邦學習中私隱與模型性能沒有免費午餐定理》、《FedCG: 聯邦條件對抗生成網絡》、《FedIPR：聯邦學習模型所屬權驗證》多篇論文被IJCAI 2022、TPAMI 2022、ACM TIST國際人工智能頂級學術期刊和頂級學術會議收錄發表。

    論文從可信聯邦學習理論框架、性能效率提升、版權保護等多方面拓展了聯邦學習技術，相關研究成果將成為技術發展創新之路的燈塔，反哺產業應用，進一步推動聯邦學習技術應用深化，促進數據要素流通與數據價值釋放。

    隨着行業應用的深化，可用性、效率等多維度被納入整體技術框架，「可信聯邦學習」(Trustworthy Federated Learning)新範式應運而生。作為一種增強型的聯邦學習，可信聯邦學習除了保證原始數據的私隱安全和模型的可證安全，還保證學習過程的高效率和模型的可用性，模型決策機制的可解釋性，模型的可溯源和審計監管。

    作為全球領先的數字銀行，微眾銀行早在2019年，就將其自研的全球第一個聯邦學習工業級開源框架Federated AI Technology Enabler（FATE）捐贈給了Linux基金會，並持續豐富和補充聯邦學習開源產品版圖，擴大以 FATE 開源生態為核心的聯邦學習生態。

    截至目前，FATE開源社區吸納了電信運營商、金融機構、大型互聯網與科技企業在內的19家成員單位，包括工商銀行、中國銀聯、微眾銀行、VMware、星雲Clustar、中國電信、中國聯通、國電通、中國銀行、中銀金科、建信金科、光大科技、易方達基金、騰訊雲、美團、醫渡雲、第四範式、綠盟科技、亞信科技等。

    同時，微眾銀行積極將前沿技術應用在自身金融業務實踐中，保障自身核心技術的自主可控和信息安全。通過不斷深化聯邦學習等先進技術與相關業務場景的深度融合，微眾銀行構建了以聯邦學習和遷移學習為技術核心，覆蓋營銷、運營、資管、風控、客服、KYC 等多場景全鏈路的 AI 產品矩陣，在提升風險管理、市場營銷、客戶服務等領域智能化水平方面取得了新成效。（記者 黃裕勇）