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        FL.Insight 聯邦學習平臺
        人工智能的發展之鑰,隱私難題的解決之道
        --在行業垂直領域的應用中尤其異構場景下的應用,致力于建立一個基于聯邦學習的新的數據商業模式和共同成長的大數據生態
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        應用場景
        產品背景
        ·人工智能時代的數據挑戰

        產業骨感的數據現實VS產業理想的數據庫

        ·跨界困境:政策監管與企業利益沖突
        1-國際法律監管:gdpr

        2016年4月14日,歐洲議會投票通過了討論四年之久的《通用數據保護法案》,該法案已在2018年5月25日強制生效!根據該法規,一個公司在一個應用上使用數據的時候,首先要獲得用戶的同意,同時如果把這個數據和另一個公司或者企業進行交換的時候也要獲得用戶的同意。gdpr的通過意味著歐盟對個人信息保護及其監管達到了前所未有的高度,堪稱史上最嚴格的數據保護法案。對gdpr的監管的覆蓋與一個組織在世界上的位置無關,如果他們正在收集、處理、監控歐盟居民的個人數據,那么就會受到監管。嚴重違約罰款2000萬歐元或全球營業額的4

        2-國內法律監管:安全法
        3-企業利益考慮

        由于行業競爭、隱私安全、行政手續復雜等問題,即使是在同一個公司的不同部門之間實現數據整合也面臨著重重阻力。企業對用戶數據隱私保護的必要性及自身利益考慮,在有限技術條件下,難以打破當前的數據壁壘。

        ·聯邦學習打破數據壁壘,滿足隱私保護和數據安全的一個可行解決方案

        聯邦學習是什么呢?聯邦學習的目的是解決這個問題,聯邦學習希望做到各個企業的自有數據不出本地,而后聯邦系統可以通過加密機制下的參數交換方式,即使在不違反數據隱私法規情況下,建立一個虛擬的共有模型。這個虛擬模型就好像大家把數據聚合在一起建立的最優模型一樣。但是建立虛擬模型的時候,數據本身不移動,也不泄露隱私和影響數據合規。

        1-聯邦學習的特性
        2-聯邦學習過程
        產品介紹

        科技谷FL.Insight 聯邦學習平臺是一個完整的聯邦智能系統,基于業內成熟的聯邦學習和框架,結合各行業的業務場景和數據安全困境,能夠幫助打破各領域、各行業的數據壁壘,在保護數據隱私和安全的前提下形成一個數據與知識共享的共同體,首創面向各行業的商業聯邦學習應用平臺。實現了在保護本地數據的前提下讓多個數據擁有方聯合建立共有的模型,從而實現了以保護隱私和數據安全為前提的互利共贏,發掘合法合規數據背后的真正知識和價值,保證行業良性發展,產生數據價值的動態流動。

        ·底層框架

        引用聯邦底層框架,搭建滿足性能測試與安全測試要求的底層平臺。

        ·應用平臺

        滿足數據上架、成員管理、項目管理、運維管理等完整的生態版圖功能操作;通過平臺完成客戶完整的聯邦數據建模操作及運維。

        ·客戶場景

        根據應用平臺與客戶數據,并融合多方數據,搭建客戶生態,采用合理的聯邦學習算法,優化行業機理模型。

        ·產品架構圖
        產品功能
        · 生態建設

        建立生態,添加成員,為生態聯盟成員添加配置服務器、環境、服務信息。

        · 成員管理

        成員管理主頁面查看所有的成員清單,對應聯盟角色、數據角色及數據上架信息;數據清單中展示每個數據參與者具體上架的數據信息。

        · 聯邦建模

        聯邦建模實驗室,配置聯邦調度任務屬性、調度依賴、環境參數、組建參數、對聯邦建模過程進行整體的配置管理。

        · 運維管理

        對于聯邦建模任務過程的管理、數據下架、補數;實驗模型結果輸出的多方面(作業任務模型輸出、數據輸出、日志輸出)展示。

        應用場景
        民用航空---民航企業精準投放、個性化服務

        聯合運營商數據共同建模,識別精準用戶,釋放出行指南與優惠購票信息,提供個性化服務,有效提高預測旅客選擇某航司機場轉場的概率。

        銀行金融---發揮存量二次轉化

        聯合第三方數據,在保證各方數據安全和用戶隱私的情況下,優化用戶畫像、根據客戶分層,追蹤客戶歷史觸達記錄,定位近期有需求人群,決策優良觸達時機。

        醫療行業---打破時空限制

        在保證不進行數據交換且保護各大醫療機構隱私的情況下,將限定場景下面向疾病的診斷模型向普適場景下的健康狀態監測進行聯邦遷移,以極低的成本促進優質醫療資源下沉,提升中西部地區和基層醫療機構的醫療服務能力和水平,賦能臨床診斷等細分領域下的智慧醫療,解決醫養結合的應用痛點。

        保險行業---個性化定價

        融合多個數據源,如用戶購買能力(銀行)、用戶個人偏好(社交網站)、保險產品特點等,構建千人前面定價系統。

        智慧安防---事前預警

        基于云計算分析,通過聯邦學習聯合多社區數據、政府公安數據進行安防模型建立,實時高精度重點拍攝、aI人臉識別,提升區域安全及職能部門管理效率。

        自動駕駛---實現交通系統交互創造良好駕駛環境

        打破車輛駕駛的時空限制,通過引入橫向聯邦學習,融合不同車輛與城市攝像頭、交通燈、城市地圖、超聲波、雷達、車聯網、城市等,實現交通系統交互,車路協同,提升無人自動駕駛體驗。

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