2020-03-02 7:03:07
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的深入發(fā)展，AI在金融、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用也漸趨多元。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在落地過程中普遍面臨搭建計算框架投入大、算法和模型調(diào)優(yōu)門檻高、人才缺口大等難題，對一般企業(yè)來說，AI仍是難以觸及的技術(shù)。為了降低應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)解決實際問題的門檻，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺應(yīng)運而生。
據(jù)國際權(quán)威研究機(jī)構(gòu)IDC報告顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺是AI產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的重要基礎(chǔ)，具有巨大市場發(fā)展空間與潛力。過去兩年應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)給中國AI市場帶來的投入規(guī)模達(dá)百億，預(yù)計2018-2023年間商業(yè)化機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺的復(fù)合增長率將高達(dá)62%。
作為國內(nèi)人工智能驅(qū)動金融業(yè)務(wù)升級的領(lǐng)航者，百融云創(chuàng)自2018年成立人工智能金融實驗室以來，不斷完善機(jī)器學(xué)習(xí)平臺建設(shè)，基于風(fēng)控場景率先在業(yè)內(nèi)推出基于自動機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)技術(shù)的智能模型訓(xùn)練平臺“計算未來AutoML”。與此同時，在數(shù)據(jù)和信息安全備受重視的形勢下，百融人工智能金融實驗室團(tuán)隊還積極探索聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)(FML)技術(shù)，通過去中心化協(xié)作的方式，為金融機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級提供全新的發(fā)展思路。
AutoML助力輕松搭建智能風(fēng)控體系
當(dāng)前，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)消費金融公司的風(fēng)控環(huán)節(jié)中，普遍存在信息不對稱、成本高、時效性差、效率低等問題，傳統(tǒng)的風(fēng)控手段已經(jīng)難以滿足個人消費旺盛引發(fā)的信貸增長，和長久以來被傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)忽視的長尾用戶的貸款需求。而這些機(jī)構(gòu)在升級智能風(fēng)控的過程中普遍面臨著AI技術(shù)門檻高、風(fēng)控專家稀缺、風(fēng)控模型迭代慢、大數(shù)據(jù)算力不足等痛點。
隨著Auto ML技術(shù)的日益興起與完善，百融人工智能金融實驗室將其應(yīng)用到風(fēng)控建模中，自主研發(fā)了智能模型訓(xùn)練平臺“計算未來AutoML”，可以幫助金融機(jī)構(gòu)在沒有任何模型訓(xùn)練經(jīng)驗的條件下，快速、高效地完成風(fēng)控模型訓(xùn)練與智能風(fēng)控體系搭建。
據(jù)悉，“計算未來AutoML”實現(xiàn)建模工作自動化，降低建模工作的門檻，提高模型開發(fā)和部署效率，并預(yù)制了針對多種客群類型與業(yè)務(wù)階段的專家方案，可開發(fā)多類型風(fēng)控模型，有效實現(xiàn)用戶深度經(jīng)營與網(wǎng)格化精細(xì)管理，根據(jù)金融機(jī)構(gòu)的實際需求與業(yè)務(wù)開展情況，持續(xù)提供客制化?控解決方案。
傳統(tǒng)的AI模型訓(xùn)練往往要經(jīng)歷特征分析、模型選擇、調(diào)參、評估等步驟，這些步驟需要經(jīng)歷數(shù)月的時間，如果完全沒經(jīng)驗，時間會更長。通過運用AI行業(yè)當(dāng)下最前沿的AutoML技術(shù)，百融云創(chuàng)有效突破“模型優(yōu)化瓶頸”，實時計算超體量數(shù)據(jù)，完美支持特征?程與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的線上服務(wù)，為??智能裝上“F1方程式引擎”，?效服務(wù)千萬量級客戶。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)構(gòu)建智能金融時代信任基石
隨著各界對金融消費者個人隱私保護(hù)的日益重視，數(shù)據(jù)和信息安全已經(jīng)成為智能金融時代重要的信任基石。而聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)將為解決數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)共享的矛盾提供有效方案。這是一種加密的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可實現(xiàn)各個企業(yè)自有數(shù)據(jù)不出本地，通過加密機(jī)制下的參數(shù)交換方式，在不違反數(shù)據(jù)法規(guī)隱私的情況下，建立一個虛擬的共有模型，最終通過聯(lián)合建模提升模型的效果。
百融人工智能金融實驗室相關(guān)算法負(fù)責(zé)人介紹，運用聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)，一方面可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)隔離，參與各方的數(shù)據(jù)不會泄露到外部，滿足用戶隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的需求;另一方面，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠保證模型質(zhì)量無損，不會出現(xiàn)負(fù)遷移，保證聯(lián)邦模型比割裂的獨立模型效果好。此外，重要的一點是各參與者地位對等，能夠?qū)崿F(xiàn)公平合作，實現(xiàn)打通“數(shù)據(jù)孤島”到“共同富?！钡哪繕?biāo)。
在應(yīng)用場景層面，聯(lián)邦學(xué)習(xí)主要有橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、眾向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)三種。以眾向聯(lián)邦學(xué)習(xí)來說，其特點是樣本ID重疊較多、樣本特征重疊較少，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以實現(xiàn)雙方獲利，即無標(biāo)簽一方可以使用聯(lián)邦模型預(yù)測，有標(biāo)簽一方提升模型準(zhǔn)確度。比如銀行和互聯(lián)網(wǎng)公司的合作，銀行有用戶銀行卡的收支行為與貸款信息，而電商企業(yè)掌握用戶的商品瀏覽與購買歷史信息，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)雙方可以在風(fēng)控管理、信用評估、精準(zhǔn)營銷等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)合作。
據(jù)悉，從去年9月開始投入研發(fā)到現(xiàn)在，百融人工智能金融實驗室已經(jīng)完成聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本開發(fā)。下一步將繼續(xù)豐富上層功能運用和底層協(xié)議改造，完善整體機(jī)器學(xué)習(xí)平臺即“百小漁”(授人以魚不如授人以漁，百融自動化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺)的建設(shè)，將自動機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)全部嵌到里面去。
上述負(fù)責(zé)人表示，同樣是做機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，相比BAT互聯(lián)網(wǎng)大廠，百融云創(chuàng)機(jī)器學(xué)習(xí)將觸達(dá)金融行業(yè)內(nèi)部的特征，使整個框架更貼合金融屬性，更適合于金融場景，助力金融AI應(yīng)用普惠化。
來源：北國網(wǎng)
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編輯：楊文博