WeLab匯立集團獲發(fā)明專利！助力金融機構提升數(shù)據(jù)分析和處理能力

近日，WeLab匯立集團宣布由其創(chuàng)新研究中心團隊研發(fā)的“聯(lián)合建模方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)”獲國家知識產(chǎn)權局頒發(fā)發(fā)明專利證書。該專利提供了一種基于XGBoost算法的混合聯(lián)邦學習方法，旨在解決機構方在同時缺少數(shù)據(jù)樣本和特征維度的情況下，如何與其他機構聯(lián)合建模的問題。

背景

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的發(fā)展，傳統(tǒng)的金融業(yè)務模式正在被逐漸顛覆，以往的金融模型和算法在處理大規(guī)模、復雜的數(shù)據(jù)時面臨諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)多樣性和高維性帶來的處理難題，以及數(shù)據(jù)隱私和安全性的保護問題。這些問題使得單個機構難以獨立完成高質(zhì)量的模型訓練，因此需要與其他機構聯(lián)合建模。

集團“聯(lián)合建模方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)”專利為金融行業(yè)提供了一種高效、安全的聯(lián)合建模方法。通過結合XGBoost算法、直方圖算法、同態(tài)加密、安全聚合和gRPC交互等多種技術，為各機構提供了一種更為靈活的聯(lián)邦學習方案，即混合聯(lián)邦學習，各機構可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，共同訓練一個高效的機器學習模型，確保了數(shù)據(jù)的安全性和模型的有效性，解決了數(shù)據(jù)樣本和特征維度不足的問題。該技術避免了人工資源浪費、機器資源浪費，同時顯著地減少了數(shù)據(jù)傳輸量，提高了計算效率以及數(shù)據(jù)處理的準確度和速度。

應用

應用一、銀行風控模型

風控模型是用于評估貸款申請風險至關重要的工具。然而，單個銀行往往難以獲取足夠的數(shù)據(jù)樣本和特征維度，導致模型的準確性和魯棒性不足。通過基于XGBoost的混合聯(lián)邦學習方案，多家銀行可以聯(lián)合訓練風控模型，共享數(shù)據(jù)特征，提高模型的預測能力，同時確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

應用二、信用評分系統(tǒng)

信用評分系統(tǒng)是金融機構評估個人或企業(yè)信用風險的重要手段。傳統(tǒng)的信用評分系統(tǒng)依賴于單一機構的數(shù)據(jù)，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差和模型過擬合的問題。通過混合聯(lián)邦學習，多家金融機構可以聯(lián)合訓練信用評分模型，綜合考慮多方面的特征信息，提高評分的準確性和公平性。

應用三、金融欺詐檢測

傳統(tǒng)的欺詐檢測模型往往只能基于單一機構的數(shù)據(jù)進行訓練，難以捕捉到跨機構的欺詐行為。通過混合聯(lián)邦學習，多家金融機構可以聯(lián)合訓練欺詐檢測模型，共享異常行為的特征信息，提高模型的檢測能力和泛化能力。

小結

基于XGBoost的混合聯(lián)邦學習方案為金融行業(yè)提供了一種高效、安全的聯(lián)合建模方法。通過結合多種先進技術，該方案不僅解決了數(shù)據(jù)樣本和特征維度不足的問題，還確保了數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。未來，WeLab匯立集團創(chuàng)新研究中心也將繼續(xù)相關技術的探索，讓該方案在金融行業(yè)中發(fā)揮更大的作用，推動金融行業(yè)的智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。