TalkingData-人工智能助力新金融_13页_19mb

人工智能助力新金融总结

核心内容

人工智能技术在金融行业中的应用日益广泛，特别是在营销领域。面对金融用户促活和拉新过程中存在的数据孤岛与用户隐私保护挑战，人工智能通过联邦学习等隐私保护机制，提供了一种有效的解决方案。

主要观点

• 数据孤岛问题：金融机构在获取用户数据时面临数据分散、难以共享的问题，限制了对用户行为和偏好的全面理解。
• 用户隐私挑战：在金融营销中，用户数据的敏感性要求必须采取严格的隐私保护措施，防止数据泄露。
• 联邦学习的应用：联邦学习作为一种分布式加密机器学习机制，能够在不泄露原始数据的前提下进行联合建模，实现多方数据的协同分析。
• 联邦学习的优势：保护数据隐私、提升推荐效果、促进数据共享与合作，是联邦学习在金融营销中的核心优势。

关键信息

金融用户促活的挑战

• 有限用户偏好：金融机构只能观察到部分用户偏好，无法获取更全面的数据。
• 长链高效转化：用户从曝光到最终转化的路径较长，需要高效的转化评估机制。
• 数据隐私保护：在用户促活过程中，第三方数据的使用面临隐私保护的严格要求。

联邦学习解决方案

• 联邦推荐：通过加密数据建模，联合多方数据，解决用户促活中的隐私挑战。
• 联邦广告：通过隐私保护的数据对齐和模型优化，解决用户拉新中的数据回传隐私问题。
• 隐私保护机制：采用差分隐私等技术，对用户行为数据进行打乱处理，防止个人数据被追踪。

联邦学习技术架构

• FATE：一个开源、工业级的联邦学习项目，包含多个核心组件。
  • FATE-Flow：负责任务调度与生命周期管理。
  • FATE-Serving：支持联邦推理与模型管理。
  • FATE-Board：提供可视化与监控功能。
  • Federated ML：核心联邦学习组件，包含分布式计算框架与跨站点网络支持。
• 数据注入：支持多种数据源接入，如HIVE、MySQL、Amazon S3等。
• 设备支持：兼容CPU集群、GPU集群以及移动端（如Android/IOS）。

联邦推荐的局限与优势

• 局限：
  • 内容分析受到限制
  • 集中化推荐问题
  • 新用户无法提供可信推荐
• 优势：
  • 用户长期兴趣探索
  • 数据隐私保护
  • 拓展一方数据提升推荐效果

联邦广告的核心功能

• 隐私保护的数据对齐：确保在数据共享过程中用户隐私不受侵犯。
• 隐私数据的模型优化：在保护数据隐私的前提下，提升广告模型的性能。
• 转化保护：通过加密与数据打乱，防止转化用户信息被追踪。

联邦学习的未来应用

• 联邦学习在金融营销中的应用，有助于实现更精准的用户推荐与广告投放，同时保障用户隐私。
• 通过联合多方数据，提升模型效果，实现共同获益。
• 参与者地位对等，促进行业间的协作与信任。

联系方式

• 咨询服务：ai.ads@webank.com
• 官网详情：ad.webank.com

附录

• 数学公式：$\left\lbrack {1 + u}\right\rbrack - u = \left( {1 + u}\right) {\left( 1 + u\right) }^{2} > 0$
• 文档发布日期：2019年11月25日