Talkingdata--T112019-数据智能峰会-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

本文探讨了人工智能在金融营销中的应用，特别是在解决数据孤岛和用户隐私保护方面的挑战。通过引入联邦学习机制，金融机构能够在不泄露用户原始数据的前提下，实现多方数据联合建模，从而提升推荐和广告效果。

主要观点

• 数据孤岛与隐私挑战：金融机构在用户促活和拉新过程中面临数据孤岛和隐私保护的双重问题，传统方法难以获取更全面的用户偏好和转化数据。
• 联邦学习的引入：联邦学习是一种分布式加密机器学习机制，能够在保护数据隐私的前提下，实现跨机构的数据联合建模。
• 联邦推荐与联邦广告：联邦学习被应用于推荐系统和广告系统，分别解决用户促活和用户拉新中的隐私问题。
• 联邦推荐的优势：通过联合多方数据，联邦推荐能够探索用户长期兴趣，提升推荐效果，同时保护数据隐私。
• 联邦广告的解决方案：联邦广告通过隐私保护的数据对齐和模型优化，解决数据回传中的隐私问题，同时保障转化数据的安全性。

关键信息

联邦学习概述

• 定义：联邦学习是一种隐私保护的机器学习机制，通过分布式加密技术实现联合建模。
• 特点：
  • 任何底层数据不向对方泄露
  • 参与者地位对等
  • 支持横向和纵向联邦学习
• 应用场景：
  • 联邦推荐：用于用户促活，解决第三方数据隐私问题
  • 联邦广告：用于用户拉新，解决数据回传隐私问题

联邦学习架构

• FATE项目：开源、工业级的联邦学习项目，包含以下核心组件：
  • FATE-Flow：提供流程解析、生命周期管理和多参与方任务调度
  • FATE-Serving：支持联邦推理、模型管理和版本控制
  • FATE-Board：提供联邦学习的可视化、监控和日志管理
  • Federated ML：联邦学习核心组件，包含EggRoll分布式计算框架和联邦网络跨站点通信

数据来源与处理

• 数据注入：支持多种数据源接入，包括HIVE、MySQL、Amazon S3、CSV、Level DB、HBASE、HDFS等
• 设备支持：兼容CPU集群、GPU集群以及移动设备（如Android/IOS）

联邦推荐

• 传统推荐的局限：
  • 内容分析受到限制
    学生
  • 集中化推荐问题
  • 新用户无法提供可信推荐
• 联邦推荐的优势：
  • 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
• 技术实现：采用联邦FM推荐模型，结合高效的架构设计，实现安全使用第三方数据，提升推荐效果

联邦广告

• 隐私保护的数据对齐：确保用户数据在多方之间对齐，同时保护隐私
• 隐私数据的模型优化：通过差分隐私技术对转化数据进行打乱，防止个人行为被跟踪
• 转化保护：转化用户与点击用户混合在一起，无法从加密数据中识别具体转化用户

结论

联邦学习为金融营销提供了新的解决方案，有效应对数据孤岛和用户隐私保护的挑战。通过联邦推荐和联邦广告，金融机构能够在不泄露用户数据的前提下，实现更精准的用户行为分析和营销策略优化，从而提升用户促活和拉新的效率。

联系方式

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

公式说明

$$
[1 + u] - u = (1 + u)(1 + u)^2 > 0
$$

该公式用于说明联邦学习在金融营销中的价值，即通过联合多方数据，提升模型效果，实现正向增长。