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微众银行陈天健:联邦学习是构建数字银行AI的基石

发布时间:2019-08-28 13:32:17  |  来源:中国网科学  |  作者:李冉  |  责任编辑:科学频道

近年来,世界各地数字银行蓬勃发展,机遇与挑战并存。8月22日上午,在美国加州圣地亚哥召开的Linux开源峰会上,微众银行AI部门副总经理陈天健发表了题为《Federated AI in Future Digital Banking》的演讲,并表示:“借助人工智能技术,银行金融服务数字化、自动化、无人化已是大势,金融服务将会迎来新的技术革命,但对于这一领域的人工智能技术来说,如何应对安全、公平、数据保护三大挑战将成为关键。”


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崛起的线上金融服务正面临挑战

陈天健指出,全球化的必然趋势、市场的激烈竞争、政策的持续驱动、客户期望的不断提升,以及金融科技的快速发展,都推动着我国银行业产生巨大变化。中国目前有超过6亿人在线上获得银行服务,如何应用更加先进的技术改造服务流程,满足客户不断升级的需求,提高经营效率成为众多银行的思考重点。而另一方面,银行业的AI应用中也面临三大挑战:安全、公平、数据保护。

首先,随着互联网技术的发展,银行业中的金融欺诈方式也不断发生变化。在人工智能落地银行业务的过程中,减少欺诈交易和不断涌现的外部威胁带来的损失,实现技术的安全可控,保障交易过程的安全性,逐渐成为了银行的工作重点。

其次,面对公平性的挑战,人工智能需要在“效率和公平”之间找到一个平衡点。从效率的角度出发,银行业的所有枯燥、重复、机械、缺乏创造力的工作都应该交给人工智能,而从人类社会稳定的角度考虑,则需要有一些“弱者保护”机制,需要树立起机器的价值观和道德感。人工智能在银行业的应用应通过持续提高技术水平、改善管理方式,在数据获取、算法设计、技术开发、产品研发和应用过程中保障利益相关者的权益,促进机会均等,消除偏见和歧视,最终促进公平公正。

最后则是重中之重——对数据保护的关注。在大数据时代,数据挖掘和分析的技术得到前所未有的发展,对于银行业而言,一旦用户的信息被非法利用,将有可能造成难以估量的损失。银行作为客户资金和信息的重要载体,保障客户的网上交易安全和信息安全责任重大。

联邦学习破解银行业AI数据困局

人工智能的发展离不开大数据,如果说人工智能技术是火箭引擎,大数据就是燃料。然而数据量的激增并不意味着真正的“大数据”时代到来。尤其对于银行业而言,各家银行沉积的数据方式、数据特点存在着许多差异,即使是一家银行下属的多个部门,也都有着自己的数据沉淀和重重“部门墙”,因此,行业实际上存在着大量的“数据孤岛”,让人工智能技术的落地举步维艰。此外,从欧盟颁布的《数据隐私保护条例》(General Data Protection Regulation,简称GDPR),到国内“最严”《数据安全管理办法》的出台,都不难看出:未来行业面临的社会大众的要求和监管一定越来越严格。

陈天健指出,联邦学习正是在这样的场景下应运而生的解决方案,其优势在于能够保证参与各方在数据不出本地、保持数据独立性的前提下,多方共建模型,共同提升机器学习效果。在满足用户隐私保护和数据安全需求的同时,实现多方共赢。

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全球首个联邦学习工业框架FATE助力AI应用落地

陈天健提到,目前,我国在联邦学习方面的研究和应用已颇具领先性。微众银行作为联邦学习的国内首倡者,在国际人工智能专家、微众银行首席人工智能官杨强教授的带领下首次提出了“联邦迁移学习”,并通过领衔联邦学习国际标准(IEEE标准)制定、开源自研联邦学习框架Federated AI Technology Enabler(简称FATE)等来推动联邦学习技术在行业中的落地。

其中,微众银行自主研发的联邦学习FATE是全球首个工业级别联邦学习框架,可以让企业和机构在保护数据安全和数据隐私的前提下进行AI协作。今年6月25日,微众银行宣布将FATE贡献给Linux基金会,并宣布成为其黄金会员。据悉,除了银行业以外,微众银行AI团队已经推动FATE在信贷风控,客户权益定价,监管科技等金融+领域的一系列应用落地。

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如今,全球人工智能发展进入新阶段,绝非只有金融行业面临“数据孤岛”的困境。针对人工智能未来如何落地更多行业的问题,陈天健的观点是:只有在保证数据不出本地,各个数据拥有方可以在安全、保密的前提下交换人工智能模型的参数,通过合法合规的方式打破“数据孤岛”,联合建模实现共赢,这才是人工智能未来的应用前景。