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時(shí)間:2024-12-23 01:44:24 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 編輯:娛樂
近日,WeLab匯立集團(tuán)宣布由其創(chuàng)新研究中心團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“聯(lián)合建模方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)”獲國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)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)
近日,匯和處WeLab匯立集團(tuán)宣布由其創(chuàng)新研究中心團(tuán)隊(duì)研發(fā)的立集理能力“聯(lián)合建模方法、裝置、團(tuán)獲提升電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)”獲國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局頒發(fā)發(fā)明專利證書。發(fā)明分析該專利提供了一種
基于XGBoost算法的專利助力混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法,旨在解決機(jī)構(gòu)方在同時(shí)缺少數(shù)據(jù)樣本和特征維度的金融機(jī)構(gòu)情況下,如何與其他機(jī)構(gòu)聯(lián)合建模的數(shù)據(jù)問題。
背景
隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的匯和處發(fā)展,傳統(tǒng)的立集理能力金融業(yè)務(wù)模式正在被逐漸顛覆,以往的團(tuán)獲提升金融模型和算法在處理大規(guī)模、復(fù)雜的發(fā)明分析數(shù)據(jù)時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn),如數(shù)據(jù)多樣性和高維性帶來的專利助力處理難題,以及數(shù)據(jù)隱私和安全性的金融機(jī)構(gòu)保護(hù)問題。這些問題使得單個(gè)機(jī)構(gòu)難以獨(dú)立完成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練,因此需要與其他機(jī)構(gòu)聯(lián)合建模。匯和處
集團(tuán)“聯(lián)合建模方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(jié)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(shù),為各機(jī)構(gòu)提供了一種更為靈活的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案,即混合聯(lián)邦學(xué)習(xí),各機(jī)構(gòu)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下,共同訓(xùn)練一個(gè)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)避免了人工資源浪費(fèi)、機(jī)器資源浪費(fèi),同時(shí)顯著地減少了數(shù)據(jù)傳輸量,提高了計(jì)算效率以及數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確度和速度。
應(yīng)用
應(yīng)用一、銀行風(fēng)控模型
風(fēng)控模型是用于評(píng)估貸款申請(qǐng)風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要的工具。然而,單個(gè)銀行往往難以獲取足夠的數(shù)據(jù)樣本和特征維度,導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性和魯棒性不足。通過基于XGBoost的混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案,多家銀行可以聯(lián)合訓(xùn)練風(fēng)控模型,共享數(shù)據(jù)特征,提高模型的預(yù)測能力,同時(shí)確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。
應(yīng)用二、信用評(píng)分系統(tǒng)
信用評(píng)分系統(tǒng)是金融機(jī)構(gòu)評(píng)估個(gè)人或企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。傳統(tǒng)的信用評(píng)分系統(tǒng)依賴于單一機(jī)構(gòu)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(xué)習(xí),多家金融機(jī)構(gòu)可以聯(lián)合訓(xùn)練信用評(píng)分模型,綜合考慮多方面的特征信息,提高評(píng)分的準(zhǔn)確性和公平性。
應(yīng)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(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,難以捕捉到跨機(jī)構(gòu)的欺詐行為。通過混合聯(lián)邦學(xué)習(xí),多家金融機(jī)構(gòu)可以聯(lián)合訓(xùn)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(jié)
基于XGBoost的混合聯(lián)邦學(xué)習(xí)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(jié)合多種先進(jìn)技術(shù),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(tuán)創(chuàng)新研究中心也將繼續(xù)相關(guān)技術(shù)的探索,讓該方案在金融行業(yè)中發(fā)揮更大的作用,推動(dòng)金融行業(yè)的智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
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