2020年8月7日，為期三天的第五屆全球人工智慧與機器人峰會（CCF-GAIR 2020）開幕。本屆峰會以「AI新基建，產業新機遇」為主題，吸引了2000人次學術界和工業界的與會者，百舸「基」流，重點探討AI學術基礎與產業落地的未來發展趨勢。本屆峰會由中國計算機學會 CCF 主辦，雷鋒網和香港中文大學（深圳）聯合承辦，鵬城實驗室和深圳市人工智慧與機器人研究院協辦，學界權威、明星企業、行業精英共濟一堂，「產、學、研」專業人士暢所欲言。
值得注意的是，CCF-GAIR 2020峰會首次設立了「聯邦學習與大數據隱私」專場，充分觸達人工智慧領域研究前沿。閉幕日當天，相關重磅獎項接連發布，微眾銀行榮膺「聯邦學習開拓獎」，微眾銀行首席人工智慧官楊強教授發表主題演講，同與會嘉賓分享聯邦學習的最新發展及應用情況。
（聯邦學習與大數據隱私專場頒獎現場）
「在AI研究上，我們並非全然落後」
8月9日，「聯邦學習與大數據隱私」專場大咖雲集，微眾銀行首席人工智慧官楊強教授與京東數科AI實驗室首席科學家薄列峰，以及騰訊安全天御金融風控負責人李超、第四範式資深機器學習架構師塗威威、創新工場南京人工智慧研究院執行院長馮霽、深圳邏輯匯科技有限公司創始人叢明舒等專家齊亮相。峰會主辦方宣布微眾銀行獲得「聯邦學習開拓獎」，表明業界對微眾銀行在聯邦學習領域奠基性貢獻的認可。開拓意味著「做第一個吃螃蟹的人」，先行者是既孤獨又決然的，作為聯邦學習領域的領軍人物，楊強教授同團隊成員見證著聯邦學習的發展壯大，一路走來始終堅持推動相關技術研究、標準制定以及應用落地實踐，當初播撒的星星之火如今已成燎原之勢。
對於人工智慧研究來說，聯邦學習是我國在國際上鮮有地擁有話語權的技術研究領域，這得益於其在國內理論研究、發展路徑、開源項目、應用實例等方面的日臻成熟。楊強教授在《聯邦學習的數據價值和模型安全》主題演講中提及，由於當前數據孤島特性、G端政府監管對數據安全的要求，C端用戶對數據隱私保護的需求，使得數據價值難以完全發揮效用，面對人工智慧面臨的新挑戰，微眾銀行最早系統性提出了聯邦學習理論體系，使其成為業界技術研究與應用的焦點。
聯邦學習創新性實現了「數據不動模型動」、「數據可用不可見」，讓不同機構之間進行AI協作，數據和模型都保留在本地，建模的過程保證了數據的安全，有效地幫助各個參與者在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下，進行聯合數據使用和建模。隨著研究發展態勢的日益清晰，微眾銀行楊強教授團隊對上述技術原理進行了系統性闡釋，將學術成果和工程經驗彙編為《聯邦學習》專著，聯邦學習第一本「教科書」誕生，這也標誌著聯邦學習技術正式走向成熟。
為了使聯邦學習生態系統擁有可靠的安全計算框架，微眾銀行隨即推出開源全球首個工業級聯邦學習開源框架FATE，並領銜制定聯邦學習IEEE標準等國際國內行業標準。在微眾銀行的積極推進下，聯邦學習開源項目FATE社區目前已有超370家企業、164所高校合作，成為國際上知名的聯邦學習開源軟體，優秀的開發者更是數不勝數。
加速成果應用，實現跨領域服務
如果說以數據隱私安全需求為導向的技術理論是聯邦學習的堅實主體，那麼成熟的行業標準、開源框架等客觀有利條件，則同成功的落地實踐一起構成它的「兩翼」。聯邦學習可以應用於不同行業及其垂直領域，包括醫療健康、金融服務、供應鏈等。在當日舉行的「AI金融」專場，楊強教授對聯邦學習在金融服務領域的落地應用成果進行了介紹。
他表示，聯邦學習技術能夠加速大數據合作生態構建，在「網際網路+銀行」方面，通過發票數據、徵信分等標籤屬性進行聯合建模，預測小微企業信貸逾期概率，解決小微企業信貸的風險管理難題；在反洗錢方面，滿足金融數據安全合規要求，解決樣本數據集少的問題。同時，微眾銀行利用「RTA+聯邦廣告」，在數據加密及隱私保護的前提下，優化後端轉化效果，實現目標人群的精準觸達，兼顧數據安全和長鏈路優化。
乘著「新基建」機遇東風，微眾銀行作為聯邦學習開拓者，將承受更多期待與責任。目前，微眾銀行帶頭牽線成立聯邦學習產業生態發展聯盟，旨在推動以人工智慧及聯邦學習算法為核心的技術創新, 打造以提升數據價值及加強信息隱私安全保護為目的的產業生態系統。未來聯盟將吸納更多會員單位、諮詢專家加入，持續推動相關技術在各個產業場景的應用落地, 引領產業的快速、健康發展。