基于聯邦學習的聯合建模在保險行業的實踐

◆蔣農

（中國人民財產保險股份有限公司杭州市分公司 浙江 310000）

1 背景

我國正在全面深入推進“互聯網+”戰略，打造數字經濟新優勢。眾多的傳統行業擁抱互聯網。在推進“數字化轉型”的進程中，面臨著“以產品為中心”向“以客戶為中心”的戰略轉型。傳統行業通過多年的積累，已擁有大量的客戶數據，但主要是客戶的交易數據，缺少客戶的行為數據，難以洞察客戶潛在需求。而互聯網企業則相反，他們把持了巨大的流量資源，能夠對客戶的網絡行為有更加全面的了解。傳統行業希望與互聯網企業進行客戶數據共享來構建更為全面完整的客戶畫像體系。

但是簡單的數據共享必定帶來客戶個人信息泄露問題。國家已經或正在出臺的《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律和《刑法》相關條款都規定了企業對和客戶信息安全和個人隱私保護的義務。如何解決既能保護數據安全又能實現數據共享呢？聯邦學習技術在這一領域開始發揮重要作用。

聯邦學習構建了一個隱私保護機器學習系統，使得擁有數據的多方能夠聯合建立并訓練數據模型，并且任意一方的數據都不會泄露給其他參與者，打破數據孤島。

除了數據孤島，企業也有保護核心高價值數據的需求，通過隱私計算和聯邦學習實現數據的所有權和使用權分離是一種有效的解決方式。

2 聯邦學習的分類

聯邦學習最早在 2016 年由谷歌提出，其本質是一種分布式機器學習技術，或機器學習框架，目標是在保證數據隱私安全及合法合規的基礎上，實現共同建模，提升AI模型的效果。……