原標(biāo)題：AI變革大時(shí)代，微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)開辟新航道

近年來，全球經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)放緩，國際社會(huì)風(fēng)云變幻，大國之間摩擦不斷，貿(mào)易保護(hù)主義日趨抬頭，“逆全球化”現(xiàn)象更是頻繁顯現(xiàn)。與此同時(shí)，全球領(lǐng)域的科技創(chuàng)新發(fā)展也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。

科學(xué)技術(shù)是生產(chǎn)力中最為活躍的因素，科學(xué)變革與技術(shù)進(jìn)步在造福人類的同時(shí)也帶來了一系列問題，甚至安全風(fēng)險(xiǎn)。比如當(dāng)下人們關(guān)于人工智能的安全，可控，可靠和可解釋性等議題就爭議不斷。一方面是由于AI對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的影響日益深入，AI已經(jīng)從生產(chǎn)環(huán)節(jié)優(yōu)化逐漸進(jìn)入分配環(huán)節(jié)的決策。另一方面人們要為經(jīng)濟(jì)增長變慢分配關(guān)系日益緊張的責(zé)任找到一個(gè)載體。

比如歐盟就在2018年5月25日正式實(shí)施了史上最嚴(yán)的個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)條例GDPR（通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例），而在2019年1月21日，谷歌公司就成為依據(jù)此法遭高額處罰的首家美國科技公司，被罰款5000萬歐元。

盡管有這樣的小插曲，但AI作為新一代技術(shù)革命，依然被認(rèn)為是未來全球經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動(dòng)力。根據(jù)Gartner最新發(fā)布的預(yù)測報(bào)告，2022年人工智能驅(qū)動(dòng)的商業(yè)價(jià)值將高達(dá)3.9萬億美元。而在當(dāng)下，面對(duì)復(fù)雜多變的國際政治環(huán)境和充滿斗爭的環(huán)境，人工智能產(chǎn)業(yè)最需要解決的是：如何找到一條新航道，實(shí)現(xiàn)針對(duì)GDPR這樣的法律法規(guī)合規(guī)的人工智能算法設(shè)計(jì)，和人工智能在數(shù)據(jù)層面的公平合作。

消除數(shù)據(jù)短缺，微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)開辟新航道

實(shí)際上，一些具有遠(yuǎn)見的人工智能科學(xué)家以及人工智能團(tuán)隊(duì)和企業(yè)早已開始行動(dòng)。

就在最近，國際人工智能領(lǐng)域最為權(quán)威與重要的協(xié)會(huì)之一AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）在美國舉辦AAAI 2019年會(huì)。一直推崇通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架來解決數(shù)據(jù)安全、短缺等問題的，微眾銀行首席人工智能官（CAIO），國際人工智能學(xué)會(huì)理事長楊強(qiáng)教授作為特邀演講嘉賓，發(fā)表了主題為“GDPR、數(shù)據(jù)短缺和人工智能”的特邀演講（AAAI Invited Talk），全面講述“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”的安全的分布式建模原理和在數(shù)據(jù)合規(guī)上的意義。

（微眾銀行首席人工智能官（CAIO）楊強(qiáng)教授主題演講“GDPR、數(shù)據(jù)短缺和人工智能”現(xiàn)場）

楊強(qiáng)教授在演講中直指當(dāng)前數(shù)據(jù)短缺的根本原因——“如今機(jī)器學(xué)習(xí)最薄弱的環(huán)節(jié)其實(shí)并非算法結(jié)構(gòu)不夠豐富、準(zhǔn)確率不夠高，而是在高質(zhì)量大數(shù)據(jù)的可用性方面面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在許多實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)之間是相互孤立的。集成數(shù)據(jù)的工作越來越困難，其中一部分原因是對(duì)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全的嚴(yán)重?fù)?dān)憂。嚴(yán)格的政府法規(guī)，例如GDPR的實(shí)行讓許多大數(shù)據(jù)公司噤若寒蟬，不敢再互相交流數(shù)據(jù)了，這對(duì)于極度依賴數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)?！?/p>

對(duì)此，楊強(qiáng)教授透露微眾銀行AI正在引領(lǐng)業(yè)界積極尋找正向的應(yīng)對(duì)方法，思考如何把 GDPR 囊括在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)框架之內(nèi)。其中聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)Federated transfer learning作為重要范例，可實(shí)現(xiàn)在不共享各自數(shù)據(jù)的前提下，利用雙方的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)共享模型的性能增長。

實(shí)際上，微眾銀行這一技術(shù)設(shè)想早已經(jīng)得到業(yè)界認(rèn)可。2018年12月4日，電氣和電子工程師協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)（IEEE Standard Association）就批準(zhǔn)了由微眾銀行發(fā)起的關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)和應(yīng)用規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)P3652.1（Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning）立項(xiàng)。微眾銀行成為工作組的召集單位，工作組主席由楊強(qiáng)教授擔(dān)任。工作組將在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的算法框架規(guī)范，使用模式和使用規(guī)范上推動(dòng)相關(guān)國際標(biāo)準(zhǔn)的制定，以幫助和指導(dǎo)不同類別的企業(yè)在合作過程中合法合規(guī)的共同使用數(shù)據(jù)。而作為工作組主席，楊強(qiáng)教授還在會(huì)上介紹了IEEE聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)的工作進(jìn)展，引發(fā)廣泛關(guān)注，反響積極熱烈。

并且，在這次AAAI 2019年會(huì)上，微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)的展臺(tái)前，更是人頭攢動(dòng)，眾多學(xué)者教授、工業(yè)專家、國內(nèi)外學(xué)生都主動(dòng)與微眾銀行現(xiàn)場工作人員，就微眾在AI方向的成果進(jìn)行探討交流、以此加深了解，甚至尋求合作與人才引進(jìn)。微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)也被邀請(qǐng)?jiān)贏AAI大會(huì)上做了聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的教程，系統(tǒng)講述了聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的理論依據(jù)和實(shí)踐案例。

不難看出，無論是楊強(qiáng)教授受邀在人工智能領(lǐng)域殿堂級(jí)的年會(huì)上進(jìn)行主旨演講，還是由電氣和電子工程師協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)被批準(zhǔn)應(yīng)用規(guī)范立項(xiàng)，還是展臺(tái)前的圍觀交流，都證明微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)的技術(shù)實(shí)力和前沿研究，已經(jīng)得到國際學(xué)術(shù)業(yè)界的廣泛認(rèn)可。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢到底是什么？

首先需要了解何為聯(lián)邦學(xué)習(xí)？實(shí)際上就是一種加密的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，參與各方可以在不披露底層數(shù)據(jù)和底層數(shù)據(jù)的加密（混淆）形態(tài)的前提下共建模型。

（聯(lián)邦學(xué)習(xí)基本框架）

而聯(lián)邦學(xué)習(xí)具有四大顯著優(yōu)勢。第一是數(shù)據(jù)隔離，數(shù)據(jù)不會(huì)泄露到外部，滿足用戶隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的需求；第二是能夠保證模型質(zhì)量無損，不會(huì)出現(xiàn)負(fù)遷移，保證聯(lián)邦模型比割裂的獨(dú)立模型效果好。第三則是參與者地位對(duì)等，能夠?qū)崿F(xiàn)公平合作；最后，則是能夠保證參與各方在保持獨(dú)立性的情況下，進(jìn)行信息與模型參數(shù)的加密交換，并同時(shí)獲得成長。

（聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的優(yōu)勢）

總而言之，作為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能有效幫助多個(gè)機(jī)構(gòu)在滿足用戶隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，進(jìn)行數(shù)據(jù)使用和建模。

而在聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，遷移學(xué)習(xí)的能力也可以被搭建出來，做到舉一反三的效果。這個(gè)總的模型叫做「聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)」（Federated Transfer Learning）。

通俗的講，聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)不將數(shù)據(jù)以任何形式堆放在一起，而是像各自堆放成不同的高山，在每座高山的頂上安排一個(gè)機(jī)器人下山尋路，只同步機(jī)器人之間的步調(diào)而非數(shù)據(jù)本身。在此基礎(chǔ)上，不同機(jī)器人還可以實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)以提高對(duì)各自數(shù)據(jù)的理解能力。

舉個(gè)例子，假設(shè)有三個(gè)不同的企業(yè) A、B 和 C，每個(gè)企業(yè)都有不同數(shù)據(jù)。第一個(gè)企業(yè)A有一些用戶特征 數(shù)據(jù);第二個(gè)企業(yè) B 有其他的一些用戶特征數(shù)據(jù)，同時(shí)也包括一些標(biāo)注數(shù)據(jù);第三個(gè)企業(yè) C 是一個(gè)銀行，可能有有關(guān)金融的特征和標(biāo)注數(shù)據(jù)。那么，按照 GDPR 準(zhǔn)則，這三家企業(yè)并不能粗暴地把三方數(shù)據(jù)加以合并，因?yàn)橛脩舨]有同意。

但是，假設(shè)三方各自建立一個(gè)模型，而這個(gè)行為已經(jīng)獲得各自用戶的認(rèn)可。然后，通過加密機(jī)制下的參數(shù)交換方式， 在不違反法規(guī)情況下，建立一個(gè)虛擬的共有模型。這個(gè)虛擬模型將三方數(shù)據(jù)聚合在一起一樣，但是數(shù)據(jù)本身不移動(dòng)， 也不泄露隱私，模型在各自的區(qū)域還是為本地的目標(biāo)服務(wù)。這就在合法合規(guī)的情況下，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的流動(dòng)。

在這樣一個(gè)全新的人工智能框架體系下，各個(gè)參與者的身份和地位相同，數(shù)據(jù)互相獨(dú)立，又融為一體，也就不會(huì)導(dǎo)致企業(yè)之間產(chǎn)生隔閡。對(duì)于現(xiàn)階段，解決企業(yè)之間在確保不侵犯用戶隱私、不違反法規(guī)和不損害企業(yè)之間合作關(guān)系的情況下，進(jìn)行數(shù)據(jù)的流動(dòng)和互通有無，無疑是一個(gè)極具遠(yuǎn)見的創(chuàng)新思路，擁有積極的科技創(chuàng)新意義。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域首個(gè)商用級(jí)開源項(xiàng)目誕生，誰將受益？

此外，在AAAI年會(huì)上，微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)還正式發(fā)布了聯(lián)盟AI生態(tài)系統(tǒng)（Federated AI Ecosystem），同時(shí)開源聯(lián)盟AI解決方案FATE（Federated AI Technology Enabler）。

（聯(lián)盟AI官網(wǎng) https://FedAI.org ）

作為聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域第一個(gè)商用級(jí)開源項(xiàng)目，F(xiàn)ATE為開發(fā)者提供所必須的多方協(xié)同建模工作流管理、加密機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫和并行計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施抽象三層能力，同時(shí)提供了很多開箱即用的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法和聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)算法供開發(fā)者參考，極大簡化了聯(lián)盟AI開發(fā)的流程并降低了部署難度。

事實(shí)上，早有合作企業(yè)已經(jīng)加入聯(lián)盟AI生態(tài)。此前，全國連鎖租車品牌一嗨租車與微眾銀行共同宣布達(dá)成深度戰(zhàn)略合作關(guān)系，宣布雙方將在汽車出行、會(huì)員服務(wù)、金融保險(xiǎn)、區(qū)塊鏈技術(shù)等方面展開多場景多維度創(chuàng)新合作。一嗨租車使用聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)，AI人臉認(rèn)證技術(shù)、支付技術(shù)等金融科技，以優(yōu)化提升用戶體驗(yàn)為目的深度融入租車服務(wù)流程，并將租車場景與銀行大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制體系相結(jié)合，從而為年輕一族及長租客戶提供新的出行生活方式。

不難預(yù)測，未來將有更多的企業(yè)可以享受這項(xiàng)科技創(chuàng)新紅利，借此來打造自己的AI數(shù)據(jù)模型，推動(dòng)自身AI應(yīng)用落地。而據(jù)了解，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可應(yīng)用于不同行業(yè)及其垂直領(lǐng)域，包括金融服務(wù)、物流、供應(yīng)鏈、運(yùn)營商、醫(yī)療健康等。

從制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)到發(fā)布聯(lián)盟AI生態(tài)系統(tǒng)，為何總是微眾銀行？

最后，一個(gè)疑問是，這樣一個(gè)影響AI行業(yè)發(fā)展的重大創(chuàng)新舉措，為何會(huì)是由微眾銀行AI部門這樣的中國團(tuán)隊(duì)來引領(lǐng)呢？

首先，微眾銀行有一支豪華的AI團(tuán)隊(duì)。其中，首席人工智能官楊強(qiáng)教授是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)國際專業(yè)權(quán)威學(xué)者專家和領(lǐng)軍人物。其不僅是國際人工智能協(xié)會(huì)（AAAI）第一位華人院士，更是首位和至今為止唯一的AAAI華人執(zhí)委。此外，其還是國際人工智能聯(lián)合會(huì)(IJCAI，國際人工智能領(lǐng)域創(chuàng)立最早的頂級(jí)國際會(huì)議)理事會(huì)主席，同樣是第一位擔(dān)任IJCAI理事會(huì)主席的華人科學(xué)家。而其他團(tuán)隊(duì)成員也多是在機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)，聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)以及這些人工智能技術(shù)方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和深厚的積累。

更重要的是，楊強(qiáng)教授及其帶領(lǐng)的AI團(tuán)隊(duì)擁有微眾銀行這樣一個(gè)強(qiáng)大的創(chuàng)新平臺(tái)。作為國內(nèi)首家開業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)民營銀行。不設(shè)線下網(wǎng)點(diǎn)的微眾銀行，所開創(chuàng)的事業(yè)也是國內(nèi)首創(chuàng)，因此創(chuàng)立之初便成功解決如何獲客以及與傳統(tǒng)銀行如何競爭共處等問題。

而微眾銀行的AI科技使其快速找到增長突破口。特別是基于聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行多方大數(shù)據(jù)安全利用，使得微眾銀行在包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、差異定價(jià)、精準(zhǔn)營銷等多個(gè)金融場景進(jìn)行成功實(shí)踐，助推微眾銀行實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，使得其金融服務(wù)覆蓋面不斷提升，社會(huì)價(jià)值貢獻(xiàn)進(jìn)一步體現(xiàn)。

舉個(gè)例子，過去小微企業(yè)由于缺乏足夠的經(jīng)營數(shù)據(jù)，難以進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，所以一直存在融資難融資貴的問題。而微眾銀行通過創(chuàng)新使用聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)技術(shù)建立合作生態(tài)，在不侵犯企業(yè)用戶數(shù)據(jù)的情況下，連接了企業(yè)的財(cái)務(wù)、訂貨、能源等大數(shù)據(jù)，對(duì)小微企業(yè)經(jīng)營狀況和信用能夠進(jìn)行360度模型評(píng)估，大大拓展了可貸企業(yè)的范圍。

數(shù)據(jù)說明一切。根據(jù)微眾銀行披露的小微信貸客戶群數(shù)據(jù)顯示，68%的客戶在獲得授信時(shí)無任何企業(yè)類貸款記錄；38%的授信客戶在獲得授信時(shí)無任何個(gè)人經(jīng)營性貸款記錄。足證，聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架的科技創(chuàng)新意義。

總體而言，隨著微眾銀行在聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)和應(yīng)用規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)制定推行，以及對(duì)于聯(lián)盟AI生態(tài)系統(tǒng)的大量推廣建設(shè)，越來越多的企業(yè)加入到聯(lián)盟AI陣營，在合法合規(guī)和保證絕對(duì)安全的情況下，進(jìn)行數(shù)據(jù)的互通有無，將大大消除當(dāng)下企業(yè)與企業(yè)之間、組織與組織之間的數(shù)據(jù)隔閡，最終必將助推人工智能發(fā)展邁入新紀(jì)元。

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