数据孤岛难倒AI落地金融业？微众银行用联邦学习和GPU这样破局

看点：破解数据孤岛和隐私保护两大AI落地难题，联邦学习凭什么风头正盛？近两年，越来越多企业在思考如何应用人工智能（AI）挖掘更多数据价值。然而训练AI需要大量数据，这些数据却越来越难获得。即便是信息化起步早、数据丰富的金融业，同样饱受高质量数据缺失的困扰。金融业看似数据多，实则许多数据未经专业标注，有效数据非常少，大量数据的控制权分散在不同机构、部门，“数据孤岛”问题严重，加之数据隐私保护立法日趋严苛，数据交换与共享受到重重限制。高度智能化和高度隐私安全如何兼得？难道只有拥有海量数据的机构，才能享受AI带来的效率和成本优化？产学界探讨的解局之法，逐渐聚焦于一个新兴技术——联邦学习（Federated Learning）。 ………………………………