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每日经济新闻咨询@联邦学习成人工智能新贵 腾讯安全：技术服务能力才是重点


每经采访人员：宗旭 每经编辑：梁枭
【每日经济新闻咨询@联邦学习成人工智能新贵 腾讯安全：技术服务能力才是重点】
每日经济新闻咨询@联邦学习成人工智能新贵 腾讯安全：技术服务能力才是重点
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腾讯安全大数据金融安全负责人章书（腾讯供图）
4月17日 ， 江苏银行与腾讯安全共同举行联邦学习线上发布会 。 双方将联合共建“智能化信用卡管理联合实验室” ， 围绕联邦学习开展深入合作 ， 推动AI技术与信贷风控结合 。 这是腾讯安全第一次对外公布其联邦学习服务 。
联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术 ， 由谷歌于2016年最先提出 。 至于为什么会出现 ， 且现在受到大家的追捧 ， 与当下日益趋严的数据保护环境分不开 。
随着技术进步 ， 数据的重要性不需多说 。 理论上 ， 想要挖掘和释放数据的价值 ， 将大数据技术和人工智能技术结合就能做到 。 然而现实是 ， 由于数据中包含大量个人隐私、商业机密等 ， 数据隐私安全的问题因此也受到世界各国广泛的重视 。
比如欧盟出台的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的《美国加州消费者隐私法》(CCPA)、新加坡修订的《个人数据保护法案》 ， 以及中国颁布的《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》等 ， 都对数据的隐私和安全作了严格要求 。
以欧洲为例 ， 时常传出Facebook以及谷歌因数据安全而被处罚的消息 。 2018年5月份 ， 被称为“史上最严的数据保护法案”的GDPR正式生效 。 在GDPR的规定下 ， 用户作为原始数据的拥有者,在用户没有批准的情况下 ， 两个公司简单地交换数据是不被允许的 。 如果企业不遵守新规 ， 将面临最高2000万欧元 ， 或相当于其全球年销售额4%的罚款（二者取较高值） ， 这种后果任何企业都难以承受 。
为了避免触碰法律而被罚款 ， 企业不得不“收敛”自己的行为 ， 这也造成现实中的数据形成了大量的“数据孤岛” ， 导致大数据与人工智能的结合并不完美 ， 数据价值并未被充分挖掘和释放 。 在中国也是如此 ， 由于出台了越来越严格的隐私保护方面的相关法规 ， 企业在数据方面的合作就变得越来越困难 。
腾讯安全大数据创新中心负责人罗松表示：“我们碰到过一些案例 ， 有些客户非常愿意跟我们进行数据合作 ， 但是因为合规要求不能满足 ， 所以非常遗憾地放弃了合作 。 我们团队急需一种比较好的技术和方案来帮助我们走出这个困境 ， 所以选择了联邦学习 。 ”
联邦学习应用服务的好处在于它采用的纵向和横向两种方式 。 其中 ， 纵向联邦学习主要针对拥有异构数据的机构 ， 如银行、电商等 ， 通过融合多个机构对相同样本的不同观察进行AI联合建模；横向联邦学习主要针对拥有同构数据的大量终端用户 ， 如互联网APP用户 ， 通过融合终端用户对相同设备或应用的不同体验进行AI联合建模 。
回到应用层面 ， 由于基础技术都一样 ， 如何才能与竞争对手拉开差距 ， 还是得看每家企业本身的优势在哪里 。 腾讯安全大数据金融安全负责人章书在接受采访时表示：“我们独一无二的优势在于大数据的分析能力和20年沉淀下来的黑灰产攻防能力 ， 这个很重要 。 ”
每日经济新闻


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