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“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”引領(lǐng)者:微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)如何推動(dòng)國(guó)內(nèi)人工智能+行業(yè)落地?

   日期:2019-06-10     來源:中國(guó)網(wǎng)科學(xué)    作者:阿芬     評(píng)論:0    
  當(dāng)我們?cè)谡務(wù)撊斯ぶ悄苈涞?我們?cè)谡務(wù)撌裁?
 
  很多時(shí)候我們都是基于一個(gè)豐滿的理想化前提:這個(gè)項(xiàng)目擁有足夠豐富干凈的大數(shù)據(jù)。但現(xiàn)實(shí)往往很骨感,很多項(xiàng)目拿到的數(shù)據(jù),都是行業(yè)里某個(gè)山頭單項(xiàng)的“數(shù)據(jù)孤島”,無法得到一份完整全面的“數(shù)據(jù)大陸”。
 
  這跟傳統(tǒng)垂直企業(yè)的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)管理方式有關(guān),整體性調(diào)用受到商業(yè)機(jī)密、安全和管理因素的掣肘,互聯(lián)互通面臨很大的阻礙,嚴(yán)重影響了AI+行業(yè)落地的進(jìn)度和質(zhì)量。
 
  5月24--5月25日,在中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)舉辦的年度盛會(huì)“2019 CCF青年精英大會(huì)(YEF 2019)”上,由微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)提出的“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”新方法和它打造的開源“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”框架FATE(Federated AI Technology Enabler)或引領(lǐng)AI+行業(yè)落地的下一個(gè)十年。

  打破次元壁,盤活數(shù)據(jù)孤島
 
  雖然AI現(xiàn)在非?;鸨?但我們以為的“大數(shù)據(jù)”時(shí)代并未真正來臨。行業(yè)的實(shí)際狀況是存在著大量的“數(shù)據(jù)孤島”。這些“孤島”大小不一,參差不齊,相互不連通,使得AI落地舉步維艱。
 
  以金融行業(yè)為例,它本身細(xì)分為銀行、證券和保險(xiǎn)等多個(gè)領(lǐng)域,每個(gè)領(lǐng)域積淀的數(shù)據(jù)方式、數(shù)據(jù)特點(diǎn)雖然有相同的部分,但差異更為明顯。在此基礎(chǔ)上,還有更細(xì)一層的數(shù)據(jù)割據(jù),比如細(xì)分到一家銀行下屬的多個(gè)部門,都有自己的數(shù)據(jù)沉淀,但它們是沒有打通的。
 
  孤島之內(nèi),再劃分了N個(gè)孤島,就像俄羅斯套娃一樣,對(duì)處理數(shù)據(jù)的AI團(tuán)隊(duì)來說,困難重重。他們需要說服一家公司的領(lǐng)導(dǎo)調(diào)取多個(gè)部門的數(shù)據(jù),面臨著繁瑣的審批流程;而想再進(jìn)一步說服不同的公司拿出自己的數(shù)據(jù),簡(jiǎn)直比登天還難。
 
  面對(duì)這個(gè)問題,AI從業(yè)者一直在努力。微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)倡導(dǎo)的“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”(Federated Learning)則提供了一種新的思路。
 
  所謂“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”,顧名思義,就是搭建一個(gè)虛擬的“聯(lián)邦國(guó)家”,把大大小小的“數(shù)據(jù)孤島”聯(lián)合統(tǒng)一進(jìn)來。他們就像這個(gè)“聯(lián)邦國(guó)家”里的一個(gè)州,既保持一定的獨(dú)立自主(比如商業(yè)機(jī)密,用戶隱私),又能在數(shù)據(jù)不共享出去的情況下,共同建模,提升AI模型效果。
 
  本質(zhì)上,它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。這也是一種共贏的機(jī)器學(xué)習(xí)方式,它打破了山頭林立的數(shù)據(jù)次元壁,盤活了大大小小的“數(shù)據(jù)孤島”,連成一片共贏的AI大陸。
 
  而將“遷移學(xué)習(xí)”和“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”結(jié)合起來,變成“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”,則是CCF青年精英大會(huì)上,人工智能行業(yè)的領(lǐng)軍人物、微眾銀行首席人工智能官(CAIO)楊強(qiáng)教授提到的最新研究成果。
 
  在楊強(qiáng)教授看來,“遷移學(xué)習(xí)”是將大數(shù)據(jù)遷移到小數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)舉一反三,而“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”則可以讓多個(gè)參與方數(shù)據(jù)不出本地進(jìn)行合作,“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”將“遷移學(xué)習(xí)”和“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”結(jié)合起來,幫助不同機(jī)構(gòu)打破隔閡,聯(lián)合建立AI模型,同時(shí)各方數(shù)據(jù)不出本地,用戶隱私得到最好保護(hù)。
 
  “聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”作為一種新的處理數(shù)據(jù)方法和能力,它的實(shí)用價(jià)值和安全性說服了很多企業(yè)將數(shù)據(jù)共享出來,打破了數(shù)據(jù)孤島壁壘,構(gòu)建跨領(lǐng)域合作,實(shí)現(xiàn)多方共贏。
 
  “聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的引領(lǐng)者
 
  “聯(lián)邦學(xué)習(xí)”是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種新模式,其歷史不過三四年,主要是為了解決“數(shù)據(jù)孤島”和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的兩難問題,目前已經(jīng)得到業(yè)內(nèi)主流機(jī)構(gòu)和專家學(xué)者的一致認(rèn)可。
 
  谷歌在2016年提出了基于個(gè)人終端設(shè)備(C端)的“橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)”(Horizontal Federated Learning)算法框架。在國(guó)內(nèi),微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)是最早的“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”倡導(dǎo)者,并基于自己的落地實(shí)踐,提出了“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”,主要為了解決B端機(jī)構(gòu)間聯(lián)合建模問題,讓“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”更加通用化。
 
  它已經(jīng)不再是一個(gè)概念,而是人工智能+行業(yè)的浪潮中的一把利器。
 
  據(jù)介紹,微眾銀行在不侵犯企業(yè)用戶數(shù)據(jù)的情況下,用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”技術(shù),除央行征信數(shù)據(jù)、流水?dāng)?shù)據(jù)外,將能證明企業(yè)經(jīng)營(yíng)健康程度的發(fā)票數(shù)據(jù)等不同維度數(shù)據(jù)納入風(fēng)控建模,對(duì)小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況和信用能夠進(jìn)行360度模型評(píng)估,對(duì)小微企業(yè)風(fēng)控模型性能提升了7%,大大拓展了可貸企業(yè)的范圍。
 
  效果也非常明顯,68%的小微信貸客戶在獲得授信時(shí)無任何企業(yè)類貸款記錄;38%的授信小微信貸客戶在獲得授信時(shí)無任何個(gè)人經(jīng)營(yíng)性貸款記錄。
 
  除此之外,微眾銀行還在包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、差異定價(jià)、精準(zhǔn)營(yíng)銷等多個(gè)金融場(chǎng)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)得到進(jìn)一步體現(xiàn)。
 
  推動(dòng)微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)率先進(jìn)行“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”研究并將其應(yīng)用于業(yè)務(wù)中的,是微眾銀行首席人工智能官(CAIO)楊強(qiáng)教授。資料顯示,楊強(qiáng)教授是最早研究“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的國(guó)際人工智能專家之一,2013年當(dāng)選國(guó)際人工智能協(xié)會(huì)(AAAI)院士,2017年被選為國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)理事會(huì)主席,其400多篇關(guān)于人工智能和數(shù)據(jù)挖掘方面的論文,曾被引用超過20000次。而微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)的成員也多是在人工智能技術(shù)方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和深厚的積累的高端人才。
 
  人工智能是一個(gè)靠強(qiáng)技術(shù)推動(dòng)的行業(yè),“得技術(shù)人才者得天下”,楊強(qiáng)教授領(lǐng)導(dǎo)下的微眾銀行AI團(tuán)隊(duì),成了國(guó)內(nèi)乃至國(guó)際“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”方面的引領(lǐng)者。
 
  去年10月,微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)向IEEE標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)提交關(guān)于建立聯(lián)邦學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)的提案——“Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning”(聯(lián)邦學(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)與應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)),并得到了批準(zhǔn)。
 
  今年,楊強(qiáng)教授作為AAAI 2019年會(huì)上的特邀嘉賓,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,引發(fā)了國(guó)際AI圈的強(qiáng)烈關(guān)注。
 
  不止金融,打造AI大數(shù)據(jù)生態(tài)
 
  由于擁有相對(duì)完善的數(shù)據(jù)和強(qiáng)烈的場(chǎng)景需求,金融行業(yè)被認(rèn)為是AI應(yīng)用落地最成熟的領(lǐng)域之一。但微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)的“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”能力,并不僅僅停留在AI+金融行業(yè)。
 
  “數(shù)據(jù)孤島”問題,在其他領(lǐng)域,也同樣大面積存在。
 
  比如在法律行業(yè),如果一個(gè)AI團(tuán)隊(duì)想得到一個(gè)非常好的樣本,需要經(jīng)歷很長(zhǎng)的鏈條。他們得經(jīng)過相關(guān)部門審批、法官、律師的多方參與,才能把一個(gè)樣本標(biāo)注好,這導(dǎo)致有標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)并不多。更困難的是,這些數(shù)據(jù)分散在各地的各級(jí)法院,需要一個(gè)個(gè)去收集,面臨的監(jiān)管和流程,煩不勝煩。
 
  幸好,在金融領(lǐng)域得到充分實(shí)踐的“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”模式,復(fù)制到其他領(lǐng)域效果同樣出眾。對(duì)此,微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)專門發(fā)布了一個(gè)聯(lián)盟AI生態(tài)系統(tǒng)(Federated AI Ecosystem),通過開源聯(lián)盟AI解決方案FATE(Federated AI Technology Enabler)的形式,吸引更多的從業(yè)者參與開發(fā)和推廣數(shù)據(jù)安全和用戶隱私保護(hù)下的AI技術(shù)及其應(yīng)用。
 
  作為聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域的第一個(gè)商用級(jí)開源項(xiàng)目,FATE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(jiǎn)化了聯(lián)盟AI開發(fā)的流程并降低了部署難度。自推出以來,吸引了不少品牌第一時(shí)間加入。
 
  不久前,微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)和極視角(Extreme Vision)聯(lián)合打造了城市管理領(lǐng)域的聯(lián)邦學(xué)習(xí)視覺應(yīng)用項(xiàng)目。傳統(tǒng)的城市監(jiān)控設(shè)備管理面臨標(biāo)簽數(shù)量少、數(shù)據(jù)分散,集中管理成本很高且模型更新和反饋存在離線延遲情況,聯(lián)邦學(xué)習(xí)讓監(jiān)控終端進(jìn)行在線模型更新反饋,無需上傳數(shù)據(jù),且對(duì)模型提升率高達(dá)15%,模型效果無損失。
 
  這只是聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用的其中一個(gè)典型的例子?;贔ATE提供的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的分布式安全計(jì)算框架和友好的跨域交互信息管理方案,更多的企業(yè)會(huì)陸續(xù)加入,拿出自己的積淀數(shù)據(jù),共同構(gòu)建一個(gè)安全、高效的AI大數(shù)據(jù)生態(tài),最終反哺自身的業(yè)務(wù),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。
 
  科技向善,更加安全的AI時(shí)代
 
  去年以來,新的國(guó)際形勢(shì),對(duì)中國(guó)的技術(shù)界提出了更高的要求:基礎(chǔ)學(xué)科的大規(guī)模投入、知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)和個(gè)人隱私安全的重視,到了一個(gè)全所未有的高度。
 
  人工智能的落地,伴隨著與各種數(shù)據(jù)的“親密接觸”進(jìn)行。如何保護(hù)好隱私和處理好數(shù)據(jù)安全問題,一直倍受業(yè)內(nèi)外關(guān)注。法律的日益嚴(yán)格,也給AI從業(yè)者提出了新的要求和挑戰(zhàn)。
 
  “史上最嚴(yán)厲”的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法案——歐盟數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法GDPR(The General Data Protection Regulation )近日對(duì)谷歌等巨頭就違反數(shù)據(jù)隱私法展開調(diào)查,使用了數(shù)據(jù)隱私的借口。一個(gè)事實(shí)是,保護(hù)隱私是個(gè)大趨勢(shì),全世界都在加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方面的立法建設(shè)。
 
  不久前,科技部部長(zhǎng)王志也表示:“我國(guó)正在加緊研究起草人工智能治理準(zhǔn)則,近期將向全社會(huì)發(fā)布。”而就在前兩天,國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室聯(lián)合相關(guān)部門研究起草了《數(shù)據(jù)安全管理辦法(征求意見稿)》,目前正在征求意見中,這一被國(guó)內(nèi)業(yè)內(nèi)人士視為“史上最嚴(yán)”的數(shù)據(jù)安全管理辦法一旦通過,個(gè)人隱私保護(hù)成為了AI發(fā)展必
 
  隱私和保障數(shù)據(jù)安全,領(lǐng)軍企業(yè)要帶好頭。須解決的問題。
 
  上個(gè)月,騰訊的CEO馬化騰表示,騰訊將調(diào)整愿景,走“科技向善”路線,這是騰訊提出產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以來,針對(duì)行業(yè)著重強(qiáng)調(diào)的一個(gè)新理念。
 
  科技向善,本質(zhì)是借助科技的力量,讓世界變得更加美好。比如張小龍說的不能用技術(shù)套路用戶,又比如諾獎(jiǎng)得主Deaton說的AI技術(shù)發(fā)展需要兼顧隱私保護(hù),都是在發(fā)展科技過程中,一種積極“向善”的行為。技術(shù)本身就是一把雙刃劍,從業(yè)者應(yīng)該時(shí)刻管好自己的雙手,或者盡量把自己的劍打造得更加友好。畢竟,科技發(fā)展的終極目標(biāo)是更好地普惠大眾。在這一點(diǎn)上,微眾銀行的理念與騰訊相似,創(chuàng)新性提出“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”技術(shù),就是一個(gè)最好的明證。它是針對(duì)AI+行業(yè)落地這場(chǎng)科技賦能戰(zhàn),專門打造的一把善良友好的利劍。
 
  “聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是保護(hù)隱私,確保數(shù)據(jù)安全。它克服了從政策上、監(jiān)管上、一直到技術(shù)上如何能夠保護(hù)用戶,同時(shí)能把割裂的數(shù)據(jù)孤島拼裝成一個(gè)“大聯(lián)邦”,既滿足了隱私的保護(hù),又實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的開發(fā)。
 
  此前,埃隆·馬斯克在談到人工智能威脅論時(shí),多次強(qiáng)調(diào)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全對(duì)人類的重要性。如果方法不對(duì),盲目地使用采集的數(shù)據(jù),可能對(duì)人類造成極大的負(fù)面影響,間接阻礙人工智能的發(fā)展。“聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)”兼顧了數(shù)據(jù)的開發(fā)和隱私的保護(hù),確保了AI落地的安全推進(jìn)。
 
  人工智能在B端的落地,已經(jīng)到了一個(gè)歷史關(guān)鍵點(diǎn)。微眾銀行AI團(tuán)隊(duì)的努力,旨在利用最新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),集合眾人之力,構(gòu)建一個(gè)“可持續(xù)、和諧、共贏”的AI生態(tài),為接下來的AI立法和監(jiān)管提供更多技術(shù)依據(jù),推動(dòng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入一個(gè)更加安全的AI時(shí)代。     作者:張銘陽
 
 
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