【摘 要】
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由信息不对称带来的融资难的问题,仅依靠传统的金融模式难以解决,而借助大数据技术进行风险控制是解决此类问题的有效途径。但随着数据安全和隐私保护的问题日益凸出,数据孤岛问题成为金融科技发展道路上的绊脚石。为解决数据安全、隐私保护及数据孤岛问题,实现多方数据共享来建立更优的智能风控模型,联邦学习给出了解决方案。相比于传统的机器学习模型,联邦学习可以在隐私保护、数据不出门的前提下实现利用多方数据联合建立高
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由信息不对称带来的融资难的问题,仅依靠传统的金融模式难以解决,而借助大数据技术进行风险控制是解决此类问题的有效途径。但随着数据安全和隐私保护的问题日益凸出,数据孤岛问题成为金融科技发展道路上的绊脚石。为解决数据安全、隐私保护及数据孤岛问题,实现多方数据共享来建立更优的智能风控模型,联邦学习给出了解决方案。相比于传统的机器学习模型,联邦学习可以在隐私保护、数据不出门的前提下实现利用多方数据联合建立高性能的机器学习模型。本文以Lending Club平台的个人信用贷款数据为例,分别在联邦学习与传统机器学习模式下建立多组XGBoost模型,并利用AUC、KS等指标对模型效果进行评估和对比。对比分析发现,联邦学习建立的XGBoost模型效果与将数据直接集中在一起训练的XGBoost模型效果几乎一致;仅使用单个参与方数据建立模型的效果差于使用两个参与方数据建立的模型。这意味着联邦学习不仅能满足数据隐私保护和数据共享的双重需求,还能实现建立一个共享的、性能效果逼近理想状态下将数据直接集中起来建模的模型。因此,联邦学习技术在大数据风险控制的领域有着良好的发展前景和巨大的应用空间。
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