基于联邦学习的联合建模在保险行业的实践

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传统企业沉淀了大量的客户资源,互联网企业拥有海量的流量数据。“互联网+”战略让传统企业拥抱互联网企业,实现资源和能力的互补。云计算、分布式系统为企业间的数据共享带来便利的同时,也带来了隐私保护的问题。联邦学习、同态加密相关技术在隐私保护领域备受关注。本文通过研究联邦学习相关技术,提供了多方联合建模、构建共同训练客户模型的解决方案,并在某大型保险公司与电信运营商的合作中进行了实践。
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