首页科技快讯继续推进“跨行业联防联控”业务，「同盾科技」要用「联邦学习」打破“数据孤岛” | 2019WAIC企业访谈

继续推进“跨行业联防联控”业务，「同盾科技」要用「联邦学习」打破“数据孤岛” | 2019WAIC企业访谈

来源：晰数塔互联网快讯时间：2019年09月09日 07:44

在不久前结束的世界人工智能大会上，2019世界人工智能创新大赛（AIWIN）五个赛道的前20榜单最终公布。同盾科技凭借“智能交互产品—逾期精灵”成为“AI+金融”赛道的入榜企业。

同盾科技是36氪持续报道的企业，成立于 2013 年，目前定位智能风控和分析决策服务提供商，将以人工智能+大数据分析服务为基础，为企业提供风控、反欺诈及分析决策服务。公司团队包括来自阿里、PayPal、银联、FICO、SAS、平安、麦肯锡等企业的成员，现今规模超 1200 人，80% 的成员为产品研发及数据科学家。

同盾的业务思路在于 “智能分析即服务”，目前服务了包括金融、互联网、物流、大健康、零售、智慧城市在内的多个行业和场景。目前，同盾服务客户数累计超10000家，其中信贷客户超5000家，每天API调用量超过1亿，每天的新增数据量将近100亿，存量数据是35PB。今年4月，同盾科技正式对外公布了新一轮超 1 亿美金融资。

今年3月，美国佛罗里达大学终身教授李晓林出任同盾科技副总裁兼人工智能研究院院长一职。继续加强同盾在机器学习平台、联邦学习、知识图谱、智能语音和计算机视觉这些AI技术的能力。

在世界人工智能大会上，36氪也采访到了李晓林，他向我们介绍了AI技术方面的新进展。

继续推进“跨行业联防联控”业务，「同盾科技」要用「联邦学习」打破“数据孤岛” | 2019WAIC企业访谈

以下是访谈的内容，经36氪编辑删减调整：

Q1:过去一年，同盾科技推出了哪些新产品？正在推进哪些方面的AI技术研究？

2018年，同盾推出了企业级服务平台“智御”、智能语音平台“赫兹”、机器学习平台“天机”等重量级产品。我们人工智能研究院和同盾战略方向是密切相关的，同盾目前在人工智能这个技术方面的研究的重点主要围绕深度学习，包括联邦学习、强化学习、智能语音、计算机视觉、自然语言处理这几个方面。

Q2:同盾此次获奖就是智能语音机器人，在智能语音方向，同盾主要是在哪些场景有具体的落地？

我们的智能语音机器人也是针对金融赛道上做的。我们提供的是云服务，客户可以根据自己的需求在云平台定制合适的机器人，你可以定制，你去领一个对话进去了，啊那么你可以去配配这个机器人，想出什么事情，想做这种事情，那我们把这个平台开放出来，那么大家都可以在里面配，通过这样的方式，产品也可以触达非常精准的客户。

智能语音机器人可以完成信贷业务尽职调查、关键经营信息获取、信贷智能审批、风险识别、服务回访等传统人力完成的工作，在催收领域，可以提供智能逾催服务，不需要人力投入即可完成催收电话；在保险领域，将为保险公司提供声纹核身、以及服务回访、理赔客服等服务。需要强调的是，同盾的智能语音机器人在合规性方面也是严格把控的。

（编者注：此次AIWIN入选20强的产品“逾期精灵”就是智能语音平台“赫兹”的产品之一。利用了语音识别、自然语言处理、语音合成等技术，将贷后催收的各个标准化业务进行了智能化改造，交互过程完全透明、可监督、可追溯。）

Q3:此前您说联邦学习是同盾正在进行的研发重点，联邦学习是一项什么样的技术？

联邦学习是一种采用分布式的机器学习/深度学习技术，参与各方在加密的基础上共建一个公共虚拟模型（可以相同也可以不同），训练和交互的全过程各方的数据始终留在本地，不参与交换和合并。联邦学习是去中心化的算法逻辑，所以参与各方没有一方能拥有所有的数据，也没有一方拥有所有的模型，共用开放数据，而不享有数据，能最大化保护数据安全和数据隐私。

Q4:为什么要重点研究联邦学习？

联邦学习的初衷就是为了解决“数据孤岛”的问题，同时也能解决私隐合规性的问题。从金融行业来说，每个银行、保险、证券等金融机构都有自己的数据库，累计了海量各式数据。但是这些数据都存在各自的服务器上，这些数据都非常宝贵，但是因为竞争合作关系以及数据合规性的问题，数据都很难打通。形成了一个个“数据孤岛”，不仅是金融行业，物流、零售、医疗、政府等行业也都有这样的情况。

同盾科技最早提出“跨行业联防联控”的理念，这样打通不同行业不同企业的数据联通，就是刚需了。而且同盾是独立的第三方服务商，与各方都没有竞争关系，所以也很适合做这件事。联邦学习不需要原始数据之间的沟通，因而可以保证数据的安全和隐私。试想如果各个金融机构的风控的模型可以互通，数据可以开放，是不是就能防范更多种类的风险？

Q5:联邦学习的系统风险怎么防范？

我们可以通过加密的手段，搭配区块链的手段去防范参数泄露的问题，即使攻击的一方技术极为高明，参数泄露其实会非常有限。”同时我们也在进一步研发更安全的、能抵抗恶意攻击的算法及机制。

Q6:目前，同盾的联邦学习已经落地应用了吗？未来同盾将会有什么新发展？

联邦学习将是同盾科技研发的战略重心，目前已经有诸多创新在智能信贷、小微金融风控、反欺诈、营销等领域进行探索，已经和几个大银行达成了合作，并且正在探索跨国的联邦学习方法。

未来，我们还会推开放的AI操作系统，我们作为运营方会在上面提供我们的AI技术和AI产品，同时也会引入第三方的AI服务产品，可以理解为AI服务的开放“应用商城”。这和“开放银行”的趋势也是很吻合的。