課程報名 | 同盾AI研究院深度學習首席專家李宏宇：為什么金融需要“數(shù)據(jù)可用不可見”？

本文作者：周蕾

2020-04-15 17:57

導語：數(shù)據(jù)孤島和隱私保護的雙重挑戰(zhàn)背后，實際上是智能時代的信任危機。

被寄予厚望的聯(lián)邦學習，如何在金融業(yè)大展拳腳？

AI金融公司們已經(jīng)在思考，怎么把銀行、信貸公司、消費金融公司等金融企業(yè)全都納入聯(lián)邦框架中，巧妙化解多個主體、多數(shù)據(jù)源、不同特征維度之間聯(lián)合建模的問題，使得企業(yè)各方在保護彼此數(shù)據(jù)隱私的前提下實現(xiàn)跨平臺和地域的共創(chuàng)價值。

雷鋒網(wǎng)《AI金融頻道》與《AI科技評論》聯(lián)手打造的《金融聯(lián)邦學習公開課》第二期，我們邀請到了同盾科技人工智能研究院深度學習首席專家李宏宇博士，探討聯(lián)邦學習與金融數(shù)據(jù)“可用不可見”的目標實現(xiàn)。

此前同盾科技人工智能研究院深度學習實驗室曾發(fā)布用于解決多頭借貸難題的聯(lián)邦學習研究成果，并在數(shù)據(jù)聯(lián)邦、聯(lián)邦學習和安全多方計算的基礎上演化出統(tǒng)一框架體系“知識聯(lián)邦”。

本系列公開課共有五位頂尖聯(lián)邦學習專家陸續(xù)做客線上講堂，敬請關注。

課程報名 | 同盾AI研究院深度學習首席專家李宏宇：為什么金融需要“數(shù)據(jù)可用不可見”？

嘉賓介紹

李宏宇，同盾科技人工智能研究院深度學習首席專家

師從國際模式識別學會會士（IAPR Fellow）、芬蘭模式識別協(xié)會主席Jussi Parkkinen教授，相繼獲得復旦大學以及東芬蘭大學計算機科學博士學位。曾擔任同濟大學軟件學院副教授、博導，先后出任視覺色彩媒體實驗室主任、數(shù)字媒體藝術與科學教研室主任、院長助理等職務。隨后加入眾安保險與眾安科技，擔任首席機器學習專家等職位。

李宏宇博士在圖像處理和分類、生物特征識別、OCR、機器學習和深度學習等人工智能的多個領域有著深厚造詣和應用成果，在國際權威學術期刊和一流的國際會議上發(fā)表了近80篇學術論文，發(fā)明專利20余項，出版專著1部。