联邦学习落地“AI+金融” 中国人工智能学会联手微众银行打造 AI 顶赛

[ifulikeweirdo]

11 月 22-24 日，由中国人工智能学会（ CAAI ）主办、微众银行承办的 2019 第二届中国“AI+”创新创业大赛——“AI+金融—联邦对抗技术大赛”总决赛在南京举行。CAAI 副监事长、清华大学天工智能计算研究院常务副院长马少平教授为总决赛致辞，微众银行资深人工智能专家吴泽衡、彭金华作为评委出席总决赛，来自清华大学、中山大学、东南大学、华东师范大学的五支队伍最终获得决赛前五名。

中国“AI+”创新创业大赛由中国人工智能学会于去年首次创办，旨在落实国家科技强国战略，引领“AI+行业”未来发展趋势，汇聚产业资源服务和扶持青年创新创业。在第一届成功经验基础上，本届大赛的规模、规格、内容、回报等全面提升，为期半年的赛事，吸引近 2000 个国内外创新创业项目参赛，搭建了一个技术交流、人才培养、机遇共创的 AI 开发者平台和生态。

其中，微众银行承办的“AI+金融联邦对抗技术大赛”是“AI+”创新创业大赛的九大赛道之一。自今年 8 月开赛以来，吸引了 52 支国际精英队伍参赛，超过十万人登陆大赛官网查阅赛况。作为一个高规格、大规模的人工智能领域权威赛事，大赛设置了人脸识别对抗、基于联邦学习场景的语音识别系统声学模型优化两大赛题，聚集全球顶尖人工智能开发人才，深度挖掘联邦学习和对抗学习等人工智能技术在金融场景的更深入应用，为金融行业服务创新和安全升级提供了更多新思路。微众银行与华为、百度、南京公安研究院、京东云 5 家单位获得了大赛最佳组织奖。

挑战前沿，联邦对抗技术解决人工智能安全隐患

随着人工智能技术在金融领域的应用越来越广泛，越来越多的安全问题也开始暴露出来。可以“欺骗”神经网络的对抗样本可能被用来攻击人脸识别、语音识别等人工智能系统，是近年来人工智能领域的热门研究方向。针对金融领域对于数据安全和隐私保护的要求极高的特点，微众银行探索对抗样本攻击及防御技术以及联邦学习技术，并将该技术应用到人脸识别服务和语音识别服务中，提升人脸识别模型应对各种对抗攻击的能力以及语义识别模型保护用户隐私的能力。作为第二届中国“AI+”创新创业大赛的全新赛道，本次“AI+金融联邦对抗技术大赛”坚持高规格、专业化、场景化、数据化原则，基于金融行业数据与应用场景，通过聚焦机器学习领域大热的对抗样本，结合微众银行在国内首倡的联邦学习技术，来寻找稳固机器学习算法、保护数据隐私与确保数据安全三者齐头并进的道路。赛题聚焦前沿热点问题，既体现了联邦学习与对抗学习结合人脸识别、语音识别的现实应用价值，又对参赛选手提出了更高的要求，极具挑战性。

击破枷锁，联邦学习落地 AI+金融领域新应用

作为全球探索人工智能与专业安全的前沿平台，微众银行 AI 团队不仅在本次大赛中推陈出新竞赛形式，更是长期致力于以联邦学习技术推动人工智能安全生态健康发展。事实上，微众银行 AI 团队作为联邦学习在国内的发起者与领头人，正不断进行联邦学习技术研究与行业落地探索，推动多行业多领域联邦生态建设。联邦学习的优势在于能够保证参与各方在数据不出本地、保持数据独立性的前提下，多方共建模型，共同提升机器学习效果。在满足用户隐私保护和数据安全需求的同时，实现多方共赢。目前已经在智能核身、智能客服、智能质检、智能风控、智慧零售等业务场景上有所建树，并向精准营销、智能资管等更多方向持续探索。

微众银行表示：“作为国内首家互联网银行，在亿级客户量、亿级日交易量背后，是人脸识别、OCR 文字识别、语音识别等自研引擎打造的智能核身提升用户身份认证效率；智能客服取代 98%以上的人工客服，提升客服效率；联邦学习联合多家金融机构共建反洗钱模型和企业风控模型，降低不良率；智能营销降低获客成本，提升获客效率；结合卫星遥感影像为代表的另类数据驱动智能资产管理，提升资产管理整体水平等。”

图：荣获一等奖队伍路演现场

面向未来，微众银行助力人工智能普惠时代到来

面对金融行业 AI 落地的挑战，微众银行一贯坚持科技创新，聚集创新资源，深化创新合作，培养创新人才。此次通过承办人工智能权威赛事，汇聚全球 AI 青年人才，进一步促进了科研进步、人才培养、产业创新服务，在主动布局人工智能领域创新生态建设的同时，也为推动人工智能普惠时代的到来贡献了一份力量。