本文概述了微众银行利用人工智能技术，特别是联邦学习方法来应对金融营销中遇到的数据孤岛和用户隐私挑战。通过详细介绍联邦学习的基本原理及其在金融领域的应用，本文展示了这种新兴技术如何帮助金融机构在保护用户隐私的同时，提高用户促活和拉新效果。首先，联邦学习作为一种分布式加密机器学习技术，允许多方在不共享原始数据的情况下进行模型训练，从而解决了数据孤岛问题并保障了用户隐私。其次，文中讨论了联邦推荐和联邦广告两种具体的应用场景，前者用于增强用户活跃度，后者则聚焦于吸引新用户。这两种方法都采用了联邦学习的加密技术，确保了在处理推荐和广告相关数据时的隐私安全性。最后，文章强调了这些技术的优势，包括能够探索用户的长期兴趣、保护数据隐私以及通过整合更多数据源以提升推荐效果。总体而言，本文深入探讨了联邦学习在现代金融营销策略中的关键作用，为金融机构提供了有效的隐私保护和用户数据分析解决方案。
微众银行利用人工智能助力新金融。
金融营销中存在数据孤岛和用户隐私挑战。
联邦学习可以解决数据孤岛和隐私挑战。
联邦推荐可以提高金融用户促活率。
联邦广告可以解决用户拉新中的数据回传隐私挑战。
这一章节主要讲述了如何利用人工智能技术来解决金融营销中的数据孤岛和用户隐私挑战。其中提到了两个具体的应用案例：联邦推荐和联邦广告。联邦推荐可以解决金融用户促活中的第三方数据面临隐私挑战的问题，而联邦广告则可以解决用户拉新中的数据回传面临隐私挑战的问题。通过采用联邦学习这种新的隐私保护机器学习机制，可以在保护原始数据隐私安全的前提下进行联合建模，并共同分享计算结果。同时，文章还介绍了一个名为FATE的开源、工业级的联邦学习项目，以及其应用的具体方法和技术手段。