11月14日至11月16日，律商聯(lián)訊風險信息(LexisNexis Risk Solutions，以下簡稱“律商風險”)與某重要客戶進行了隱私計算聯(lián)邦建模。該項目在保護數(shù)據(jù)隱私前提下，實現(xiàn)聯(lián)合建模，達到數(shù)據(jù)“可用、不可見”。

　　律商風險研發(fā)的“律商風險聯(lián)邦學習平臺”，于今年7月通過了中國信通院隱私計算產(chǎn)品相關(guān)評測，即“可信隱私計算”評測，獲得“聯(lián)邦學習基礎(chǔ)能力專項評測認證”，標志著律商風險研發(fā)的聯(lián)邦學習平臺在調(diào)度管理能力、數(shù)據(jù)處理能力、算法實現(xiàn)、模型效果及性能、安全等方面獲得了專業(yè)機構(gòu)認可。

　　基于律商風險構(gòu)建的LNFA平臺，雙方各自在該隱私計算平臺上傳雙方數(shù)據(jù)，先后實施數(shù)據(jù)授權(quán)、樣本對齊(PSI)、特征選擇、特征工程、模型訓練、模型校驗等流程，對SecureBoost(XGBoost)等主流聯(lián)邦算法進行測試。該項目通過與傳統(tǒng)集中式建模的結(jié)果對比，在模型精度和性能方面均達到雙方預(yù)期。

　　律商風險高級數(shù)據(jù)科學家單翔、技術(shù)經(jīng)理黃吉勇就加密原理，聯(lián)邦學習理論與算法、平臺架構(gòu)與安全框架等與客戶進行了深入交流。單翔強調(diào)，優(yōu)化模型參數(shù)是提升聯(lián)邦學習性能和穩(wěn)定性的關(guān)鍵。他認為應(yīng)滿足客戶對模型結(jié)果可視化的分析需求，最終實現(xiàn)平臺的聯(lián)邦學習、聯(lián)邦分析和聯(lián)邦部署。

　　本次合作進一步促進了律商風險隱私計算平臺在保險行業(yè)的場景落地。在不暴露各自數(shù)據(jù)、保護雙方隱私安全的前提下，連通“數(shù)據(jù)孤島”，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)價值和模型的共享互通。