图片来源：微摄

        文章来源：中国经济网

　　4月17日，江苏银行与腾讯安全共同举行联邦学习线上发布会。江苏银行不只是第一家经过联邦学习完成交融腾讯安全黑灰产库的银行，也是第一家借力腾讯业务环境，完成信誉卡智能化管理、助力信誉卡盈利规模化的银行。单方将联合共建“智能化信誉卡管理联合实验室”，围绕联邦学习开展深化合作，推进AI技术与信贷风控结合，开启信誉卡智能化运营之路。江苏银行葛仁余副行长、腾讯副总裁丁珂等出席发布会。 

　　江苏银行葛仁余副行长在发布会上表示，早在2015年江苏银行就与腾讯公司结缘，探求开展联合贷款业务，并逐渐建立战略合作伙伴关系。此次江苏银行与腾讯公司再次携手，联合共建“智能化信誉卡管理联合实验室”，运用联邦学习技术这一先进的加密算法确保数据安全，将腾讯生态特征变量与江苏银行信誉卡特征变量进行交融，完成双向赋能，对江苏银行信誉卡智能化运营、进一步拉动消费需求具有重要的战略意义。 

　　此前，江苏银行与腾讯安全基于联邦学习技术对智能化信誉卡运营进行了联合开发和方案部署，在保障单方信息安全的前提下，在信誉卡接入规模化、盈利规模化方向上获得技术打破，并于2020年3月6日国内首家上线。“联邦学习”是一种新兴的人工智能基础技术，可以有效处理合作中数据隐私与特征变量共享矛盾，在单方或多方合作中线上保障特征变量交换时的信息安全。在“联邦学习”技术的支持下，单方共同进行金融风控模型训练，提升模型效果，既保障了数据资产的一切权，又完成了特征变量的共享。“联邦学习”技术还完成了合作单方建模人员线上分析与建模，有效节约人力成本与财务成本。此次“联邦学习”建模仅用3天就完成部署，几个小时内完成近程模型训练，建模效率相比之前有较大进步，对互联网用户欺诈风险辨认才能更强、覆盖面更广。 

　　腾讯副总裁丁珂表示，金融行业是国民经济的命脉，确保金融业数字化过程中的网络安全与信息安全，至关重要。这次合作是江苏银行与腾讯安全打破数据孤岛、完成特征数据安全共享的深度探求。基于20年来的黑灰产打击经验，腾讯安全孵化出联邦学习运用服务。借助该服务，单方可以经过低成本快速迭代的联合建模，在保护隐私的同时，有效释放出大数据消费力，更快完成业务的迭代和创新，从而愈加敏捷地顺应市场变化，提升业务的竞争力。 

　　近年来，江苏银行坚持“打造最具互联网大数据基因的银行”，秉持智慧化、开放银行的运营理念，深耕信誉卡细分市�。�仅去年就新增发卡142.11万张，位列城商行新增发卡量前列，互联网深度运营成效凸显。为积极应对金融服务线上化的350vip葡亰集团趋向，江苏银行在互联网金融、信誉卡等业务领域持续加强事前、事中、预先等阶段风险管控研讨，着力提升风控模型的区分才能和波动性，线上业务风险控制程度稳步加强。