Talkingdata：人工智能助力新金融(13页).pdf

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1、人工智能助力新金融微众银行郑文琛 2019.11.25 金融营销中的数据孤岛和用户隐私挑战严峻金融用户促活：金融机构仅能观察到有限用户偏好用户？有限用户偏好无法获取更多偏好隐私限制贷款信用卡保险在线教育家装行业转化评估指标不止是曝光、点击点击更后端的转化挑战长链高效转化?数据隐私保护? 曝光留资金融用户拉新：金融产品的转化链路长，转化数据敏感联邦学习解决金融营销的数据孤岛和隐私挑战金融用户促活：联邦推荐金融用户拉新：联邦广告联邦学习是一种新的隐私保护机器学习机制数据隐私保护任何底层数据不向对方泄露共同获益参与者地位对等纵向联邦学习：企业数据横向联邦学习

2、：用户数据联邦学习是分布式加密机器学习，在保护原始数据隐私安全的前提下进行联合建模，共同分享计算结果 FATE：开源、工业级的联邦学习项目 123推荐广告平台使用联邦FM推荐模型+高效架构第三方数据联邦推荐：解决用户促活中的第三方数据面临隐私挑战专为推荐场景设计的加密数据建模 + 基于FATE的高效架构提升推荐效果安全使用第三方数据传统推荐用户理财产品传统推荐算法基于行为和内容推荐联邦推荐联合多方数据强化学习运营平台联邦推荐长效推荐理财产品局限： 1.内容分析受到限制 2.集中化推荐问题 3.新用户无法提供可信推荐优势： 1.用户长期兴趣探索 2

3、.数据隐私保护 3.拓展一方数据提升推荐效果联邦推荐：为用户促活提供解决方案 1、隐私保护的数据对齐；联邦广告：解决用户拉新中的数据回传面临隐私挑战微众AI 广告主获取和推送点击记录获取点击行为数据建立转化预估模型查看转化效果运用在广告投放中预计1-3 天/人转化保护+差分隐私联邦广告：解决用户拉新中的数据回传隐私挑战 2、隐私数据的模型优化转化保护转化用户与点击用户混合在一起。我们无法从海量严格加密的用户行为中揣测您的转化用户。差分隐私转化点击用户经由数据打乱。我们只能看到整体的状况，而无法跟踪至转化中任何个人。转化用户点击用户 THANKS 咨询服务：官网详情：联系地址：深圳市南山区沙河西路1819号深圳湾科技生态园7栋A座微众银行金融营销中的数据孤岛和用户隐私挑战，联邦学习为其提供解决方案联邦推荐有效解决金融用户促活中，第三方数据面临的隐私挑战联邦广告有效解决用户拉新中，数据回传面临的隐私挑战

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