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“人工智能+”的国际探索
伴随人工智能的高速发展，“人工智能+”正成为各行业不断探索新场景、新赛道的动力之一。国内外都在对如何发挥其潜力并应用于不同行业场景，持续展开深入探索。
其中，联邦学习作为更准确且通用的人工智能模型方法，正被应用于多种真实场景中，并通过全球范围的联动合作，构建更稳健且更具普适性的机器学习和人工智能模型。
什么是联邦学习呢？举例来说，假设有两个不同的企业A和B，他们拥有不同的数据，企业A有用户特征数据，企业B有产品特征数据和标注数据。按照GDPR准则，两家企业不能粗暴地把双方数据直接合并。假设双方各自建立一个任务模型，每个任务可以是分类或预测，且这些任务已在获得数据时有各自用户的认可。但如何在A和B各端建立高质量的模型呢？数据不完整（例如企业A缺少标签数据，企业B缺少特征数据）或数据不充分（数据量不足以建立好的模型），可能导致各端的模型无法建立或效果不理想。而联邦学习正是要解决这个问题——做到各企业的自有数据不出本地，而联邦系统可以通过加密机制下的参数交换方式，即在不违反数据隐私法规的情况下，建立一个虚拟的共有模型，数据本身不移动，也不泄露隐私、不影响数据合规。建好的模型在各自区域仅为本地的目标服务。
为了进一步准确阐述联邦学习的思想，我们将其定义如下：在机器学习过程中，各参与方可借助其他方数据进行联合建模。各方无需共享数据资源，即数据不出本地的情况下，进行数据联合训练，建立共享的机器学习模型。
基于此，科技公司英伟达发起了开源形态软件开发套件（SDK）NVIDIA FLARE（Federated Learning Application Runtime Environment，NVIDIA联合学习应用运行时环境），一种与领域无关、开源且可扩展的联邦学习SDK。该SDK是一个轻量级、灵活、可扩展的Python软件包，可允许研究人员将他们的数据科学工作流应用于任何训练库（PyTorch、TensorFlow、XGBoost甚至NumPy）中实现，并将其应用于真实场景下的联邦学习设置中。它使研究人员和数据科学家能够将现有的ML/DL工作流程调整为联合模式，并使平台开发者能够为分布式多方协作构建安全、保护隐私的产品，并应用于医疗健康行业场景。
英伟达发布的报告《NVIDIA FLARE：从模拟到实际场景的联邦学习（NVIDIA FLARE:Federated Learning from Simulation to Real-World）》指出，FLARE及其前代产品已被用于多项实际研究，以探索联邦学习在医疗健康场景中的应用。
跨国机构之间的合作测试验证了联邦学习的实用性，推动了稳健、可推广的人工智能模型的训练。这些举措包括将联邦学习应用于乳房X射线摄影分类、前列腺分割、胰腺分割，以及最近的胸部X射线（CXR）和电子健康记录（EHR）分析，以预测因VID-19症状而到急诊科就诊患者的氧气需求。不仅于此，来自其他行业的企业及研究人员亦可将FLARE应用于跨孤岛（Cross-silo）联邦学习，进一步通过“人工智能+”推动行业创新创造，激发行业潜能。
“人工智能+”在国外应用的另一个实例来自金融行业。数字经济时代，金融行业也在不断更新迭代，衍生出新的行业实践。而人工智能在金融领域的实践，也推动着数字金融的蓬勃发展。
随着数字银行的出现，金融与科技的融合为金融行业、机构及客户带来了变革性的体验。GoogleCloud利用人工智能在自动化、准确率、效率、速度、可用性及创新性等方面的优势，发挥了服务和产品个性化、商机开拓、风险和欺诈管理、合规透明度和运营自动化并降低成本等作用。而Monzo作为一家金融机构，基于Google Cloud和Google BigQuery易使用、零维护且强大的BI分析功能，改进并优化其快速迭代的产品与服务。
由Google BigQuery支持的客户服务功能，为客户在客服聊天室中提供了常见问题及相关流程的解决方法等信息，客户在向客服代表发起服务请求前，即可通过智能指引解决问题。据测算，10个月内Monzo应用程序中收到的客户服务支持请求减少了50%，反映出Google BigQuery自主性、精细度及自动化带来的有效数据分析，不仅提升了客户服务体验及效率，也使得Monzo数据团队可从处理小问题的工作中解放出来，专注于对公司发展更重要的问题。同时，Monzo计划通过Google Cloud工具包拓展其TensorFlow预测模型，以进一步优化其优于行业平均水平的反欺诈能力。
人工智能在海外市场不同业态的多样应用，为研究人员、商业机构及普罗大众带来了前所未有的研究方向和使用体验。
