破解金融AI隐私难题，杨强院士提出联邦迁移学习方案

破解金融AI隐私难题，杨强院士提出联邦迁移学习方案

“我们在金融界有很多需求，并不是一个机构的数据就够了，我们往往需要把不同机构的数据合并起来，但是合并的时候，又有这样的顾虑，就是隐私安全。”香港科技大学荣休教授、加拿大皇家学院院士杨强在“AI+金融”峰会上如是说。

随着AI技术在金融领域的广泛应用，数据安全和隐私保护已成为业界关注的焦点。生成式人工智能（AIGC）虽然显著提升了金融机构的操作效率和市场竞争力，但也带来了不容忽视的安全风险。

例如，恶意用户可能通过向AIGC模型注入不当输入，来操控模型输出，获取敏感信息或影响决策过程。此外，AIGC模型种类的新型诈骗手段层出不穷，为金融领域安全提出了更严格的挑战。

更令人担忧的是，根据杨强教授的分析，到2028年，可用于训练大模型的公域数据可能将被消耗殆尽。而占数据总量90%的私域数据，却因隐私和安全问题未能得到有效利用。这一矛盾，成为金融AI发展道路上的一道难题。

面对这一挑战，杨强教授提出了一个创新的解决方案：通过联邦学习和迁移学习等先进技术，实现大模型和小模型的联动。

具体而言，就是在私域机构本地建立小模型，利用联邦学习和迁移学习，将大模型的通用能力赋予小模型，同时让小模型的专业能力反哺大模型。这种“老师-学生”模型，能够在保护隐私的前提下，实现知识的传递和模型的优化。

联邦迁移学习，作为这一解决方案的技术基础，融合了联邦学习和迁移学习的优势。它允许不同机构在不共享原始数据的情况下，共同训练模型，既保护了数据隐私，又提升了模型性能。

杨强教授的这一创新思路，为金融AI的发展指明了新的方向。通过联邦迁移学习等技术，金融机构不仅能够克服数据隐私的障碍，还能充分利用私域数据的价值，推动AI应用的深入发展。

然而，这一方案的实施也面临一些挑战，如如何设计有效的激励机制吸引更多参与方加入，如何识别并排除恶意参与方以保护全局模型的安全性等。但正如杨强教授所说，尽管人工智能的探索已经走过了60多年，未来依然充满不确定性，行业仍需不断探索新的解决方案和发展方向。

可以预见的是，随着技术的不断进步和完善，AI将在金融领域发挥越来越重要的作用，为金融机构和客户创造更大的价值。