序2

數據是新時代的驅動引擎。在人工智能越來越重要的今天，是否擁有海量數據關乎成敗。因為數據是由不同機構、企業、部門產生并擁有的，所以匯集數據至高性能數據中心進行處理、建模，是傳統的行之有效的方法。然而，這種方法將不再適用。

隨著社會的發展，用戶隱私和數據安全的關注度正不斷提高。從個人層面上來看，數據擁有者極力反對無限制計算和使用敏感數據，隱私信息未經許可便被商業機構利用被視為違規。從法律層面上來看，法律制定者和監管機構擬出臺新的法律來約束數據的使用。在這樣的環境下，不同機構間的數據分析會越來越困難。

聯邦學習正是解決這些挑戰的關鍵技術之一。在過去的幾年里，不論是在研究領域，還是在產業領域，尤其在金融科技領域，我們都見證了聯邦學習從無到有、由面對質疑到逐步嶄露頭角的歷程。聯邦學習基于同態加密等方法來保證本地訓練數據不公開，在此前提下，同步實現多個數據擁有者協同訓練一個共享的機器學習模型。基于不同的應用場景，聯邦學習逐步發展出了橫向聯邦學習、縱向聯邦學習、聯邦遷移學習等類型。

作為金融控股集團的成員，光大科技有限公司在融會貫通聯邦學習原理、算法、平臺框架的基礎上，聚焦機構業務、產融協同，對聯邦學習的落地應用展開探索。本書為團隊探索經驗與知識的結晶，希望以金融科技為突破口，以實踐推廣為目標，以創新發展為初心，為聯邦學習應用于產業貢獻綿薄之力。

本書共10章，內容豐富，圍繞聯邦學習在金融科技領域的落地應用展開論述，循序漸進，由淺入深，涵蓋范圍包括背景歷程、算法模型、平臺框架、應用實戰，還包括聯邦學習與數據要素流通、自然語言處理等新興領域結合的思考與展望。本書可以作為計算機科學、人工智能和機器學習專業學生的入門參考書，也可供大數據、人工智能、金融科技領域的應用程序開發人員和數據挖掘人員，甚至研究機構的研究人員閱讀，提供了新的思路和視角。

向小佳

光大科技有限公司副總經理