乘勢而上,與時俱進(jìn):IDC《聯(lián)邦學(xué)習(xí)與可信AI市場機(jī)會分析》研究發(fā)布

●   金融行業(yè)：金融行業(yè)是當(dāng)前聯(lián)邦學(xué)習(xí)落地部署探索最多的行業(yè)。金融行業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，銀行、保險、投資等行業(yè)都面臨著有效數(shù)據(jù)欠缺與隱私保護(hù)安全的雙重挑戰(zhàn)。在應(yīng)用上，目前主要集中在營銷、信貸風(fēng)控、反欺詐場景。

●   零售行業(yè)：零售行業(yè)在銷量預(yù)測及商機(jī)洞察，倉庫儲存、配送等各個環(huán)節(jié)可以使用到聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)。例如，基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私安全的基礎(chǔ)上，根據(jù)歷史銷量、各區(qū)域客群畫像洞察、氣候變化、時事熱點(diǎn)等元素進(jìn)行分析，通過精確到小時級別的銷量精準(zhǔn)預(yù)測，優(yōu)化整體品類規(guī)劃，從而降低運(yùn)營成本，幫助實(shí)現(xiàn)用戶履約率進(jìn)一步提升。

●   互聯(lián)網(wǎng)/電商/數(shù)字媒體： 數(shù)字廣告業(yè)務(wù)目前引入了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，如廣告投放、流量反作弊、聯(lián)合歸因等場景。流量平臺、廣告主等可以在不披露底層數(shù)據(jù)的前提下共建模型。每個廣告主或者數(shù)據(jù)持有方不出本地，通過加密機(jī)制下的參數(shù)交換方式，就能在符合各項(xiàng)隱私安全法律、法規(guī)的情況下，建立出虛擬的共有模型。

●   工業(yè)：在制造領(lǐng)域，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)會幫助實(shí)現(xiàn)多條產(chǎn)線間的聯(lián)合訓(xùn)練與模型共享，改善AI質(zhì)檢、預(yù)測性維護(hù)的效果。例如，各種供應(yīng)商可以結(jié)合自身數(shù)據(jù)，以建立更好的整體預(yù)測模型。在能源領(lǐng)域，智能家居設(shè)備和能源供應(yīng)商之間的聯(lián)合，可以產(chǎn)生用于預(yù)測功耗和設(shè)備使用的互利模型。其結(jié)果將包括越來越靈敏和個性化的設(shè)備，并使得電網(wǎng)管理更加有效。

●   醫(yī)療：醫(yī)療保健領(lǐng)域?qū)⑹芤嬗诳v向聯(lián)邦學(xué)習(xí)，如果所有醫(yī)療機(jī)構(gòu)和制藥企業(yè)都成立數(shù)據(jù)聯(lián)盟并共享其數(shù)據(jù)以創(chuàng)建大型醫(yī)療數(shù)據(jù)集，那么經(jīng)過訓(xùn)練的AI模型的性能將顯著提高，尤其是在AI藥物研發(fā)領(lǐng)域，藥物本身作為研發(fā)數(shù)據(jù)，有非常大的價值，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)恰好能夠安全地實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)共享。另外，在醫(yī)療影像輔助診斷場景中，可以通過聯(lián)合訓(xùn)練CV模型來更加精準(zhǔn)地預(yù)測疾病、檢測異常并基于其他醫(yī)療傳感器和電子健康記錄（EHR）數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷。

●   政務(wù)：政務(wù)領(lǐng)域存在橫、縱向信息交換的“數(shù)據(jù)壁壘”，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以幫助打通政務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)應(yīng)用價值鏈，提高辦事效率，解決社會疑難問題。