联邦学作为一种新鲜兴的机器学手艺，因其护着用户隐私和数据平安的特点而备受关注。只是联邦学模型传信效率矮小的问题一直是业界的一巨大痛点。今天我们就来聊聊中国电信怎么的本钱困难题。

联邦学习模型通信效率低？中国电信专利破解信用风险评估成本难题

一场颠覆老一套的信用凶险评估革命

想象一下 如果你有一款能客户信用凶险的产品，而且无需泄露随便哪个个人隐私，你会怎么做？这正是中国电信通过其专利手艺带来的兴许性。

联邦学：传信效率矮小， 信用凶险评估本钱高大

对于种地、食品加工、矿业等老一套行业而言，老一套的色选方法存在本钱高大、效率矮小、不稳稳当当等痛点。同样，在信用凶险评估领域，联邦学模型传信效率矮小的问题，弄得了对用户进行信用凶险评估时的本钱较高大。

只是中国电信通过其专利手艺，成功解决了这一困难题。

中国电信的专利：破解信用凶险评估本钱困难题

专利摘要看得出来 本申请明着了一种信用凶险的确定方法、装置及计算机程序产品。该方法包括：获取目标用户的待琢磨数据；从身份信息中提取出目标用户所属的目标区域， 确定联邦学模型中与目标区域对应的客户端；将待琢磨数据输入到客户端的目标局部模型，输出目标用户的信用凶险值。

的本钱。

联邦学在信用凶险评估中的应用

联邦学在信用凶险评估中的应用非常广泛。金融机构能在不共享用户数据的情况下对信用卡交容易进行实时监控和琢磨，有效识别潜在欺诈行为。一边，联邦学模型能够处理巨大规模数据集，搞优良欺诈检测的准确性和效率，少许些误报和漏报。

在保险领域，联邦学能帮保险公司琢磨保单索赔数据，识别欺诈行为，少许些赔付凶险。通过联邦学，保险公司能够护着客户隐私，一边共享模型训练数据，实现数据驱动的欺诈识别策略。

联邦学与具结系统的结合：高大效、 平安的数据共享

联邦学与具结系统的结合，能实现更加高大效、平安的数据共享和模型训练。目前，已经有一些研究研究尝试将联邦学应用于具结系统中，但仍面临诸许多挑战，如传信本钱、模型性能等。

只是 中国电信的专利手艺为这一结合给了新鲜的兴许性，有望推动具结系统在实际应用中的进步。

中国电信股份有限公司：手艺创新鲜的先行者

中国电信股份有限公司手艺创新鲜中心， 成立于2010年，位于北京市。天眼查资料看得出来 中国电信股份有限公司共对外投钱了88家企业，参与招投标项目5000次财产线索方面有商标信息53条，专利信息5000条。

中国电信股份有限公司的这项专利， 不仅展示了其在手艺创新鲜方面的实力，也为联邦学在信用凶险评估领域的应用给了新鲜的思路。

联邦学的以后 无限兴许

联邦学作为一种新鲜兴的机器学手艺，其在信用凶险评估领域的应用前景广阔。因为手艺的不断进步，联邦学将更优良地护着用户数据，增有力系统的平安性，为各行各业带来更许多的兴许性。

中国电信的专利手艺， 无疑为联邦学在信用凶险评估领域的应用给了新鲜的动力，让我们期待联邦学的以后将会有更许多颠覆性的突破。