

网信办公布AI企业典型应用案例名单,同盾智邦平台入选
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网信办公布AI企业典型应用案例名单,同盾智邦平台入选
2021-05-13 15:11:42 来源:
关键词: AI企业
人工智能从诞生至今,经历了知识驱动的1.0时代,数据驱动的2.0时代,即将迎来两者相结合,利用知识、数据、算法和算力等 4 个要素的AI 3.0时代。AI 3.0将全面拥有自主知识学习、发现、演进及融合升华的能力,能够做出更复杂、自主化的智能决策、分析决策。作为业内领先的智能分析与决策服务商,同盾科技认为要实现上述能力,既要打破目前普遍存在的数据孤岛现象,又要满足行业“数据可用不可见”的数据安全和隐私保护的需求。
同盾科技人工智能研究院提出的“知识联邦”理论框架体系,为解决这一困境提供了一条道路。同盾知识联邦能够有效解决传统数据使用方式中存在的信息泄露、数据泄露、法务合规、驻场建模工作繁重、模型使用时的隐私忧患等五大安全痛点,通过将数据转化成信息、模型、认知或知识,满足数据的“不可见”,再通过联邦的方式打造安全可信的人工智能生态系统,实现数据“可用”,真正做到“数据可用不可见,知识共创可共享”。
知识联邦的基本内涵包括:
基于数据安全交换协议,来利用多个参与方的数据;
基于多方数据进行安全的知识共创、共享和推理,实现数据可用不可见;
支持统一的多层次的知识联邦生态:信息层、模型层、认知层和知识层;
管理知识安全联邦的全生命周期:统计查询、训练、学习、表示、预测和推理及其监管、仲裁和评价
简而言之,如果说人工智能是提升生产力的一种方式,那么同盾知识联邦则是构建一种生产关系,连接各个人工智能生产系统,将散落在不同机构或个人的数据联合起来转换成有价值的知识,同时在联合过程中采用安全协议来保护数据隐私。知识联邦不是一种单一的技术方法,它是一套理论框架体系,是人工智能、大数据、密码学等几个领域交叉融合的产物。
目前,同盾基于知识联邦体系打造的“智邦平台”历经多次更新迭代,已进入到原始级创新的商业化落地全新阶段。以银保营销的场景为例,利用具有精准人群标签作为种子用户,通过一定的算法评估模型,在保障安全的前提下,利用某银行、某保险公司的特征互为补充,找到更多潜在关联的相似人群,构建多维、准确、及时的全息用户画像。
针对每类人群标签,同盾“智邦平台”选取不同的样本和标签定义,基于知识联邦进行联邦建模,为银行保险代理人提供用户的精准人群标签。成功被转化的用户,可作为优质客户,优化和丰富种子用户,进而不断完善用户画像。通过在海量真实数据上验证,该方案除了维持银行银保渠道的预测效果之外,对保险公司自销渠道预测效果可以提升近300%。
随着技术体系的不断完善,同盾智邦平台正在金融、保险、医疗等更多领域加速落地,这将为数据流通打造安全底座,保护个人隐私和信息安全,并进一步释放数据价值,为行业数字化升级奠定重要技术之基。
不仅如此,同盾科技还联手浙江大学、中科院医学所、复旦大学、哈尔滨工业大学、华东师范大学、百度研究院、360集团、平安科技、明略科技等机构成立了“知识联邦产学研联盟”。联盟将聚集跨行业的各方力量,联合开展知识联邦多层级的理论、技术、协议、标准和产业研究,构建理论研究到产业成果转化的生态,探索下一代人工智能的实现路径。
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