這一年，數(shù)據(jù)隱私保護的監(jiān)管進程，像被按下了快進鍵。

多項法案陸續(xù)出臺，要求企業(yè)在數(shù)據(jù)應用過程中使用脫敏、加密等技術提高安全級。

在此環(huán)境下，隱私計算與聯(lián)邦學習作為新一代人工智能技術，正在從數(shù)據(jù)問題的根源出發(fā)，構造AI金融的新基建。

數(shù)據(jù)，是人工智能時代的油田。只見其儲藏豐富，人人欲采，卻不見其步步生險。

沖不破的信息孤島，無法保證的數(shù)據(jù)安全，像一顆顆暗藏的地雷，即將被引爆。

若不提前部署、著手改變，企業(yè)必然難以適應新的技術趨勢與法律規(guī)范，錯失新基建浪潮。

監(jiān)管重壓和急迫業(yè)務需求之下，隱私計算與聯(lián)邦學習應運而生。

這兩大新興技術已然成為當前工業(yè)界和學術界最受關注的AI研究方向之一，各大金融機構和AI公司也已經(jīng)著手布局，但被業(yè)內熱議的疑問仍然存在：

• 透過技術表象，隱私計算與聯(lián)邦學習的本質是什么？

• 它們能解決哪些主流AI方法不能解決的問題？

• 如何實現(xiàn)從學術研究到工程應用的過渡？

• 在哪些金融場景中的落地效果顯著？

• 如何為金融機構快速部署全流程解決方案？
  

• 如何打造一支優(yōu)秀的隱私計算與聯(lián)邦學習團隊？
  

• 年輕學者和工程師，是否應投身至該方向的研究中？

為解開這些疑問，香港人工智能與機器人學會（HKSAIR）于 5 -6月正式啟動《AI金融公開課——隱私計算和聯(lián)邦學習在金融領域的應用與機遇》，由HKSAIR理事長、微眾銀行首席人工智能官楊強教授領銜，共六位頂尖專家做客線上講堂，圍繞隱私計算和聯(lián)邦學習的研究熱點與商業(yè)應用展開最前沿的分享和討論。

雷鋒網(wǎng)作為獨家合作媒體，也將對此次系列公開課進行全程報道。

課程觀看地址：https://mooc.yanxishe.com/open/course/828

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