11月14日至11月16日，律商聯訊風險信息(LexisNexis Risk Solutions，以下簡稱“律商風險”)與某重要客戶進行了隱私計算聯邦建模。該項目在保護數據隱私前提下，實現聯合建模，達到數據“可用、不可見”。

　　律商風險研發(fā)的“律商風險聯邦學習平臺”，于今年7月通過了中國信通院隱私計算產品相關評測，即“可信隱私計算”評測，獲得“聯邦學習基礎能力專項評測認證”，標志著律商風險研發(fā)的聯邦學習平臺在調度管理能力、數據處理能力、算法實現、模型效果及性能、安全等方面獲得了專業(yè)機構認可。

　　基于律商風險構建的LNFA平臺，雙方各自在該隱私計算平臺上傳雙方數據，先后實施數據授權、樣本對齊(PSI)、特征選擇、特征工程、模型訓練、模型校驗等流程，對SecureBoost(XGBoost)等主流聯邦算法進行測試。該項目通過與傳統集中式建模的結果對比，在模型精度和性能方面均達到雙方預期。

　　律商風險高級數據科學家單翔、技術經理黃吉勇就加密原理，聯邦學習理論與算法、平臺架構與安全框架等與客戶進行了深入交流。單翔強調，優(yōu)化模型參數是提升聯邦學習性能和穩(wěn)定性的關鍵。他認為應滿足客戶對模型結果可視化的分析需求，最終實現平臺的聯邦學習、聯邦分析和聯邦部署。

　　本次合作進一步促進了律商風險隱私計算平臺在保險行業(yè)的場景落地。在不暴露各自數據、保護雙方隱私安全的前提下，連通“數據孤島”，實現了數據價值和模型的共享互通。