フェデレーテッドラーニング（連合学習）による金融機関間でのプライバシー保護型与信モデル構築

フェデレーテッドラーニング（連合学習）による金融機関間でのプライバシー保護型与信モデル構築とは

「フェデレーテッドラーニング（連合学習）による金融機関間でのプライバシー保護型与信モデル構築」とは、複数の金融機関が保有する顧客データそのものを共有することなく、各機関のローカルデータで学習したモデルのパラメータのみを中央サーバーで集約・統合することで、より高精度な与信モデルを構築する技術です。これにより、個人情報保護規制や各機関のデータ秘匿性を維持しつつ、分散した膨大なデータを活用したAI与信審査の高度化を実現します。特に、法人与信審査においては、異なる金融機関が持つ多様な取引データを横断的に利用することで、個別の機関では得られない包括的なリスク評価が可能となり、FinTechの進化に不可欠なプライバシー保護とモデル精度の両立を可能にする画期的なアプローチとして注目されています。

このキーワードが属するテーマ