2月21日，由微众银行主办的IEEE P3652.1(联邦学习基础架构与应用)标准工作组第一次会议在深圳成功召开。微众银行首席人工智能官(CAIO)、国际人工智能联合会(IJCAI)理事长杨强教授担任工作组主席并主持会议。会议邀请了来自深圳标准技术研究院、鹏城实验室、中国电信、腾讯、京东、小米、顺丰、平安一账通、招商金科、瑞士再保险公司、香港科技大学、香港理工大学等30余位*、高校及国内外著名企业的专家。

　　

　　逾30名来自*、企业、高校的专家出席了本次工作组会议

　　会议上，首先由工作组主席杨强教授分析了目前人工智能技术面临的问题和引入联邦学习系统的必要性，并发表了主题为“GDPR、数据短缺和人工智能”的演讲(GDPR——通用数据保护条例)，重点强调了 “联邦迁移学习”的安全的分布式建模原理和在数据合规上的意义。

　　

　　微众银行首席人工智能官(CAIO) 杨强教授

　　会议分享环节精彩纷呈，瑞士再保险数据智能分析团队助理副总裁王冠先生分享了联邦学习在保险业的应用前景;“第四范式”陈雨强和郭夏玮分享了隐私保护迁移学习技术的原理与实践;京东张钧波博士介绍了京东在联邦学习基础算法的研究以及对推进城市计算的重要意义。小米、顺丰、中国电信、创新工场等企业代表也在现场进行了深度分享。

　　IEEE联邦学习标准的项目由微众银行首先在IEEE发起，此次与会专家一致认为联邦学习IEEE标准立项意义重大，是国际上首个针对人工智能协同技术框架订立标准的项目，同时，它为遵守GDPR等个人数据保护等法规提供了技术解决方案，对数字信任、科技向善的培育意义深远，为人工智能行业的进一步发展开辟了新的道路。未来，微众银行作为P3652.1(联邦学习基础架构与应用)标准工作组的召集单位，将与IEEE标准委员会一同，致力于联邦学习国际标准的完善和推广，并将引入各大监管机构的参与。

　　

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　　IEEE标准协会

　　IEEE标准协会是世界领先的标准制定机构，其标准制定内容涵盖信息技术、通信、电力和能源等多个领域，对全球工业界具有举足轻重的影响。移动互联网正是依赖IEEE组织制定的数百个技术标准才得以正常运行。

　　微众银行+联邦学习

　　作为该技术领域的引领者，为了促进联邦学习技术有序健康发展，微众银行于2018年10月向IEEE标准协会提交关于建立联邦学习标准的提案——“Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning”(联邦学习基础架构与应用标准)。据了解，该立项提案已于2018年12月获批。