【团体标准】联邦学习金融行业应用指南

本网站发布时间： 2023-11-06

T/ZFIDA 0004-2020
现行
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标准简介

适用范围：

本标准定义了金融行业联邦学习应用的要素、要素关系、流程与基础要求。本标准适用于金融机构、第三方服务机构的联邦学习应用的方案设计、开发工作。联邦学习金融应用流程通常包括联邦预处理、联邦模型训练、联邦模型预测三个阶段。参与方生成联邦模型之前通常需要预先对样本、标签数据进行预处理，联邦预处理阶段主要工作通常包括样本对齐、特征清洗、特征处理与联邦特征选择。完成特征预处理后，即可进行联邦模型训练生成联邦模型，根据联邦架构和联邦算法选型不同，联邦模型训练可以分为线性回归、逻辑回归、树、神经网络等模型的训练。生成联邦模型后投入生产环境进行预测，联邦预测与联邦模型训练强相关，同样包括回归模型、树模型、神经网络模型等模型的预测。

基本信息

标准号：
T/ZFIDA 0004-2020
标准名称：
联邦学习金融行业应用指南
英文名称：
标准状态：
现行
发布日期：
2021-02-24
实施日期：
2021-02-24
出版语种：

标准分类号

标准ICS号：
01.020
中标分类号：

关联标准

替代以下标准：
被以下标准替代：
引用标准：
采用标准：

出版信息

页数：
字数：
开本：

其他信息

起草人：
李晓林，李宏宇，张玮，彭宇翔，肖俊，许洁，赵秀丽，王雨晖，李文杰，左春，况文川，邵钟飞，贺光中，沈伟，夏泽宇，董金光
起草单位：
同盾科技有限公司，人工智能省部共建协同创新中心（浙江大学），之江实验室，中信银行，中国再保险（集团）股份有限公司，深圳乐信控股有限公司，北京文思海辉金信软件有限公司，中科软科技股份有限公司，中科聚信信息技术（北京）有限公司，神州数码信息服务股份有限公司，财富引擎（北京）科技有限公司，北京中关村银行股份有限公司
归口单位：
中关村金融科技产业发展联盟
提出部门：
中关村金融科技产业发展联盟
发布部门：
中关村金融科技产业发展联盟

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