风控是业务健康发展的保障。通过大数据建模可以实现智能风控，对作弊和欺诈等行为进行风险识别和控制，有效提升风控效果。而大数据则是智能风控的基础，在实际应用中却很难集中整合数据用于风控建模。出于隐私保护和商业竞争等因素，数据不能直接共享，给智能风控带来挑战。联邦学习技术可以在原始数据不出域的情况下实现多方联合建模，既可以保护数据隐私，又可以挖掘多方数据协同应用价值，助力实现大数据智能风控。
腾讯大数据团队在联邦学习和隐私保护技术上已经深耕多年，4月9日9点，腾讯大数据Angel PowerFL负责人程勇将会在第二届线上DataFunSummit：智能风控技术峰会上分享联邦学习技术与实践思考，重点探讨联邦LR和SplitNN技术与实践。
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