11月3日，由北京金融科技产业联盟、移动支付网主办的2020第五届中国金融科技安全大会在深圳顺利召开。微众银行人工智能部副总经理陈天健以《金融数据共享与安全解决方案：联邦学习》进行了分享，从数据价值交易视角，看人工智能与区块链的综合运用。

以大数据、人工智能、云计算、物联网等为代表的新兴技术在金融领域加速应用，金融科技成为金融机构数字化转型的新武器，也是践行普惠金融、发展数字经济的新引擎。

数据具有无限复制、用途未定的特点，而且在数据交易过程中数据真实性无法确定，会不会影响数据价值分析也不清楚。

如何保证数据真实性呢？陈天健以仓库管理进行举例。银行现在在很多业务当中大量使用机器视觉系统去替代人去收集数据，用AI让供应链眼见为实，帐实相符。

AI可以很好解决数据真实性问题，视频原始数据或者IOT原始数据极难篡改，篡改代价非常大。对原始数据进行甄别时，可以跟区块链结合，按照时间由AI识别和货物状态实施上链，保证完整有时间序列证据链。

AI识别原始数据来保证数据真实性，和区块链技术结合完成真实性保证，在保证真实性之后，隐私性保障怎么解决？

陈天健表示，数据授权和价值探查之间最大的矛盾是隐私性障碍，属于“蛋鸡问题”。多数金融机构都将数据作为战略性资源，认为拥有数据就拥有客户资源和市场竞争力，主观上不愿意共享数据。

部分金融数据具有一定敏感性，涉及用户个人隐私、商业秘密甚至国家安全，数据共享可能存在法律风险，客观上给机构间共享数据带来障碍。

如何解决这样的问题呢？陈天健对联邦学习进行了介绍，联邦学习主要包含横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习三种类型。目前，微众银行已经联合平安科技、招商金融科技、腾讯研究院、电子商务与电子支付国家工程实验室、鹏城实验室、云计算与大数据研究所共同倡导联邦学习，并在今年4月联合发布了《联邦学习白皮书v2.0》。

陈天健表示，利用人工智能和区块链技术构建数据价值交易网络会是未来的发展方向。