随着金融科技的疾速开展，国美金融贷款发现以银行业为代表的金融行业与金融科技公司加深合，金融与科技的关系，从支撑、支撑，逐步向驱动、引领方向改变，科技开端改变金融效劳的渠道与情势。国美金融贷款发现但是无论是金融机构还是金融科技公司都领有着肯定量级的数据，随着单方共建的深刻，在数据层面的平安隐患也亟须进一步小心。
普华永道宣布的《2018－2019年度金融科技平安剖析报告》数据显示，针对客户材料及企业主要业务数据的平安事情成为发作频率最高的平安事情类别，比例高达44％。有71％的被调研企业示意，“数据平安及隐私掩护”是企业目前及将来最须要增强的网络平安范畴。随着各界对金融消耗者个人隐私掩护的日益注重，数据和信息平安已经成为智能金融时期主要的信赖基石。
作为海内人工智能驱动金融业务晋级的领航者，国美金融贷款自2018年成立人工智能金融试验室以来，一直完美机器学习平台建立，基于风控场景率先在业内推出基于主动机器学习（AutoML）技巧的智能模型练习平台“盘算将来AutoML”。与此同时，在数据和信息平安备受注重的局势下，国美金融贷款人工智能金融试验室团队还踊跃探究联邦机器学习（FML）技巧，通过来中央化合作的方法，为金融机构转型晋级供给全新的开展思绪。联邦学习技巧的涌现将为处理数据隐私与数据共享的抵触供给有效计划。这是一种加密的散布式机器学习技巧，可完成各个企业自有数据不出本地，通过加密机制下的参数替换方法，在不违背数据法规隐私的状况下，树立一个虚构的共有模型，最终通过结合建模晋升模型的后果。