以下是根据您提供的研报内容进行的总结：
光大集团联邦学习探索与实践
背景与概述
- 隐私计算背景：随着数据保护法规的日益严格（如欧盟《通用数据保护条例》、美国《加州消费者隐私法案》等），数据孤岛问题凸显，对数据隐私保护的需求愈发迫切。
- 光大集团隐私计算平台：光大集团作为大型金融控股集团，正在建设隐私计算平台，以在保护数据隐私的同时，实现数据价值的体现。
技术发展与应用
- 联邦学习技术：自2016年提出以来，联邦学习逐渐成为隐私计算领域的关键技术，光大集团自2019年开始研究，至2020年进入应用元年。
- 光大集团联邦学习实践：包括参与标准制定、发布书籍、技术创新（如基于联邦框架的半监督学习训练范式、多方安全求和算法）、发表学术论文、参与行业课题研究等。
- 安全多方求和算法：采用可验证秘密共享方案，实现安全有效的数据求和操作，确保数据安全性和计算准确性。
应用场景
- 联合统计：应用于客户总数、共同客户数、客户迁徙数等协同指标的统计，助力集团协同发展。
- 精准营销：利用联邦学习指导营销策略，针对特定客户群体进行个性化推荐。
- 智能风控：构建联合风险评级模型，辅助授信决策，降低信用风险。
- 跨域数据校验：在保护数据隐私的基础上，提升金融数据的准确性与完整性。
行业未来发展
- 关注与期待：行业持续关注联邦学习技术的发展，期待成熟工具的出现，以及与区块链的融合，构建公正的数据交易环境。
- 性能优化：优化联邦学习技术，使其能够应用于更多场景，提高效率与安全性。
- 标准统一：期待互联互通标准的统一，促进跨平台合作。
- 监管与应用：强调监管透明度，确保技术应用符合法律法规要求。
总结
光大集团通过探索与实践，积极布局联邦学习技术，旨在解决数据隐私保护与数据价值利用之间的矛盾，通过技术创新与应用实践，在金融、营销、风控等领域实现了数据的有效利用，同时也关注未来技术发展的趋势与挑战，为行业树立了标杆。
