目前，正是数字化转型的浪潮正盛之时，金融机构积极推动自身的数字化转型，在挖掘数据价值上走在了前列，但数据资产仍然存在着诸多障碍尚且需要解决、破解之法。

　　近日，在中国互联网金融协会互联网银行专业委员会召开的数据资产、账户与要素交易流转机制研讨会上，业内人士称，当前数据使用面临三大问题：一是产权难界定;二是数据割裂在不同的人和机构手中，形成数据孤岛;三是数据易泄露、难追踪。

　　百融云创作为国内头部的人工智能与大数据应用公司，一直致力于为金融服务，多年来研发的产品和服务可以很好地解决当前金融机构的数据难题和痛点。

　　针对当前越来越突出的“数据孤岛”问题，百融云创在业内号召并率先探索“联邦学习”模式。这是一种加密的分布式机器学习技术，能够使各个企业的自由数据在不出本地的情况下，通过加密机制交换数据，即在不违反数据隐私法规的前提下，建立虚拟共有模型，仅为本地目标服务。与此同时，为避免重复欺诈的现象，企业间还需建立关于欺诈案件、欺诈手法的信息共享。

　　百融云创运用联邦机器学习，一方面可以实现数据隔离，参与各方的数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求;另一方面，通过联邦学习能够保证模型质量无损，不会出现负迁移，保证联邦模型比割裂的独立模型效果好。此外，重要的一点是各参与者地位对等，能够实现公平合作，实现打通"数据孤岛"到"共同富裕"的目标。

　　同时，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。如何高效配置数据要素，充分发挥金融业数据要素的经济与社会价值，是广大金融机构所面临的重要而紧迫的话题。百融云创提供数据方面服务，例如风险数据集市、营销数据集市、数据治理、BI报表等，满足客户基于各类场景中快速建模的数据需求、灵活定制多样化报表分析等。在业务流程上，百融云创也可以提供线上进件、信贷审批、账务核算、贷后管理和供应链金融平台等系统，帮助金融机构充分利用金融科技优势，打造全流程的线上化业务。