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Federated Learning for Open Banking

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Guodong Long
Yue Tan
Jing Jiang
Chengqi Zhang
Erschienen in
Federated Learning
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Open Banking ermöglicht es dem einzelnen Kunden, seine Bankdaten zu besitzen, was eine grundlegende Unterstützung für die Förderung eines neuen Ökosystems von Datenmarktplätzen und Finanzdienstleistungen darstellt. In naher Zukunft ist ein dezentralisiertes Dateneigentum im Finanzsektor durch föderales Lernen absehbar. Dabei handelt es sich um eine Just-in-Time-Technologie, die intelligente Modelle auf dezentrale Weise lernen kann. Der attraktivste Aspekt des föderierten Lernens ist seine Fähigkeit, Modellschulungen in einen zentralen Server und verteilte Knoten zu zerlegen, ohne private Daten zu sammeln. Diese Art zersplitterter Lernrahmen hat ein großes Potenzial zum Schutz der Privatsphäre und sensibler Daten der Nutzer. Daher verbindet sich föderales Lernen natürlich mit einem offenen Bankendatenmarkt. In diesem Kapitel werden die möglichen Herausforderungen für die Anwendung föderalen Lernens im Kontext des Open Banking diskutiert, und die entsprechenden Lösungen wurden ebenfalls untersucht.
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Titel
Federated Learning for Open Banking
Verfasst von
Guodong Long
Yue Tan
Jing Jiang
Chengqi Zhang
Copyright-Jahr
2020
Buch
Federated Learning

Print ISBN: 978-3-030-63075-1

Electronic ISBN: 978-3-030-63076-8

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-63076-8_17
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