金融取引の不正検知や、会社等の信用スコア算出において、複数の金融機関での取引データを連携するニーズが高まっています。

取り扱うデータは、個人情報や金融取引情報など、センシティブなものであるため、プライバシーやセキュリティ対策として、連合学習の活用が注目されています。

連合学習を活用することで、複数の金融機関の間で生データを直接共有することなく、パラメータのみを渡し、予測モデルの作成と推論が可能です。

AutoPrivacyを活用すれば、専門知識がなくとも、連合学習を用いたデータ処理プロセスを構築することができます。