行业概述与定义 - 联邦学习是一种分布式机器学习方法，核心目标是在保护数据隐私的前提下实现多方协作训练模型，原始数据始终保留在本地，仅加密传输模型参数 [2] - 根据数据分布特征、网络结构及参与方角色，联邦学习可分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习三大类 [2] 市场规模与增长 - 2024年中国联邦学习行业市场规模为2.54亿元，同比增长11.89% [1][8] - 行业在政策支持、技术进步和市场需求推动下呈现稳步发展态势 [1][8] 技术发展与核心框架 - 以微众银行FATE、蚂蚁金服共享智能平台为代表的技术框架持续迭代，支持同态加密、安全多方计算等隐私保护技术 [1][8] - 联邦学习有效解决了数据孤岛与隐私安全的矛盾，在多个应用场景中提升模型精度达20%以上 [1][8] - 微众银行开源的FATE框架是全球首个工业级框架，其社区已吸引超4000开发者、800企业参与 [3] 行业发展历程 - 中国联邦学习行业自2017年概念提出后，经历了探索、应用、生态构建至成熟扩展四个阶段 [3] - 2023年至今，联邦学习已成为技术基础设施，并在多行业深度应用 [3] 产业链结构 - 产业链上游主要包括计算硬件、隐私保护软件库、分布式计算框架及云服务 [5] - 产业链中游为联邦学习平台与解决方案提供商 [5] - 产业链下游主要应用于金融、医疗、物流、数字广告、智能交通、政务等领域 [5] 重点企业分析 - 蚂蚁数科以36.7%的市场占有率连续三年位居中国隐私计算市场份额第一，其摩斯隐私计算平台融合多项技术 [8] - 微众银行在金融领域率先应用联邦学习技术，其FATE框架成为行业技术标杆 [8][3] - 百度集团在联邦学习领域技术领先，其PaddleFL框架支持横向联邦与两方安全学习，应用于金融风控等场景 [9] - 腾讯控股聚焦场景深耕与产品化，其T-Sec联邦学习通过加密中间结果交换提升模型效果15% [10] 主要应用场景 - 在金融风控领域，联邦学习技术通过整合不同金融机构的数据，构建更精准的信用评估模型 [7][8] - 在医疗领域实现跨医院数据融合，支持医疗联合诊断 [3][8] - 其他应用场景包括城市交通优化、智能营销、工业互联网设备故障预测及自动驾驶等 [1][8][12] 行业发展趋势 - 联邦学习将深度融合AI大模型、边缘计算及5G/6G技术，形成“分布式AI协同”新生态 [10] - 应用场景将从金融、医疗向工业互联网、自动驾驶、能源管理等更多垂直行业渗透和深度应用 [12] - 随着IEEE P3652.1标准推进及国内《数据安全法》与《个人信息保护法》等政策的完善，联邦学习将形成更规范的产业生态 [13]

公司定位与发展历程 - 公司是国内首家民营银行和数字银行，成立于2014年12月16日 [3] - 公司专注于服务小微企业和普罗大众，定位为银行业"补充者" [4] - 公司科技人员占比始终超过50%，IT投入在营业收入中的占比长期保持两位数 [4] 核心技术与系统架构 - 公司上线全国首个基于分布式架构的银行核心系统Openhive，支持多版本并行运行和部署200多个核心业务系统 [6] - 通过自研AIOps智能运维工具，仅需不到15名运维人员管理超过1.9万台服务器，根因定位时间缩短至3分钟以内，准确率超过90% [6] - 自动化测试覆盖率超过75%，部分产品高达95%，产品投放周期最快只需10天，系统扩容仅需2天 [6][7] - 系统日金融交易峰值突破14亿笔，产品可用率超过99.999%，户均IT运维成本仅为2元/年，不到行业平均水平的十分之一 [8] 前沿技术布局与应用 - 在人工智能领域广泛应用判别式AI技术，模型与策略每年迭代上百次 [7] - 牵头研发的金融级区块链底层开源平台飞梭链单链TPS突破20万，实现全域适配国产软硬件 [7] - 自研WeDataSphere大数据平台支持超过120PB生产数据的分析、治理和运营管理 [7] 业务服务能力与成果 - 服务全国31个省超过4.2亿个人客户，累计申请贷款的中小微企业超过600万家 [9] - "微粒贷"客户中超过80%为非白领从业人员，超过80%为大专或以下学历，约18%为"首贷户"，笔均贷款金额约8000元，逾70%客户单笔借款成本低于100元 [9] - "微业贷"客户中民营企业占比近100%，年营业收入1000万元以下的客户超过70%，户均授信100万元，约50%的单笔借款成本低于1000元 [9] - 科技金融服务覆盖全国20多个省市，吸引超50万家科创企业申请，深圳每2家国家级高新技术企业就有1家选择该公司 [9] - 老年客户管理资产规模超过2000亿元 [9] 行业赋能与开源贡献 - 公司已发起38个开源项目，获得超过4.2万名开发者关注，并有2个Apache顶级项目成功孵化毕业，位列中国企业前四 [11] - 发布的AI联邦学习开源框架FATE建成联邦学习领域最大开源社区，覆盖企业超1300家，合作高校和研究机构超500家 [11] - 发起的开源社区金链盟汇聚超5000家企业及机构、超10万名个人成员，形成500余个标杆应用 [11] - 开发的大数据平台工具套件WeDataSphere开源社区用户已超过8600个，试用企业超2600家，投产企业超110家 [11] 跨境金融与数据合作 - 作为技术支持方助力粤澳和深港跨境数据验证平台上线，基于DDTP理念及区块链技术提供跨境数据解决方案 [12] - 截至2024年末，粤澳平台累计服务18个分支网点的6类跨境金融业务场景，深港平台已接入12家场景机构并上线8个业务场景 [12] 未来战略：AI原生银行 - 公司正加速向"AI原生银行"迈进，涉及基础设施、构建工具、多元应用模式等多方面 [14] - 建立了多模式算力供给体系，支持模型一键部署与微调，并开发了金融业首款自研AI智算交换机 [15] - 打造了应用与智能体构建平台和企业级AI知识平台，支持低代码开发和知识快速沉淀共享 [15]