微众银行多篇论文被国际AI顶会IJCAI 2020收录，再办联邦学习国际研讨会

（原标题：微众银行多篇论文被国际AI顶会IJCAI 2020收录，再办联邦学习国际研讨会）

近日，人工智能领域顶级学术会议——国际人工智能联合会（IJCAI 2020）以线上形式举办。今年，微众银行两篇论文被大会主会（main track）收录，一篇论文被demo track接收，展现出在人工智能领域强有力的科研实力。

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此次微众银行被收录的论文《一种基于分治-合并策略的语音识别声学模型优化的新方法》及《基于深度极化网络的监督式高精度哈希编码》在联邦学习、深度神经网络等前沿领域，结合AI在金融相关业务实践，创造性地提出了新方法，以应对当前技术应用中面临的种种挑战。尤其是基于联邦学习的前期研究成果，将迁移学习、联邦学习与语音识别、激励机制等更多场景深度融合，进一步拓展了联邦学习的应用范围，微众银行的产业化成果“联邦语音框架”也获得了“2020年度中国计算机学会科学技术奖”。

IJCAI是人工智能领域最重要的国际学术会议之一，也是中国计算机学会推荐的七大A类人工智能学术会议之一。除现场嘉宾的主题报告和观点交流，每年度的IJCAI会议都会通过优秀论文征集、评选的方式来展示最前沿的AI高质量学术成果。IJCAI聚集了人工智能领域最顶尖的研究者和从业者，关注领域涵盖机器学习、图像识别、语音技术、视频技术等，是全球人工智能行业最前沿学术动态的窗口，对行业未来发展产生巨大影响。

在业界，论文被IJCAI收录是研究者非常看重的荣誉，也代表着研究者本人或机构的科研实力在世界范围内处于头部位置。数据显示，在4717份有效投稿中，最终仅有592篇被接收，接收率仅为12.6%，这也是 IJCAI 史上最低的接收率。

    再办联邦学习国际研讨会，微众银行持续推动联邦大数据合作生态

除论文被收录外，作为主会议程的重要组成部分，1月8日，微众银行与苹果、香港科技大学等科技巨头及知名科研机构在IJCAI 2020会议期间联合主办了联邦学习国际研讨会。

在全球，各国政策法规与社会对隐私保护和数据安全都日益重视，各行业应用中的数据规模也不断扩大。微众银行在国内首倡的“联邦学习”成为解决“数据隐私保护”和“数据孤岛”问题的最佳解决方案之一，能够使各方在不共享原始数据的前提下实现AI联合建模，在国内外受到广泛关注。

自IJCAI 2019首届和NeurIPS 2019第二届联邦学习国际研讨会以来，联邦学习国际社区的参与规模与研讨深度不断提升，微众银行在全球范围内推动建立的联邦学习生态影响力进一步扩大，目前已吸引超过17个国家和地区的研究者、机构参与。

作为国内首家互联网银行，微众银行的AI以应用为核心，从AI金融服务到AI全栈式前沿探索，连接技术和场景，真正实现让金融服务普惠大众。微众银行可运用AI智能广告与推荐实现精准营销，利用AI+卫星数据搭建智能资管科技平台；前端可提供线上智能客服提供个性化服务，中后台则基于联邦学习等AI前沿技术强化风控。