聯邦學習技術如何在「鷹眼聯盟」中實現，而不暴露客戶的原始資料？

聯邦學習在台北富邦銀行「鷹眼聯盟」的應用：保護客戶原始資料

台北富邦銀行（北富銀）的「鷹眼聯盟」透過聯邦學習技術，在不暴露客戶原始資料的前提下，實現了各銀行AI模型的串聯，以提升詐騙偵測的效率和準確性。此計畫旨在建立一個「國家級鷹眼模型」，能夠迅速應對不斷變化的詐騙手法，共同防範金融詐騙。

技術細節與運作方式

鷹眼聯盟採用聯邦學習技術，允許各銀行在不共享原始客戶資料的情況下，交換AI模型的參數。每家銀行以北富銀共享的鷹眼模型為基礎，結合自身數據進行微調和優化。這種合作模式使各銀行的AI模型得以共同學習，更全面地識別詐騙行為。蔡佩玲副總經理強調，這種合作模式打破了金融業者單打獨鬥的局面，加速了模型對新型詐騙手法的學習速度。

預期效益與未來發展藍圖

透過聯邦學習，銀行能在更短時間內識別最新詐騙手法。過去需三到六個月才能讓模型學習新的詐騙模式，現在透過自動參數交換，最快半小時內即可完成識別。目前，包括陽信銀行、凱基銀行等八家銀行將率先試行此聯邦學習機制，預計10月上路，並逐步擴展到35家聯盟銀行。此外，鷹眼聯盟還計劃建立照會機制，直接交換異常帳戶資訊，節省人工成本，進一步強化預警措施，從而提升整個金融體系對詐騙行為的防禦能力。