第32屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（International Joint Conference on Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)IJCAI）將于2023年8月19日至25日在中國(guó)澳門(mén)舉辦。由聯(lián)易融AI團(tuán)隊(duì)牽頭撰寫(xiě)的論文《Elastically-Constrained Meta-Learner for Federated Learning（基于彈性約束的聯(lián)邦元學(xué)習(xí)方法）》被IJCAI旗下的可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì)正式錄用，該論文將在8月舉行的會(huì)議上同步發(fā)表。

國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（IJCAI）是AI領(lǐng)域的頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，為中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)推薦的A類(lèi)會(huì)議，每年舉辦一次。本屆IJCAI所舉辦的可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)國(guó)際研討會(huì)將把“可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）”設(shè)為主題，期望在FL范式下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)所有者之間的開(kāi)放式動(dòng)態(tài)協(xié)作，并將FL方案應(yīng)用于解決行業(yè)實(shí)際問(wèn)題。

聯(lián)易融AI團(tuán)隊(duì)介紹，本次入選論文提出了一種彈性約束的聯(lián)邦元學(xué)習(xí)方法，在解決了傳統(tǒng)方法中的損耗問(wèn)題同時(shí)能夠提升客戶(hù)端模型個(gè)性化的效果，該論文成果在多個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上都取得了領(lǐng)域內(nèi)最優(yōu)效果，同時(shí)能夠應(yīng)用落地至供應(yīng)鏈金融的實(shí)際場(chǎng)景中，在用戶(hù)數(shù)據(jù)不出庫(kù)的情況下幫助客戶(hù)開(kāi)發(fā)出個(gè)性化模型，保護(hù)信息和數(shù)據(jù)隱私，提升供應(yīng)鏈金融生態(tài)系統(tǒng)的透明度和信任度，是當(dāng)前聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究的重要課題方向。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議在今年累計(jì)收到4566篇投稿，論文錄用率為15%。本次聯(lián)易融論文被會(huì)議收錄亦說(shuō)明了公司在人工智能領(lǐng)域的底層技術(shù)能力獲得行業(yè)專(zhuān)業(yè)組織機(jī)構(gòu)的高度認(rèn)可，更是公司在科技創(chuàng)新方面持續(xù)投入的彰顯。持續(xù)精進(jìn)的科技實(shí)力也意味著以更高的精度和效率幫助客戶(hù)降本增效。目前聯(lián)易融在供應(yīng)鏈資產(chǎn)證券化的資產(chǎn)處理及審核環(huán)節(jié)中，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)近百項(xiàng)AI自動(dòng)化應(yīng)用，自動(dòng)化率達(dá)到90%以上。豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和實(shí)踐為聯(lián)易融AI算法的提升提供了大量數(shù)據(jù)支持，反哺技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化。

作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的供應(yīng)鏈金融科技解決方案提供商，聯(lián)易融積極儲(chǔ)備核心技術(shù)能力，不斷提升供應(yīng)鏈金融服務(wù)效率和數(shù)智化轉(zhuǎn)型服務(wù)能力。2022年聯(lián)易融研發(fā)投入3.5億元，同比增長(zhǎng)26.6%，占總收入及收益的38.0%；申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)達(dá)415件，累計(jì)獲得著作權(quán)登記172項(xiàng)。截至2022年年末，聯(lián)易融累計(jì)資產(chǎn)服務(wù)規(guī)模超過(guò)8,000億元，與1,110家核心企業(yè)和326家金融機(jī)構(gòu)達(dá)成合作，服務(wù)超過(guò)18萬(wàn)中小微企業(yè)。