创略科技胡世杰：营销场景下，联邦学习如何挖掘数据的“跨域”价值

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图片来源@Unsplash随着企业数字化进程加快，企业内数据资产化趋势明显。这些企业内部的数据又叫做“私域数据”，管理企业私域数据的平台又叫做数据中台，后来数据中台也出现了一些分化，比如客户数据中台（CDP）当前也较为流行。但企业大多数的私域数据所训练出的算法都有一定的局限性，这些私域数据就好比一个“信息茧房”，如果没有外域多维度数据做参考，得出的决策可能是不够精准甚至是错误的。其实大部分企业都希望能通过一些外域数据来完善自身客户数据体系，不过囿于数据合规性以及数据质量好坏等综合因素，这些外域数据并不能被直接获得。那么，有没有一种有效的办法既能拿到高质量数据，又能满足数据合规，还能挖掘“跨域”数据的价值呢？创略科技创始人胡世杰正带领他的团队尝试用联邦学习的方法探索解决这一问题在数字营销领域的新可能。联邦学习与数据洞察联邦学习又叫联邦机器学习（FL），是AI、