Компания oneFactor реализовала обучение алгоритмов машинного обучения внутри анклавов Intel SGX на своей ML-платформе

Разработчик сервисов искусственного интеллекта oneFactor впервые реализовал тренинг алгоритмов машинного обучения внутри анклавов Intel Software Guard Extensions на своей ML-платформе. Ранее платформа позволяла применять в анклаве только алгоритм, построенный вовне. Теперь у аналитиков банков, которые напрямую работают с ML-платформой oneFactor, есть возможность обучать модели непосредственно в анклаве, что существенно сокращает время вывода готовой аналитики, с нескольких дней до считанных минут.

Новое решение позволит повысить качество рекомендаций с применением алгоритмов машинного обучения на 20-35% по сравнению с раздельной обработкой данных, и ускорить ML-цикл, занимающий теперь всего несколько часов работы аналитика. Такой существенный прирост производительности обеспечивается за счет комбинации данных различных типов и обучения алгоритмов в зашифрованном виде.

Тесты показали, что при использовании объединенных данных качество выявления мошенничества на 20-35% выше, чем при раздельной обработке данных. Теперь с помощью платформы банки могут дополнительно улучшить качество сервисов и обслуживания своих клиентов: от противодействия телефонному мошенничеству до полностью автоматической верификации кредитных заявок.

Технология не ограничивает количество или категории данных, которые могут быть подключены к платформе. Она позволяет за несколько дней запустить сервисы ИИ как для владельцев данных, использующих платформу, так и для коммерческих заказчиков: банков, страховых компаний, ретейлеров,  площадок электронной коммерции.

Читайте также:

Добавить комментарий