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金融界2023年12月4日消息，据国家知识产权局公告，深圳前海微众银行股份有限公司申请一项名为“联邦学习模型的构建方法、设备、存储介质以及程序产品“，公开号CN117151244A，申请日期为2023年8月。

专利摘要显示，本申请公开了一种联邦学习模型的构建方法、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，其中方法应用于参与纵向联邦学习的第一参与方设备，包括：接收参与纵向联邦学习的各个参与方设备的特征数据解密结果，其中，所述特征数据解密结果由纵向联邦学习的协调方设备针对所述各个参与方设备的特征数据加密结果进行解密得到；根据所述特征数据解密结果和预设非线性模型拟合用户特征数据与所述样本用户分类标签之间的非线性关系，以构建得到本地的联邦学习模型进行用户分类标签预测。本申请能够解决现有基于线性回归进行模型训练的纵向联邦建模方式，难以保证模型预测效果的技术问题。