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联邦学习可以在保护数据安全的前提下，有效打破数据壁垒，因此在各个行业中都具有广阔的应用前景。
在金融行业中，人们通过建立风控模型描绘用户特征画像，从而实现精准营销。联邦学习可以在安全计算的环境下，帮助金融机构完成联合风控和联合营销，全面提升模型精准度和营销成功率。在医疗行业中，人工智能技术可以根据机构内部的历史病例信息建立检测模型，从而帮助医生诊断病情、预测疾病发展趋势等。采用联邦学习技术，可以在保证各个医疗机构的病例数据隐私安全的情况下进行联合训练，从而达到提升医疗检测模型准确性的目的。在交通领域，根据路网信息预测交通概况可以为出行提供精准决策。加入联邦学习的交通预测可以全面提升模型精准度和可扩展性，从而优化出行推荐，提升用户体验。在安防领域中，建设全面的安防系统意义重大。联邦学习可以帮助社区精准预测人流轨迹，提升监管力度；帮助工厂实时预测危险物品，降低事故发生率。在零售行业里，中小企业迫切需要新零售的决策指导。联邦学习可以联合多家企业，在保证数据安全的同时，公平对待每个参与方，针对需求建立多个预测模型，指导销售决策，推动商品流通。
联邦学习作为人工智能领域的风口，能够有效解决数据孤岛与隐私安全的双重难题。在这一基础上，未来也必将出现更多的落地应用，为企业赋能，降本增效，并逐步渗透到人们的日常生活中，为我国新基建提供强有力的技术支撑。