讓AI跨越邊界：楊強揭示「聯邦學習」如何重塑產業合作模式

楊強：跨界頂尖的AI大師，引領世界趨勢 

「這是我上過最好的AI課程，」台中精機協理黃怡穎課後在她的臉書感動表示。

此次授課的大師——楊強，是當今極少數橫跨學界和業界的AI重量級人物。他是首位當選美國人工智慧協會（AAAI）院士的華人，亦為加拿大工程院與加拿大皇家科學院院士。除曾任教於加拿大西門菲莎大學（Simon Fraser University）、香港科技大學，堪稱全球AI發展的重要推手。

「楊強的觀念非常新穎，尤其是聯邦學習，會是未來台灣發展非常重要的一個趨勢，」網訊電通董事長陳諧有感而發地說。

重新定義AI應用格局：聯邦學習

在5月10日整天的課程中，楊強深入解析AI技術的演進脈絡，並聚焦介紹當今最前沿的兩大技術：聯邦學習（Federated Learning）與遷移學習（Transfer Learning），並深入分享AI在中國第一家純網銀微眾銀行，以及工業系統廠第四範式的落地應用。

2012年，楊強受邀協助華為創立「諾亞方舟實驗室」，打造世界級AI研發中心；2018年起，出任微眾銀行首席人工智慧官，帶領團隊開發超過100項AI代理人應用，涵蓋語音客服、合規審查、人臉辨識等領域，讓銀行客服系統準確率達98％。他更透過聯邦學習技術重塑信用評分模式，使用戶僅需數分鐘即可完成貸款申請，實現科技與金融的深度結合。

作為聯邦學習的全球先驅，楊強指出，此技術專為解決企業間無法共享數據的難題所設計。他以比喻說明，「模型就像羊，到處吃草」，讓資料不需集中，而由各方提供參數進行訓練，既保障數據隱私，也提高跨組織合作意願。

透過聯邦學習，微眾銀行在無實體分行的情況下，服務超過500家小微企業，並達到年淨利人民幣100億元（約新台幣419億元），成為極具效率的數位金融典範。

楊強也在課堂中舉例，微眾銀行掌握信用資料，騰訊則擁有行為數據，兩者透過縱向聯邦學習整合模型，在不交換原始資料的情況下，建構更完整的用戶輪廓，有效提升信貸與行銷精準度。

此外，中國國家電網與南方電網透過聯邦學習共同預測用電需求，各分公司無需互換資料，也可以提升調度準確性。同樣概念也可應用於醫療領域，協助不同醫院共享知識以偵測癌症等疾病，卻無需交換病患資訊。

遷移學習：讓AI知識跨領域發揮影響力

另一項關鍵技術——遷移學習，則讓AI能將某領域的知識轉移應用到全新場景，由AI輔助非洲貧困評估。

史丹佛大學與世界銀行合作，透過分析夜間衛星影像中的燈光強度來判斷區域貧困程度，再輔以白天圖像辨識基礎建設，取代傳統昂貴且危險的田野調查方式。

這場領導影響力學院《典範七期》課程，不僅提供學員前瞻性的AI技術視野，更讓他們理解如何將科技策略性應用於企業實務中。在變動快速的市場環境下，唯有提升領導者的思維與技術素養，方能掌握趨勢、引領未來。

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