Halbe Million Kreditdaten mit Federated Learning analysiert – Schlüssel-Erkenntnisse

In einer wegweisenden Untersuchung wurden 500 000 Kreditdatensätze mithilfe von Federated Learning ausgewertet. Das Ziel war es, die Balance zwischen Datenschutz und Modellqualität zu prüfen, ohne jemals einzelne Datensätze zu teilen.

Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass die Wahrung der Privatsphäre nicht zwangsläufig die Fairness eines Modells beeinträchtigt. Im Gegenteil: Durch die Zusammenarbeit mehrerer Institutionen, die ihre Daten lokal verarbeiten, entstehen robustere Modelle, die sowohl die Genauigkeit als auch die Gerechtigkeit erhöhen.

Besonders auffällig war, dass bei kleineren Datensätzen die Privatsphäre oft zu Lasten der Fairness geht – ein Problem, das durch federated learning effektiv gelöst wird. Die Methode ermöglicht es, aus einer breiten Datenbasis zu lernen, ohne sensible Informationen preiszugeben.

Diese Erkenntnisse unterstreichen die Bedeutung von kollaborativen Ansätzen in der Kreditbewertung. Federated Learning bietet einen praktikablen Weg, um Datenschutz und faire Entscheidungsfindung gleichzeitig zu gewährleisten und damit die Branche nachhaltig zu stärken.