资金监管方法、客户端、介质及系统

本申请提供了一种资金监管方法、客户端、介质及系统。该方法对本地业务数据进行筛选处理、清洗处理、集成处理和转换处理，得到基础数据，基础数据包括历史合同信息、历史预算信息和历史资金拨付信息；采用非对称加密协议对基础数据进行特征对齐处理，得到对齐基础数据；并采用对齐基础数据对初始联邦学习模型进行训练，直至初始联邦学习模型收敛时确定最终联邦学习模型，相比现有方案能够以更加安全且对多源数据进行有效出力的方式来对人工智能模型进行训练，从而提高了数据的安全性和后续模型预测的准确度，进而解决了如何在使用多数据源数据进行人工智能模型训练的同时，保证资金监管系统的数据隐私及安全的问题。