某三甲医院的「远程会诊人脸识别系统」曾陷入两难：备案要求数据本地化存储，但跨院协作又需要共享患者人脸特征。如今通过联邦学习技术，医院在不传输原始数据的情况下完成了备案——各医院本地计算特征值，仅共享加密后的模型参数，就像「各算各的账，只汇总结果」。

联邦学习备案的三大优势：

数据不出域：上海瑞金医院与仁济医院的跨院人脸识别系统，通过微众银行联邦学习平台实现特征值加密交互，备案材料标注「原始图像零传输」，通过国家卫健委专项审核

多机构协同：公安部某项目通过联邦学习整合12省公安人脸识别系统，在满足各省备案要求的同时，实现全国在逃人员库实时比对，识别响应时间从小时级压缩至秒级

动态合规更新：当某医院调整人脸识别阈值（如戴口罩识别模式），联邦学习系统会自动同步更新至备案变更记录，避免传统系统「改一处动全身」的合规风险

行业标准：《联邦学习安全评估规范》已纳入人脸识别备案技术参考目录，采用该技术的企业可优先通过合规审核。