分布式组织常常难以在不同地区、产品和合作伙伴之间保持安全问卷的一致性。通过利用联邦学习，团队可以在不移动原始问卷数据的前提下训练共享的合规助理，保护隐私的同时持续提升答案质量。本文探讨了实现基于联邦学习的合规助理的技术架构、工作流以及最佳实践路线图。