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春節(jié)特輯 | 隱私計算在金融領(lǐng)域應用發(fā)展報告2021

(三)隱私計算落地金融機構(gòu)

2021年,隱私計算技術(shù)開始在金融機構(gòu)落地。

1、工商銀行[ 《聯(lián)邦學習在工行的實踐》。]

據(jù)零壹智庫調(diào)研了解,工商銀行已經(jīng)開始探索聯(lián)邦學習技術(shù)在金融業(yè)務中的應用。

目前,在聯(lián)邦學習方面,工商銀行主要在推進以下三方面的工作:

第一,構(gòu)建聯(lián)邦學習技術(shù)能力。首先,通過引進成熟產(chǎn)品、完成工商銀行聯(lián)邦學習技術(shù)平臺的建設。適配工商銀行PaaS 平臺,并與行內(nèi)現(xiàn)有模型運營、監(jiān)控管理組件融合。同時,引入FATE開源技術(shù),并加入FATE TSC,打造聯(lián)邦學習場景建設專業(yè)團隊。

第二,試點聯(lián)邦學習業(yè)務場景。目前,主要是在數(shù)據(jù)和模型驅(qū)動力強、有對外合作需求的信貸、風控等關(guān)鍵業(yè)務領(lǐng)域上,逐步試點聯(lián)邦學習技術(shù)在業(yè)務場景上的實踐應用。

第三,推進聯(lián)邦學習生態(tài)建設。主要是聯(lián)合制定金融業(yè)聯(lián)邦學習標準,推進建立聯(lián)邦學習對外合作的常態(tài)化機制和聯(lián)合場景合作建設模式。

目前,工商銀行的聯(lián)邦學習已應用于多個場景。比如引入北京金控的不動產(chǎn)數(shù)據(jù),與行內(nèi)貸款企業(yè)的時點貸款余額、注冊資本、賬戶余額等數(shù)據(jù)聯(lián)合建立企業(yè)貸中預警監(jiān)測模型,此聯(lián)邦模型提升準召率約4%,從而提升了工商銀行風險監(jiān)測業(yè)務能力。另外,工商銀行也通過聯(lián)邦學習與互聯(lián)網(wǎng)公司的客戶特征數(shù)據(jù)完成了聯(lián)合建模,并將信用卡申請反欺詐模型的K-S值提升了25.1%。此外,工商銀行還基于聯(lián)邦學習在保險營銷場景中的應用打造相應的聯(lián)邦建模方案,通過驗證聯(lián)邦遷移技術(shù)挖掘集團的潛在客戶實現(xiàn)集團客戶向子公司的導流。

圖:工商銀行北京分行探索應用聯(lián)邦學習技術(shù)案例

資料來源:工商銀行

未來,工商銀行在探索聯(lián)邦學習應用方面有兩方面的計劃:

第一,進行開源技術(shù)研究。工商銀行計劃在行內(nèi)搭建FATE平臺,驗證開源技術(shù)對億級數(shù)據(jù)的支持能力。同時,利用開源FATE平臺推進行內(nèi)實際業(yè)務建模場景的測試驗證,對其核心算法分別從論文、源碼進行分析,完成推進圖聯(lián)邦相關(guān)場景的驗證落地。

第二,計劃將聯(lián)邦學習技術(shù)應用于更多的場景。

首先,是智能風控場景。引入政務、運營商、企業(yè)等多數(shù)據(jù)源,共同完成風控數(shù)據(jù)分析、風控模型訓練和風險決策的任務,以節(jié)約信貸審核成本,提升信貸風控能力。

其次,是智能營銷場景。融合集團內(nèi)子公司之間、以及行外數(shù)據(jù),在“獲客-促活-留存-轉(zhuǎn)化-挽留”等核心運營環(huán)節(jié)實現(xiàn)多維度精準獲客、數(shù)據(jù)化畫像分析。

再次,是反洗錢場景。在不泄露各自樣本的前提下,充分利用多家合作方的反洗錢樣本,建立訓練效果更好、更穩(wěn)健的聯(lián)邦反洗錢模型,降低罰款和聲譽受損等業(yè)務風險。

2、交通銀行

2020年12月15日,上海富數(shù)科技有限公司與交通銀行總行正式簽署技術(shù)服務合同,富數(shù)科技將成為交通銀行金融科技戰(zhàn)略合作伙伴。雙方將聯(lián)手建設具有交行特色的多方安全計算系統(tǒng)平臺、積極參與行業(yè)技術(shù)標準論證和修訂,解決金融大數(shù)據(jù)內(nèi)外融合協(xié)作中的隱私保護和數(shù)據(jù)安全問題,為普惠金融、數(shù)字金融等業(yè)務場景提供安全可控的聯(lián)合建模、聯(lián)合計算和聯(lián)合查詢統(tǒng)計。

3、招商銀行

到目前為止,零壹智庫得知的招商銀行在隱私計算方面的探索,主要集中在落地的產(chǎn)品上。

例如,2021年5月11日,招商銀行深圳分行發(fā)布“深信貸”產(chǎn)品,這也是招商銀行首個運用聯(lián)邦學習技術(shù)的貸款產(chǎn)品!吧钚刨J”是深圳市場監(jiān)督管理局和招商銀行深圳分行專門面向小企業(yè)推出的融資產(chǎn)品,旨在運用信用信息促進解決小企業(yè)融資難、融資貴難題。企業(yè)只要符合“三有”條件,即“有誠信、有經(jīng)驗、有納稅”,就可以在招商銀行官網(wǎng)、深圳信用網(wǎng)等線上渠道申請深信貸。這款產(chǎn)品的風險控制,是由招商銀行深圳分行與深圳市公共信用中心對接系統(tǒng)和模型數(shù)據(jù)來做的,聯(lián)邦學習技術(shù)可在招商銀行深圳分行和深圳市公共信用中心部署子模型,無需各數(shù)據(jù)方披露底層數(shù)據(jù)即可進行聯(lián)合運算。

4、光大銀行

2021年8月,光大銀行成為國內(nèi)金融業(yè)首個把企業(yè)級數(shù)據(jù)流通基礎設施平臺 — 多方安全計算平臺投入生產(chǎn)使用的銀行,積極探索數(shù)據(jù)安全流通與融合應用的新實踐。

該平臺由華控清交承建;陔[匿查詢、聯(lián)合統(tǒng)計、聯(lián)合建模等平臺功能。光大銀行多方安全計算平臺可以有效推動集團內(nèi)數(shù)據(jù)、行內(nèi)數(shù)據(jù)、以及外部企業(yè)數(shù)據(jù)的安全融合,解決上述過程中明文數(shù)據(jù)獲取困難、數(shù)據(jù)保護困難和數(shù)據(jù)使用合規(guī)困難等棘手問題。

應用方面,平臺可以用于聯(lián)合營銷、聯(lián)合風控、統(tǒng)一授信、業(yè)務合規(guī)等多領(lǐng)域,如幫助光大銀行與合作機構(gòu)開展多方數(shù)據(jù)安全聯(lián)合建模,提升精準營銷能力;在不暴露客戶信息的情況下進行聯(lián)合統(tǒng)計,開展客戶綜合管理;在保護銀行查詢意圖和客戶信息安全的情況下,向數(shù)據(jù)服務方查詢數(shù)據(jù),獲得匹配結(jié)果等。

5、平安銀行

平安科技的蜂巢聯(lián)邦智能平臺。它由平安科技聯(lián)邦學習技術(shù)團隊完全自主研發(fā),圍繞聯(lián)邦學習、聯(lián)邦數(shù)據(jù)部落、聯(lián)邦推理、聯(lián)邦激勵機制為核心而建設的聯(lián)邦智能生態(tài)體系,是數(shù)據(jù)隱私安全保護的商用級解決方案,幫助解決當下數(shù)據(jù)難題與隱私保護。

蜂巢聯(lián)邦智能平臺的核心是保證參與各方的原始數(shù)據(jù)始終不出本地,通過傳輸模型的梯度和參數(shù)的聚合計算來進行共享模型的訓練和迭代,可以大幅度優(yōu)化模型效果。它允許從跨數(shù)據(jù)所有者分布的數(shù)據(jù)中構(gòu)建集合模型,可被廣泛應用于各種領(lǐng)域,具有安全性、隱私性、合法性的特點,這樣既兼顧了AI的訓練也避免了數(shù)據(jù)泄露的風險。

與此同時,平安銀行還與京東金融云進行合作探索。雙方聯(lián)合開發(fā)出跨平臺聯(lián)邦建模數(shù)據(jù)合作安全保護方案,應用于不同聯(lián)邦學習平臺之間的實時通信。雙方基于聯(lián)邦學習技術(shù)進行聯(lián)合開發(fā)和方案部署,在平安銀行的汽車金融業(yè)務的場景實踐中,兩方數(shù)據(jù)特征無需出庫的前提下,較單方模型效果提升30%以上。

(四)隱私計算在金融營銷領(lǐng)域應用

在金融營銷場景中,隱私計算技術(shù)主要被用來合規(guī)調(diào)用更多的金融機構(gòu)外部數(shù)據(jù),從而將內(nèi)外部數(shù)據(jù)結(jié)合起來,做更精準的營銷,提升轉(zhuǎn)化率,這可以幫助金融機構(gòu)大大節(jié)省獲客成本。目前,實踐中已經(jīng)積累了不少案例。

1、星云Clustar在某大型股份制銀行的營銷項目案例

某大型股份制銀行在其個人信貸營銷業(yè)務中,希望達到降低信貸風險的同時合理分配營銷資源的目的,為客戶提供精準信貸服務,并提高客戶的產(chǎn)品體驗。

星云Clustar依托海量安全可信的數(shù)據(jù)源為該行搭建了聯(lián)邦學習模型,并根據(jù)該算法模型為客戶評級打分,由此合理分配營銷資源,使該行個人信貸業(yè)務的當月營銷轉(zhuǎn)化率達3.5倍以上,聯(lián)邦模型AUC達到0.73,極大地提高了營銷精準率和客戶轉(zhuǎn)化率。

2、天冕科技助力互金公司提升營銷效果案例

在營銷場景案例上,天冕科技助力某頭部互金公司提升營銷效果,因為其存在單獨使用現(xiàn)存自有數(shù)據(jù)特征或者對方評分只能達到收支平衡,而且使用線下聯(lián)合建模方式容易泄露用戶數(shù)據(jù)的風險。在使用聯(lián)邦學習方式進行聯(lián)合建模之后,應用所得模型對已注冊但未曾進件的老客戶進行綜合評分,對前10%評分高的用戶營銷后,模型KS提升11%,每期營銷收入增加65萬。

圖:天冕科技助力某頭部互金公司聯(lián)合營銷案例

資料來源:天冕科技、零壹智庫

(五)隱私計算在風控領(lǐng)域應用

在金融風控場景中,基于同樣的原理,由于可以應用隱私計算技術(shù)將金融機構(gòu)內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)聯(lián)合起來進行價值挖掘,金融機構(gòu)就可以更好地識別風險,從而提升風險控制的效果,降低風險、提升收益。

1、天冕科技與金融機構(gòu)聯(lián)合風控案例

目前,在用戶側(cè),天冕科技已經(jīng)與10多家金融機構(gòu)建立了合作,合作的內(nèi)容主要是聯(lián)合數(shù)據(jù)提供方,在各方數(shù)據(jù)不出私域的情況下,進行聯(lián)合風控建模和聯(lián)合營銷。

比如,在風控場景上,WeLab匯立集團采用線上聯(lián)邦學習系統(tǒng),篩選了多家數(shù)據(jù)征信公司相關(guān)性較高的特征,進行聯(lián)合建模,建立一個泛化能力更強的模型,取得了更好的效果。KS提高5%,壞賬有所下降。

圖:天冕科技聯(lián)合風控案例圖

資料來源:天冕科技、零壹智庫

在場景應用中,天冕科技的顯著優(yōu)勢在于場景經(jīng)驗豐富。比如,在金融風控場景中,隱私計算技術(shù)的提供商首先需要讓金融機構(gòu)合作伙伴知道,哪些數(shù)據(jù)和算法對業(yè)務是最有用的。此外,在應用方面還有很多操作細節(jié),比如在數(shù)據(jù)方面,不僅需要知道哪些類型的數(shù)據(jù)最有用,還需要知道哪些數(shù)據(jù)提供商的數(shù)據(jù)最好用,這些數(shù)據(jù)應該用在什么地方。這是需要用長時間的實踐和教訓才能換來的經(jīng)驗。豐富的場景經(jīng)驗,可以讓合作伙伴將時間和資金投入最能提升業(yè)務效果的方向,從而真正讓業(yè)務跑起來,見到實效。

2、瑞萊智慧應用隱私計算幫助銀行提升反欺詐效果案例

(1)業(yè)務背景

近年來,基于機器學習的大數(shù)據(jù)反欺詐風控技術(shù)迅猛發(fā)展,大部分銀行均構(gòu)建了交易實時反欺詐系統(tǒng),通過結(jié)合專家規(guī)則與機器學習模型來甄別欺詐交易與行為。但隨著黑產(chǎn)行業(yè)的智能化與集團化,跨行業(yè)欺詐逐漸成為常態(tài),單次欺詐行為貫穿社交媒體、銀行多個環(huán)節(jié),各機構(gòu)基于自身數(shù)據(jù)無法應對,例如在社交欺詐場景中,社交企業(yè)掌握黑客針對用戶的撒網(wǎng)、信任欺詐等行為的特征,銀行側(cè)掌握受害者向黑客轉(zhuǎn)賬以及后續(xù)資金轉(zhuǎn)移等特征,但兩方的特征數(shù)據(jù)均不足以對欺詐行為進行有效識別。

在此背景下,如何在有效保護數(shù)據(jù)隱私的前提下,幫助企業(yè)合法合規(guī)地利用內(nèi)外部數(shù)據(jù),豐富樣本數(shù)據(jù)特征維度,構(gòu)建更加精準的反欺詐風控模型,提升反欺詐能力,是當前各類銀行機構(gòu)亟待解決的問題。

(2)解決方案

為了應對以上痛點,瑞萊智慧提供了“數(shù)據(jù)+平臺+模型”的一體化隱私計算解決方案,幫助銀行安全合規(guī)的實現(xiàn)與外部機構(gòu)的跨行業(yè)數(shù)據(jù)鏈接,基于金融特征、交易特征、行為特征和干系人特征等信息構(gòu)建反欺詐模型,實現(xiàn)更精準有效的欺詐甄別。              

圖:瑞萊智慧RealSecure平臺銀行部署解決方案

具體實施中,銀行方通過部署RealSecure平臺節(jié)點,快速接入包括運營商、設備、支付類數(shù)據(jù)等在內(nèi)的多類外部數(shù)據(jù)源,極大的豐富了樣本特征維度。同時通過縱向聯(lián)邦的方式,基于行方準備的反欺詐樣本數(shù)據(jù),首先通過RealSecure的PSI功能(不同企業(yè)之間持有各自集合的兩方來共同計算兩個集合的交集運算,在協(xié)議交互的最后,一方或雙方得到正確的交集數(shù)據(jù),而不在交集里的一方數(shù)據(jù),另一方無法得到任何信息,這樣就保證了雙方的數(shù)據(jù)安全)與外部數(shù)據(jù)源進行隱私求交,獲取多方的交集客戶信息,在銀行客戶三要素信息不出庫的同時,完成銀行與數(shù)據(jù)源之間的樣本對齊。然后,運用RealSecure提供特征工程與模型訓練模塊,完成反欺詐模型訓練與調(diào)優(yōu)工作。

圖:RealSecure平臺縱向聯(lián)邦示意圖

(3)方案效果

效果方面,該方案幫助銀行安全合規(guī)地引入支付行為、設備信息、社交習慣等多類外部數(shù)據(jù),大幅提升了模型的準確性和效率,隱私計算模式下構(gòu)建的反欺詐模型AUC可達到0.82,KS達到0.48,效果較大提升。 同時基于編譯器引擎,隱私保護算法構(gòu)造速度指數(shù)級提升,系統(tǒng)整體運行速度達到業(yè)內(nèi)典型架構(gòu)模式的20~40倍,在實施難度、系統(tǒng)效率、安全可視等方面滿足工程、業(yè)務、運維、安全等各方面綜合需求,具備成熟的商用推廣模式。

3、金智塔科技在小微、科創(chuàng)企業(yè)授信方面取得突破

2015年前后開始,金融科技領(lǐng)域的應用更多集中于面向個人消費者的消費金融應用,在小微金融方面的嘗試從2019年起剛剛起步,現(xiàn)在仍在探索階段。目前,應用隱私計算技術(shù),金智塔科技在小微金融的風控方面目前已經(jīng)開始取得突破。

在數(shù)據(jù)隱私保護的背景下,銀行對科技型中小企業(yè)的信貸支持工作受到挑戰(zhàn)。與大型企業(yè)相比,中小微企業(yè)往往規(guī)模小、資金少,尤其是科創(chuàng)型企業(yè),其“重智力、輕資產(chǎn)”的特點使得抵押資產(chǎn)較少,因此,銀行對科技型中小企業(yè)授信必須得到更多維度的數(shù)據(jù)支持。政府數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)成為授信業(yè)務最可靠的數(shù)據(jù)補充,然而行政部門雖然存儲了豐富的企業(yè)數(shù)據(jù),但基于隱私保護的要求,無法將原始數(shù)據(jù)對銀行輸出,信貸支持工作面臨困局。

以杭州市某區(qū)域內(nèi)小微、科創(chuàng)企業(yè)特點痛點為例,區(qū)內(nèi)存續(xù)企業(yè)122940家,其中小微企業(yè)10萬余家,科創(chuàng)企業(yè)6000余家,大量企業(yè)均面臨金融服務困境。困境主要由以下原因造成:第一,企業(yè)財務不規(guī)范、信息分散,銀行不能直接通過數(shù)據(jù)獲取企業(yè)真實經(jīng)營情況,致使貸款申請難;第二,企業(yè)資金少、凈資產(chǎn)不足、規(guī)模小,企業(yè)基于生產(chǎn)需要申請貸款,銀行主要以企業(yè)凈資產(chǎn)來進行授信,致使貸款額度滿足難;第三,科創(chuàng)企業(yè)重智力,輕資產(chǎn);經(jīng)營團隊學歷高能力強,擁有多項專利,銀行缺少評估方法和手段,致使有效資產(chǎn)評估難;第四,企業(yè)抵押資產(chǎn)較少,銀行發(fā)放貸款需要擔保,致使貸款擔保難。

針對域內(nèi)小微企業(yè)以及小微企業(yè)融資產(chǎn)品的發(fā)展實際,某商業(yè)銀行基于“金智塔隱私計算平臺”,融合政府部門開放數(shù)據(jù)、行內(nèi)數(shù)據(jù)、第三方商業(yè)數(shù)據(jù),通過聯(lián)邦學習與多方安全計算解決數(shù)據(jù)孤島和用戶隱私保護難題,研發(fā)了面向全域小微、科創(chuàng)企業(yè)的在線智能授信解決方案。該方案基于多方數(shù)據(jù),實現(xiàn)企業(yè)智能分類;通過數(shù)據(jù)驅(qū)動,實現(xiàn)在線、多維度建模,智能化授信;優(yōu)化信貸流程,貸款線上一鍵申請,線下便捷用信,有效解決小微、科創(chuàng)企業(yè)貸款申請難、資產(chǎn)評估難、額度滿足難等問題,并提升企業(yè)貸款可獲得性和便利性。

圖:金智塔隱私計算平臺智能授信應用場景示例

在該智能授信項目實踐中,基于“金智塔隱私計算平臺”的聯(lián)合智能授信方案設立準入評估、成長力評估、風險評估、授信額度估算等各類模型。小規(guī)模納稅人授信模型以企業(yè)實際應稅銷售額、實有凈資產(chǎn)和納稅額為基礎,結(jié)合行業(yè)特點,充分考慮企業(yè)發(fā)展需求,合理配置參數(shù),實現(xiàn)對小規(guī)模納稅人的在線智能授信。一般納稅人授信模型則以企業(yè)實際應稅銷售額、實有凈資產(chǎn)和納稅額為基礎,結(jié)合企業(yè)流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負債率等指標,合理配置參數(shù),實現(xiàn)對一般納稅人企業(yè)的在線智能授信。

為解決對科創(chuàng)企業(yè)重智少資的授信難題,國內(nèi)各銀行處于起步探索階段等問題,金智塔自主研發(fā)了以企業(yè)生命周期模型、企業(yè)成長力模型、知識產(chǎn)權(quán)估價模型為核心的授信模型,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的科創(chuàng)企業(yè)智能授信。

圖:金智塔科技數(shù)據(jù)驅(qū)動的科創(chuàng)企業(yè)智能授信模型

在功能完善的基礎上金智塔聯(lián)合智能授信平臺展示出四大特色:全域、數(shù)字、智能、便捷。全域是指覆蓋所有的小微和科創(chuàng)企業(yè),全面普惠;數(shù)字是指貸款申請及授信全流程采用線上化,數(shù)字驅(qū)動;智能是指利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),實現(xiàn)智能決策;便捷是指線上一鍵申請、線下一次簽約、最多跑一次。

該平臺通過試點小微及科創(chuàng)企業(yè)大數(shù)據(jù)智能授信服務場景,打通數(shù)據(jù)部門、銀保機構(gòu)、第三方數(shù)據(jù)服務商等多家單位,完成小微及科創(chuàng)企業(yè)聯(lián)合授信、聯(lián)合風控及聯(lián)合營銷建模。實現(xiàn)科創(chuàng)企業(yè)成長力評估、中小企業(yè)風險評估、行業(yè)景氣指數(shù)、房產(chǎn)估值等多個應用,目前已覆蓋近20余萬家企業(yè)數(shù)據(jù),為企業(yè)實現(xiàn)智能在線授信、用戶便捷用信,授信額度提升百萬元,幫助企業(yè)降低50%以上融資成本,推動金融機構(gòu)與企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。2020年起在金融領(lǐng)域?qū)嵺`中,在省有關(guān)部門指導框架下相繼完成多個銀行重大開發(fā)項目。

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