當(dāng)前,數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的新時期,金融機構(gòu)基于政策驅(qū)動和市場需求,紛紛借助數(shù)字化手段探索構(gòu)建合規(guī)的數(shù)據(jù)共享智能體系、賦能業(yè)務(wù)發(fā)展。數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素已成為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源,但目前仍存在許多影響數(shù)據(jù)要素價值發(fā)揮的關(guān)鍵“命門”,如數(shù)據(jù)獲取困難、分析模型利用率不高、權(quán)屬界定不清、要素流轉(zhuǎn)無序、隱私保護不足等。
隨著金融業(yè)務(wù)智能化的發(fā)展,隱私計算、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用為共享智能引擎在金融場景落地提供了基礎(chǔ)條件。
光大科技—共享智能決策引擎旨在實現(xiàn)數(shù)據(jù)、指標(biāo)、規(guī)則、模型、決策流等模塊的統(tǒng)一管理與靈活配置,構(gòu)建專業(yè)、強大、靈活的決策中臺,通過隱私計算、建模平臺和模型管理等模塊的開發(fā)和場景落地,有效攻克了數(shù)據(jù)使用中“獲取壁壘高”“模型重復(fù)建設(shè)”“管理效率低”“客戶信息易泄露”等難題,并提供用于獲客、授信、交易、零售、對公等場景整體的解決方案。
政策影響
“保護數(shù)據(jù)隱私”數(shù)據(jù)合規(guī)政策出臺
《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》與《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》是我國數(shù)據(jù)合規(guī)的“三駕馬車”,三部法律的實施直接構(gòu)建了我國數(shù)據(jù)合規(guī)的基本法律框架。此外,各級政府機構(gòu)出臺了多項政策及發(fā)展規(guī)劃,明確提出了對數(shù)據(jù)安全合規(guī)流通的發(fā)展建議與規(guī)劃。
“三法聯(lián)動”
2021.11《中華人民共和國個人信息保護法》個人信息在數(shù)據(jù)流通過程中的安全合規(guī)性,確立了個人信息的“最小必要”原則。
2021.09《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》確立數(shù)據(jù)安全與發(fā)展、數(shù)據(jù)安全制度、數(shù)據(jù)安全保護義務(wù)、政務(wù)數(shù)據(jù)安全與開放相關(guān)法律法規(guī)。
2017.06《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》個人用戶信息搜集的安全合規(guī)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的完整性、安全性、保密性等。
金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展
2021年3月,我國發(fā)布了《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標(biāo)綱要》,提出“數(shù)字中國”與數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑。2021年12月和2022年1月,兩份關(guān)于銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重量級指導(dǎo)文件——中國人民銀行的《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022—2025年)》和銀保監(jiān)會的《關(guān)于銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》先后印發(fā),指導(dǎo)以商業(yè)銀行為代表的各類金融機構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展,金融科技逐步邁入高質(zhì)量發(fā)展的新階段。
“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”
2021.11《關(guān)于銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》對數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的整體框架進行了明確定義,對銀行保險機構(gòu)在開展轉(zhuǎn)型工作中需重點關(guān)注的事項作了全面要求。
2021.12《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)》提出在保障安全和隱私前提下推動數(shù)據(jù)有序共享與綜合應(yīng)用。
2021.12《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》在創(chuàng)新數(shù)據(jù)要素開發(fā)利用機制中提到:在確保數(shù)據(jù)安全、保障用戶隱私的前提下,調(diào)動行業(yè)協(xié)會、科研院所、企業(yè)等多方參與數(shù)據(jù)價值開發(fā)。
2021.03《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標(biāo)綱要》第五篇為專門的數(shù)字化章節(jié),介紹了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵和對數(shù)字化發(fā)展的各方面要求。
產(chǎn)品介紹
隱私計算
數(shù)據(jù)流通是釋放數(shù)據(jù)價值的關(guān)鍵環(huán)節(jié),隱私計算技術(shù)為數(shù)據(jù)流通提供了解決方案。隱私計算在保障數(shù)據(jù)安全的前提下,充分釋放數(shù)據(jù)潛在價值和效益,成為數(shù)據(jù)合規(guī)可行的“技術(shù)解”。
該引擎隱私計算模塊除了包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模服務(wù),還升級了產(chǎn)品整體架構(gòu)升級、集成了主流隱私計算平臺打造了互聯(lián)互通的生態(tài)、提升了跨域數(shù)據(jù)校驗等自研算法的性能。
建模平臺
該引擎建模平臺是集數(shù)據(jù)源管理、一鍵建模、拖拉拽建模、專家建模、系統(tǒng)管理于一體的全生命周期可視化建模平臺。
模型管理
該引擎模型管理平臺支持本地模型和隱私計算模型兩大類模型的管理。其包含模型管理、模型發(fā)布、模型監(jiān)控等功能,可實現(xiàn)對本地和隱私計算模型進行統(tǒng)一集中的管理;完善模型工作流程,降低操作風(fēng)險;幫助企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)模型的應(yīng)用與管理目標(biāo)。
產(chǎn)品創(chuàng)新
平臺融合
該引擎通過對建模平臺、模型管理和隱私計算進行研發(fā)、建設(shè)、整合,實現(xiàn)了三大平臺之間的融合;同時,傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)與隱私計算技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)了本地模型與聯(lián)邦模型的集成,達到補充數(shù)據(jù)源、增強模型效果的目的。
算法創(chuàng)新
通過業(yè)務(wù)實踐,光大科技研發(fā)了適應(yīng)不同金融場景的創(chuàng)新算法。例如,在保證數(shù)據(jù)安全的前提下,利用自研算法可驗證秘密共享(VSS)實現(xiàn)跨機構(gòu)聯(lián)邦統(tǒng)計,可聯(lián)合多個參與方計算出客戶的總資產(chǎn),以挖掘潛力客戶,指導(dǎo)進一步業(yè)務(wù)開展。跨域數(shù)據(jù)校驗算法,可以在不泄露各方數(shù)據(jù)的前提下,有效利用數(shù)據(jù)源,實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)安全比對,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的校驗?zāi)繕?biāo)?；诓唤?jīng)意傳輸(Oblivious Transfer,OT)的匿蹤查詢,能保證在數(shù)據(jù)查詢過程中數(shù)據(jù)接收方和發(fā)送方雙方的數(shù)據(jù)安全。
互聯(lián)互通
在本地建模過程中,成型的模型需要結(jié)合決策引擎共同發(fā)揮業(yè)務(wù)決策作用,該引擎可以有效支持多種決策引擎的集成與對接。其次,隨著隱私計算技術(shù)的發(fā)展,為打通因技術(shù)差異造成的壁壘,避免形成“計算孤島”,特別是作為數(shù)據(jù)流通產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)建設(shè),不同隱私計算平臺之間的互聯(lián)互通已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)共識。同時,該引擎以互聯(lián)互通為目標(biāo),實現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計算等隱私計算技術(shù)的整合,并設(shè)計了互聯(lián)互通的標(biāo)準,在已有平臺上疊加可管可控的跨平臺功能,來實現(xiàn)數(shù)據(jù)流通基礎(chǔ)設(shè)施的一種遞進式擴展,與其它平臺進行有效對接。
典型案例
該引擎現(xiàn)已在某大型金融控股集團、某金融機構(gòu)和某政務(wù)機構(gòu)等多個業(yè)務(wù)場景中得到驗證。
某大型金融控股集團數(shù)據(jù)共享
在數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)協(xié)同、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)信任等基礎(chǔ)上,某大型金控集團依托聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計算等先進技術(shù),搭建數(shù)據(jù)共享智能體系,實現(xiàn)價值賦能。通過產(chǎn)品賦能協(xié)同營銷、聯(lián)合風(fēng)控以及生態(tài)連通。
在監(jiān)管要求的背景下,該客戶無法直接得到客戶資產(chǎn)明細進行統(tǒng)計。該引擎在不泄露各個機構(gòu)數(shù)據(jù)信息的情況下,統(tǒng)計各機構(gòu)的客戶總量、交叉客戶量、共同客戶量、遷徙客戶量等指標(biāo)。為推動金控集團內(nèi)部協(xié)同發(fā)展,加強銀行、保險、信托、證券等業(yè)務(wù)聯(lián)動,促進客戶協(xié)同營銷,通過產(chǎn)品隱私計算技術(shù)統(tǒng)計出共同客戶數(shù)、客戶遷徙數(shù)等協(xié)同類指標(biāo),同時打通金控集團的客戶資產(chǎn)視圖,實現(xiàn)內(nèi)部高凈值客戶的共享,形成高凈值客戶管理能力的疊加,實現(xiàn)整個金控集團高凈值客戶總數(shù)增長。
某金融機構(gòu)建模和管理平臺
為了更好的滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需要,滿足監(jiān)管要求,有效提升風(fēng)險管理能力,某金融機構(gòu)通過使用該引擎將數(shù)據(jù)智能模型進行集中統(tǒng)一管理,對模型開發(fā)、驗證、部署、評價、退出進行全流程管理,并提供專業(yè)支撐,避免多個引擎重復(fù)建設(shè)。
建模平臺內(nèi)搭載目前金融領(lǐng)域機器學(xué)習(xí)主流算法和隱私計算建模服務(wù),支持點擊式生成模型、拖拉拽流程建模、人工模型調(diào)參,自動生成高可解釋性的模型開發(fā)報告,提供易用、易讀的模型全流程功能,提高模型開發(fā)與迭代的工作效率。模型管理平臺具備“本地+聯(lián)邦”的模型管理、模型發(fā)布與生產(chǎn)模型監(jiān)控等功能,可實現(xiàn)對模型服務(wù)進行統(tǒng)一集中管理,完善模型工作流程,降低操作風(fēng)險。
某政務(wù)機構(gòu)跨域數(shù)據(jù)校驗
金融智能的發(fā)展依賴于數(shù)據(jù)的準確性,通過與政務(wù)數(shù)據(jù)進行比對來了解已有數(shù)據(jù)的精確度是一種有效校驗方式。在查詢方數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源方數(shù)據(jù)進行比對校驗的過程中,數(shù)據(jù)的保密性與安全性需要得到保障。該引擎通過在不泄露各方原始數(shù)據(jù)的前提下,有效利用數(shù)據(jù)源方數(shù)據(jù),針對指定字段,為查詢方的企業(yè)客戶數(shù)據(jù)提供與數(shù)據(jù)源方對應(yīng)數(shù)據(jù)的比對功能,并提供在一定閾值內(nèi)的容忍度,提升金融智能的準確性及完備性,查詢方可依據(jù)各字段的數(shù)據(jù)校驗結(jié)果,掌握客戶信息的精確度。
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