當(dāng)前,數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的新時(shí)期,金融機(jī)構(gòu)基于政策驅(qū)動(dòng)和市場(chǎng)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(guó)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(jià)值發(fā)揮的關(guān)鍵“命門(mén)”,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(wú)序、隱私保護(hù)不足等。
隨著金融業(yè)務(wù)智能化的發(fā)展,隱私計(jì)算、機(jī)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(chǎng)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(shí)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(zhuān)業(yè)、強(qiáng)大、靈活的決策中臺(tái),通過(guò)隱私計(jì)算、建模平臺(tái)和模型管理等模塊的開(kāi)發(fā)和場(chǎng)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(hù)信息易泄露”等難題,并提供用于獲客、授信、交易、零售、對(duì)公等場(chǎng)景整體的解決方案。
政策影響
“保護(hù)數(shù)據(jù)隱私”數(shù)據(jù)合規(guī)政策出臺(tái)
《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》與《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》是我國(guó)數(shù)據(jù)合規(guī)的“三駕馬車(chē)”,三部法律的實(shí)施直接構(gòu)建了我國(guó)數(shù)據(jù)合規(guī)的基本法律框架。此外,各級(jí)政府機(jī)構(gòu)出臺(tái)了多項(xiàng)政策及發(fā)展規(guī)劃,明確提出了對(duì)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(dòng)”
2021.11《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》個(gè)人信息在數(shù)據(jù)流通過(guò)程中的安全合規(guī)性,確立了個(gè)人信息的“最小必要”原則。
2021.09《中華人民共和國(guó)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(hù)義務(wù)、政務(wù)數(shù)據(jù)安全與開(kāi)放相關(guān)法律法規(guī)。
2017.06《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》個(gè)人用戶(hù)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(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展
2021年3月,我國(guó)發(fā)布了《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》,提出“數(shù)字中國(guó)”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(jí)指導(dǎo)文件——中國(guó)人民銀行的《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022—2025年)》和銀保監(jiān)會(huì)的《關(guān)于銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見(jiàn)》先后印發(fā),指導(dǎo)以商業(yè)銀行為代表的各類(lèi)金融機(jī)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(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見(jiàn)》對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的整體框架進(jìn)行了明確定義,對(duì)銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)在開(kāi)展轉(zhuǎn)型工作中需重點(diǎn)關(guān)注的事項(xiàng)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(dòng)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(jì)發(fā)展規(guī)劃》在創(chuàng)新數(shù)據(jù)要素開(kāi)發(fā)利用機(jī)制中提到:在確保數(shù)據(jù)安全、保障用戶(hù)隱私的前提下,調(diào)動(dòng)行業(yè)協(xié)會(huì)、科研院所、企業(yè)等多方參與數(shù)據(jù)價(jià)值開(kāi)發(fā)。
2021.03《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》第五篇為專(zhuān)門(mén)的數(shù)字化章節(jié),介紹了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵和對(duì)數(shù)字化發(fā)展的各方面要求。
產(chǎn)品介紹
隱私計(jì)算
數(shù)據(jù)流通是釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵環(huán)節(jié),隱私計(jì)算技術(shù)為數(shù)據(jù)流通提供了解決方案。隱私計(jì)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(jià)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(jì)算模塊除了包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模服務(wù),還升級(jí)了產(chǎn)品整體架構(gòu)升級(jí)、集成了主流隱私計(jì)算平臺(tái)打造了互聯(lián)互通的生態(tài)、提升了跨域數(shù)據(jù)校驗(yàn)等自研算法的性能。
建模平臺(tái)
該引擎建模平臺(tái)是集數(shù)據(jù)源管理、一鍵建模、拖拉拽建模、專(zhuān)家建模、系統(tǒng)管理于一體的全生命周期可視化建模平臺(tái)。
模型管理
該引擎模型管理平臺(tái)支持本地模型和隱私計(jì)算模型兩大類(lèi)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(shí)現(xiàn)對(duì)本地和隱私計(jì)算模型進(jìn)行統(tǒng)一集中的管理;完善模型工作流程,降低操作風(fēng)險(xiǎn);幫助企業(yè)快速實(shí)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(tái)融合
該引擎通過(guò)對(duì)建模平臺(tái)、模型管理和隱私計(jì)算進(jìn)行研發(fā)、建設(shè)、整合,實(shí)現(xiàn)了三大平臺(tái)之間的融合;同時(shí),傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了本地模型與聯(lián)邦模型的集成,達(dá)到補(bǔ)充數(shù)據(jù)源、增強(qiáng)模型效果的目的。
算法創(chuàng)新
通過(guò)業(yè)務(wù)實(shí)踐,光大科技研發(fā)了適應(yīng)不同金融場(chǎng)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(yàn)證秘密共享(VSS)實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)聯(lián)邦統(tǒng)計(jì),可聯(lián)合多個(gè)參與方計(jì)算出客戶(hù)的總資產(chǎn),以挖掘潛力客戶(hù),指導(dǎo)進(jìn)一步業(yè)務(wù)開(kāi)展。跨域數(shù)據(jù)校驗(yàn)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(shí)現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)安全比對(duì),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的校驗(yàn)?zāi)繕?biāo)?；诓唤?jīng)意傳輸(Oblivious Transfer,OT)的匿蹤查詢(xún),能保證在數(shù)據(jù)查詢(xún)過(guò)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(guò)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(duì)接。其次,隨著隱私計(jì)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(jì)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(jì)算平臺(tái)之間的互聯(lián)互通已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)共識(shí)。同時(shí),該引擎以互聯(lián)互通為目標(biāo),實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算等隱私計(jì)算技術(shù)的整合,并設(shè)計(jì)了互聯(lián)互通的標(biāo)準(zhǔn),在已有平臺(tái)上疊加可管可控的跨平臺(tái)功能,來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流通基礎(chǔ)設(shè)施的一種遞進(jìn)式擴(kuò)展,與其它平臺(tái)進(jìn)行有效對(duì)接。
典型案例
該引擎現(xiàn)已在某大型金融控股集團(tuán)、某金融機(jī)構(gòu)和某政務(wù)機(jī)構(gòu)等多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中得到驗(yàn)證。
某大型金融控股集團(tuán)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(tuán)依托聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算等先進(jìn)技術(shù),搭建數(shù)據(jù)共享智能體系,實(shí)現(xiàn)價(jià)值賦能。通過(guò)產(chǎn)品賦能協(xié)同營(yíng)銷(xiāo)、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(hù)無(wú)法直接得到客戶(hù)資產(chǎn)明細(xì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。該引擎在不泄露各個(gè)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)信息的情況下,統(tǒng)計(jì)各機(jī)構(gòu)的客戶(hù)總量、交叉客戶(hù)量、共同客戶(hù)量、遷徙客戶(hù)量等指標(biāo)。為推動(dòng)金控集團(tuán)內(nèi)部協(xié)同發(fā)展,加強(qiáng)銀行、保險(xiǎn)、信托、證券等業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng),促進(jìn)客戶(hù)協(xié)同營(yíng)銷(xiāo),通過(guò)產(chǎn)品隱私計(jì)算技術(shù)統(tǒng)計(jì)出共同客戶(hù)數(shù)、客戶(hù)遷徙數(shù)等協(xié)同類(lèi)指標(biāo),同時(shí)打通金控集團(tuán)的客戶(hù)資產(chǎn)視圖,實(shí)現(xiàn)內(nèi)部高凈值客戶(hù)的共享,形成高凈值客戶(hù)管理能力的疊加,實(shí)現(xiàn)整個(gè)金控集團(tuán)高凈值客戶(hù)總數(shù)增長(zhǎng)。
某金融機(jī)構(gòu)建模和管理平臺(tái)
為了更好的滿(mǎn)足業(yè)務(wù)發(fā)展需要,滿(mǎn)足監(jiān)管要求,有效提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力,某金融機(jī)構(gòu)通過(guò)使用該引擎將數(shù)據(jù)智能模型進(jìn)行集中統(tǒng)一管理,對(duì)模型開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證、部署、評(píng)價(jià)、退出進(jìn)行全流程管理,并提供專(zhuān)業(yè)支撐,避免多個(gè)引擎重復(fù)建設(shè)。
建模平臺(tái)內(nèi)搭載目前金融領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)主流算法和隱私計(jì)算建模服務(wù),支持點(diǎn)擊式生成模型、拖拉拽流程建模、人工模型調(diào)參,自動(dòng)生成高可解釋性的模型開(kāi)發(fā)報(bào)告,提供易用、易讀的模型全流程功能,提高模型開(kāi)發(fā)與迭代的工作效率。模型管理平臺(tái)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(shí)現(xiàn)對(duì)模型服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一集中管理,完善模型工作流程,降低操作風(fēng)險(xiǎn)。
某政務(wù)機(jī)構(gòu)跨域數(shù)據(jù)校驗(yàn)
金融智能的發(fā)展依賴(lài)于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,通過(guò)與政務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)來(lái)了解已有數(shù)據(jù)的精確度是一種有效校驗(yàn)方式。在查詢(xún)方數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源方數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)校驗(yàn)的過(guò)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(guò)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(duì)指定字段,為查詢(xún)方的企業(yè)客戶(hù)數(shù)據(jù)提供與數(shù)據(jù)源方對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的比對(duì)功能,并提供在一定閾值內(nèi)的容忍度,提升金融智能的準(zhǔn)確性及完備性,查詢(xún)方可依據(jù)各字段的數(shù)據(jù)校驗(yàn)結(jié)果,掌握客戶(hù)信息的精確度。
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