案例名稱

隱私計(jì)算安全融合政務(wù)數(shù)據(jù)賦能銀行智能風(fēng)控

(資料圖)

案例簡(jiǎn)介

智能風(fēng)控流程圖

針對(duì)銀行“斷直連”之后，小微科創(chuàng)企業(yè)因缺乏數(shù)據(jù)支持導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估難的問題，金智塔科技聯(lián)合浙商銀行應(yīng)用隱私計(jì)算技術(shù)對(duì)接浙江省金融綜合服務(wù)平臺(tái)，安全合規(guī)地融合了市場(chǎng)監(jiān)督管理局、法院、稅務(wù)、環(huán)保等55個(gè)省級(jí)政府部門的政務(wù)數(shù)據(jù)，推出隱私計(jì)算安全融合政務(wù)數(shù)據(jù)項(xiàng)目，助力浙商銀行提升對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的智能精準(zhǔn)識(shí)別能力和風(fēng)險(xiǎn)篩查能力。

創(chuàng)新技術(shù)/模式應(yīng)用

1、創(chuàng)新設(shè)計(jì)基于兩階段的隱私保護(hù)CDR框架，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私前提下，有效緩解數(shù)據(jù)稀疏性。

跨域推薦（CDR）被廣泛研究以緩解推薦系統(tǒng)中普遍存在的冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏問題。大多數(shù)現(xiàn)有的CDR模型都假設(shè)信息可以直接跨域傳輸，而忽略了隱私問題。為了解決這個(gè)問題，在該案例中，金智塔科技提出了一種基于兩階段的隱私保護(hù)CDR框架。該方法既可以保護(hù)數(shù)據(jù)源的隱私，又可以緩解數(shù)據(jù)稀疏性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在兩個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，金智塔科技的方法具有普遍的有效性，該項(xiàng)成果發(fā)表于WWW’22（Differential Private Knowledge Transfer for Privacy-Preserving Cross-Domain Recommendation）。

2、設(shè)計(jì)新型全對(duì)稱、去中心化的節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，增強(qiáng)平臺(tái)在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的靈活性和普適性。

針對(duì)本項(xiàng)目中節(jié)點(diǎn)橫向、縱向交叉分布的特點(diǎn)，金智塔科技提出了一種全對(duì)稱、去中心化的節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。在該架構(gòu)中，所有節(jié)點(diǎn)通過專線或者互聯(lián)網(wǎng)組成一個(gè)mesh網(wǎng)絡(luò)，互聯(lián)的一組節(jié)點(diǎn)可以組成一個(gè)group。組中的節(jié)點(diǎn)可以通過某個(gè)指定的節(jié)點(diǎn)調(diào)度，協(xié)同進(jìn)行隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)。實(shí)踐表明，相對(duì)于傳統(tǒng)的集中式架構(gòu)，金智塔科技的架構(gòu)對(duì)不同的場(chǎng)景具有很強(qiáng)的靈活性、普適性。該項(xiàng)成果見專利《基于隱私保護(hù)的去中心化業(yè)務(wù)模型訓(xùn)練方法及裝置》。

3、創(chuàng)新性提出了一種新型聯(lián)邦學(xué)習(xí)范式，解決在多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)量不均衡、分布不一致下，進(jìn)行高效機(jī)器學(xué)習(xí)建模。

金智塔科技提出了一種將隨機(jī)排列和秘密分享結(jié)合的隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)框架。這種方法比現(xiàn)有的加密方法更有效，可以顯著減少計(jì)算開銷。同時(shí)，該方法相比一般的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法更加安全。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，金智塔科技的方法不僅計(jì)算速度快了5倍，而且減少了80%的網(wǎng)絡(luò)開銷。該項(xiàng)成果發(fā)表于KBS’22（Towards Secure and Practical Machine Learning via Secret Sharing and Random Permutation）。

4、創(chuàng)新性設(shè)計(jì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法，通過壓縮、量化、知識(shí)蒸餾等方式減少通信量，成倍提升算法效率。

常見的聯(lián)邦算法大多是基于企業(yè)方提出的FedAVG范式實(shí)現(xiàn)。然而隨著數(shù)據(jù)的復(fù)雜度與模型參數(shù)量的提升，模型采用這類算法訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)通信量和迭代輪數(shù)都會(huì)顯著提升，聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的算法效率成為了瓶頸。因此，我們亟需一種有效的方案以解決上述問題。該項(xiàng)成果見專利《基于噪音蒸餾的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)及方法》。

項(xiàng)目效果評(píng)估

應(yīng)用金智塔隱私計(jì)算平臺(tái)，安全合規(guī)引入金綜平臺(tái)500萬企業(yè)樣本數(shù)據(jù)，包括300多維企業(yè)特征，如：企業(yè)法人信息、企業(yè)年報(bào)信息、風(fēng)險(xiǎn)信息等，并融合行內(nèi)400多維特征的10萬企業(yè)樣本構(gòu)建了企業(yè)準(zhǔn)入模型、企業(yè)貸后預(yù)警模型，相較于以往基于本地?cái)?shù)據(jù)建立的模型，其KS值、AUC值等指標(biāo)總體提升了15%，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警識(shí)別率提高了21%，極大的提升了風(fēng)險(xiǎn)的智能精準(zhǔn)識(shí)別能力和風(fēng)險(xiǎn)篩查能力。項(xiàng)目上線后，在降低浙商銀行經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，化解了部分小微科創(chuàng)企業(yè)貸款難、貸款貴的問題，實(shí)現(xiàn)了融資量增、面擴(kuò)、價(jià)降、提質(zhì)，有力推動(dòng)了普惠金融的高質(zhì)量發(fā)展。

本項(xiàng)目響應(yīng)了國(guó)家關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、普惠金融的政策要求，通過平臺(tái)實(shí)施落地，在降低銀行風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，化解了小微、科創(chuàng)企業(yè)的貸款難、貸款貴的問題，實(shí)現(xiàn)了融資量增、面擴(kuò)、價(jià)降、提質(zhì)，有力推動(dòng)了普惠金融的高質(zhì)量發(fā)展。

本項(xiàng)目是浙商銀行首次應(yīng)用隱私計(jì)算技術(shù)融入政務(wù)數(shù)據(jù)的創(chuàng)新實(shí)踐，也是浙江省金融綜合服務(wù)平臺(tái)通過隱私計(jì)算技術(shù)將公共政務(wù)數(shù)據(jù)向金融機(jī)構(gòu)賦能的首次應(yīng)用落地，具有強(qiáng)烈的示范效應(yīng)。

目前，金智塔科技已聯(lián)合建設(shè)銀行浙江分行、寧波銀行、臺(tái)州銀行、浙江農(nóng)商聯(lián)合銀行等十幾家銀行向浙江省金融綜合服務(wù)平臺(tái)申請(qǐng)利用隱私計(jì)算技術(shù)安全合規(guī)接入政務(wù)數(shù)據(jù)的需求，應(yīng)用于包括營(yíng)銷、授信、風(fēng)控在內(nèi)的各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路賦能。

項(xiàng)目牽頭人

鮑力成 項(xiàng)目總監(jiān)

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員

陳超超、巫錫斌

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