专访星云CEO陈沫:银行本质上是一门风险业务,打造反欺诈机制、做好信用审核是风控要紧环

每经记者 肖世清每经编辑 廖丹

作为高度数字化的行业,金融业对数据的采集用不亚于任何行业,但随之而来的“个人信息泄露”等问题也被监管屡屡提及到。金融机构要给用户提供个性化、精准化的金融服务,势必会对用户个人信息进行筛选建模。怎么样平衡业务革新和用户隐私保护之间的关系,也成为银行等金融机构面临的一道考试试题。

在此背景下,联邦学习作为一种新型技术产业在市场上脱颖而出。星云Clustar作为国内率先拓展联邦学习等隐私计算技术应用探索的公司,已和建行、招行、微众银行等多家金融机构拓展合作。星云CEO陈沫在同意《每天经济新闻》记者专访时介绍,该技术可以解决金融产业中数据跨机构互联互通的安全性难点,减少隐私泄露风险,还可提高银行在反洗钱上的监测效率和精准度。

那样,这项新技术目前在金融范围都有什么应用?金融机构对技术的需要发生了何种变化?技术在实践过程中出现哪些难题?将来能否达成大面积的竞价应用?陈沫在接每经记者采访时也一一作答。

星云CEO陈沫 图片出处:受访者供图

打造反欺诈机制是银行风控要紧环节之一

提及联邦学习在金融范围的应用,陈沫称,该技术可以解决金融产业中数据跨机构互联互通的安全性难点,减少隐私泄露风险,在不泄露各方原始数据的首要条件下,帮从事数字化转型与自动化应用过程中的银行、保险公司、网络金融机构等达成跨机构、跨部门的数据安全融合、联合风控建模、联合推广筛选等,提高金融智能的准确性及完备性。

他以银行业为例指出:“反洗钱一直是银行业在风险控制时的一个要紧任务。传统做法是适用规则和模型,借助银行自己的数据,来判断买卖是不是为洗钱活动。但传统办法效率比较低,覆盖范围也比较窄。而借助联邦学习技术,银行便可以在银行之间、银行与其他机构之间进行合作,通过交换加密参数,联合建模,解决反洗钱样本少、数据水平低的问题,形成一个稳健、特点丰富的智能模型,通过调用联合打造的模型,不需要集合各方数据,银行就能大大提升反洗钱能力。”

除此之外,陈沫表示,联邦学习在银行风控范围的应用非常重要。他称,银行本质上是一门风险业务,要将高风险的顾客辨别出来,风控的核心有几项要紧环节:一是打造反欺诈、黑名单机制;二是贷前做好信用审核;三是贷后察看物流数据也特别重要。

当反欺诈黑名单遇见辨别不了的状况时要怎么办?对此,陈沫称:“反欺诈辨别不了,可能由于用户在A银行有诈骗行为,在B、C银行却没。假如将几家银行数据进行核验交叉对比,就可对该用户进行精准辨别。除此之外,不光是银行,一些金融公司、网络公司都可以进行反欺诈黑名单的补充对比,譬如,在网络平台薅羊毛也可以作为一个金融机构信贷黑名单的出处。”

除此之外,银行对联邦学习的另一大应用是推广。陈沫表示:“原来的推广跟目前有什么区别在于对数据的应用。譬如,传统的推广是对潜在用户先投放,再过风控,而通过联邦学习可以将用户风控前置化,进行更为精准的推广,促进业务降本增效。”

据陈沫透露,某股份行在信贷推广业务中,期望达到减少信贷风险的同时合理分配推广资源的目的,为顾客提供精准信贷服务,并提升顾客的商品体验。星云Clustar依托数据源为其搭建联邦学习模型,并依据该算法模型为顾客评级打分,由此合理分配推广资源,使该银行信贷业务的当月推广实际转化的比例达3.5倍以上。

联邦学习技术正处于进步的初期阶段

据悉,星云Clustar现在与建设银行、招商银行、微众银行等金融机构达成合作,帮银行解决金融场景的数据安全及数据价值共享等问题。

陈沫表示:“金融行业其实是一个数字化程度非常高的行业,大伙都用网上银行或者手机银行。”

这就涉及到个人信息保护问题了,联邦学习在这方面能发挥何种用途?对此,陈沫称:“用户申请金融服务时,银行可通过联邦学习,以‘数据可用不可见,数据不动价值动’的方法调用该用户的多方数据,在保障用户隐私安全的首要条件下,达成个性化的金融服务。”

他继续讲解:“比如,银行对用户进行信用授分,传统方法是直接用用户的各方数据,综合评分,这就存在数据泄露风险,所以原来的数据通道就改成了联邦学习,在数据源和数据用方之间用两个节点,数据不出域,也能获得与传统方法相同的成效,从技术上解决安全与合规的问题。”

提及该项技术将来的进步前景,陈沫对记者表示,现在,联邦学习正处于进步的初期阶段。将来,伴随政务、金融、医疗等产业的数字化转型进程加速,与云数据、AI等产业的突飞猛进,联邦学习将作为一个组件嵌入到各类应用场景中,成为安全连接者,打通数据用方和数据提供方。在此背景下,联邦学习将不断扩展应用边界,创造更多价值。

毕马威《2021隐私计算行业研究报告》显示,将来,隐私计算受云数据融合应用和隐私保护的双重需要驱动,国内市场规模迎来迅速进步期。伴随有关技术与商业生态的进步,三年后技术服务营收有望触达人民币100亿~200亿元的空间,甚至将撬动千亿级的数据平台运营收入空间。

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