經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng) 記者 汪青 長期以來，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸和共享方式無法對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的保護(hù)，不同金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)難以互聯(lián)互通，這也制約了防范風(fēng)險(xiǎn)、反欺詐和反洗錢等領(lǐng)域的多方協(xié)作。而如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和隱私保護(hù)進(jìn)而達(dá)到“原始數(shù)據(jù)不出域，價(jià)值安全共享”，多方安全計(jì)算被認(rèn)為是破題之策。

在7月9日舉辦的世界人工智能大會分論壇上，IDC發(fā)布最新報(bào)告《開放金融數(shù)據(jù)共享中隱私計(jì)算的平衡之道》。該報(bào)告認(rèn)為，2021年，開放銀行有望重回正常發(fā)展軌道，金融機(jī)構(gòu)將以客戶體驗(yàn)為中心，攜手可信第三方共同開展產(chǎn)品創(chuàng)新，打造產(chǎn)品差異化，擴(kuò)充產(chǎn)品種類。

“開放金融不僅能夠在金融機(jī)構(gòu)層面帶來直接的業(yè)務(wù)提升，還可以通過流程外化來改善自身服務(wù)，但開放金融生態(tài)的數(shù)據(jù)價(jià)值共享需要解決精度、性能、安全三個(gè)維度之間的平衡問題”，報(bào)告稱，隱私保護(hù)計(jì)算在近幾年出現(xiàn)，這種計(jì)算由一系列加密方法和人工智能計(jì)算能力提供支持，為開放金融實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值共享到的平衡帶來了機(jī)會。

報(bào)告中提及浦發(fā)銀行和螞蟻集團(tuán)，針對零售貸款業(yè)務(wù)，開發(fā)一整套基于多方安全計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)模型。

該模型基于浦發(fā)銀行及其合作方的數(shù)據(jù)構(gòu)建而成，螞蟻集團(tuán)為雙方提供技術(shù)服務(wù)，在訓(xùn)練和運(yùn)行兩個(gè)階段內(nèi)均采取了分布式部署，且雙方都應(yīng)用了加密算法。這意味著，任何一方的原始數(shù)據(jù)都不會泄露給另一方，并且也無法通過對訓(xùn)練結(jié)果的反向工程來推導(dǎo)原始數(shù)據(jù)。

報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，通過與螞蟻集團(tuán)在多方安全計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域的合作，浦發(fā)銀行提升了模型性能。與單一數(shù)據(jù)源模型相比，多方數(shù)據(jù)協(xié)作模型可以將模型的KS值提高12%-23%。由于KS值普遍用于評估風(fēng)控模型的效果，數(shù)值越高則意味著模型精準(zhǔn)識別風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)。

在信用風(fēng)險(xiǎn)管理、識別高風(fēng)險(xiǎn)客戶方面，該模型識別出超過14.5萬名高風(fēng)險(xiǎn)客戶，阻止了數(shù)十億人民幣的高風(fēng)險(xiǎn)貸款的發(fā)放。這進(jìn)一步提高了資產(chǎn)質(zhì)量，減少了損失。

同時(shí)，該模型識別出了37萬名低風(fēng)險(xiǎn)客戶，潛在授信規(guī)模約80億元人民幣，從而幫助銀行拓展了零售信貸服務(wù)可支持的客戶面。

報(bào)告指出，如果還使用以前的傳統(tǒng)模型，沒有多源數(shù)據(jù)，一般情況下不可能批準(zhǔn)這些客戶的貸款。該模型使得部分以前無法獲得批準(zhǔn)的貸款的客戶現(xiàn)在也能夠得到相關(guān)信貸支持。