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陕西省原副省长陈国强严重违纪违法被开除党籍和公职

数据已成为当今时代的(de)重要标签。一方面,人(ren)们(men)受益于平台算法,在日常生活中享受着便利;另一方面,多巴胺虽然满足了人(ren)们(men)的(de)大脑,但算法却在吞噬人(ren)们(men)的(de)智商,个人(ren)隐私渐成社会痛点。因此,针对(dui)数据“可用不可见”的(de)隐私计算应时而生。

2019年的(de)“净网行动”,首次引发金融科技(keji)领域对(dui)隐私计算的(de)强烈需求。隐私计算技术在历经2019年的(de)技术普及和市场教育阶段,以及随后而来的(de)2020年大规模概念验证和试点部署阶段后,在实际商业场景中已达到基本可用。而一系列法律与政策的(de)推出,更使得隐私计算技术成为未来商业世界的(de)刚需。

隐私计算落地金融风控和营销场景

近年来,金融科技(keji)领域发展迅速,金融业的(de)基础设(she)施建(jian)设(she)经历了数字化、智能化升级换代,为隐私计算技术的(de)落地打下了良好(hao)基础。

应用隐私计算技术,能够为金融机构提升效益。贵州数据宝产品(chanpin)研究院院长李可顺对(dui)《证券日报》记者表示,“隐私计算技术是(shi)所有多方数据交互计算场景的(de)刚需,金融场景是(shi)其主要落地场景之一。金融风控的(de)核心是(shi)数据,各金融机构的(de)风控能力均需三方数据作为交叉验证或联合建(jian)模,以提升风控效果。其中大部分均涉及敏感数据,隐私计算在数据不可见、效果能保障的(de)基础下,可以解决金融机构后续的(de)数据需求。”

据零壹智库日前发布的(de)《隐私计算在金融领域应用发展报告2021》(下称《报告》)显示,在金融领域,隐私计算主要应用于风控和营销两个领域。

在风控环节,隐私计算可以帮助金融机构将自身和外部数据联合起来进行分析,从而有效识别信用等级,降低多头信贷、欺诈等风险,有助于信贷及保险等金融产品(chanpin)的(de)精准定价;而多方数据的(de)共享融合,有助于提高金融机构的(de)反洗钱甄别能力。在营销环节,通过应用隐私计算技术,可以利用更多维度的(de)数据为客户做更精准的(de)画像,从而提升精准营销的(de)效果。因此,目前银行等金融机构有动力投入更多预算来应用隐私计算技术。

据《证券日报》记者了解,工商银行的(de)联邦学习已将隐私计算技术应用于风控等多个场景。比如,引入北京金控的(de)不动产数据,与行内贷款企业(qiye)的(de)时点贷款余额、注册资本、账户余额等数据联合建(jian)立企业(qiye)贷中预警监测模型,该模型提升准召率约4%,从而提升工商银行的(de)风险监测业务能力。工商银行还通过联邦学习与互联网公司(gongsi)(gongsi)的(de)客户特征数据完成联合建(jian)模,将信用卡申请反欺诈模型的(de)K-S值提升了25.1%。此外,交通银行、招商银行、平安银行等也在积极探索并落地隐私计算应用。

在企业(qiye)层面,星云Clustar依托海量安全可信的(de)数据源,为某大型股份制银行搭建(jian)了联邦学习模型,并根据该算法模型为客户评级打分,由此合理分配营销资源,使该行个人(ren)信贷业务的(de)当月营销转化率达3.5倍以上,联邦模型AUC达0.73,极大提高营销精准率和客户转化率。

隐私计算在金融领域的(de)应用不仅限于上述两个方面。隐私计算与区块链技术结合后,可改变更多金融场景,比如跨境支付、供应链金融等。

“数据现已成为生产要素,区块链可以有效建(jian)立数字身份体系,实现数据确权与可信共享,并建(jian)立多方监管模式下的(de)大数据交易体系;结合隐私计算技术,可以实现数据的(de)可用而不可见,解决数据权属不清和隐私滥用的(de)问题。两者结合,将形成数据流通的(de)基础设(she)施。”中国通信工业协会区块链专委会轮值主席于佳宁对(dui)《证券日报》记者表示。

金融+隐私计算尚处初级运用阶段

近年来,隐私计算开始在很多真实商业场景中落地,但距离隐私计算市场全面爆发还有很远距离。要实现大规模商业化应用,隐私计算技术的(de)性能提升至关重要,不仅决定着数据处理效率,也决定着隐私计算进入实际应用场景的(de)可行性。

零壹研究院院长于百程对(dui)记者解释称,性能提升不会一蹴而就。一方面,性能提升需要大量资金投入。许多团队(tuandui)(dui)需要兼顾商务落地与技术提升,边赚钱、边研发,这是(shi)一个根据实际需求不断提升的(de)渐进过程。另一方面,性能提升是(shi)由需求拉动的(de)。隐私计算目前尚处于市场开拓初期,应用场景比较简单,处理数据量还不大。但未来应用越来越多,需要处理的(de)数据规模也越来越大,对(dui)算力和性能的(de)需求也会更强。

全联并购公会信用管理委员会专家安光勇对(dui)《证券日报》记者指出,数据保护贯穿的(de)是(shi)整个生态链条,每个链条上都会存在泄露问题。隐私计算并不是(shi)万能的(de),比如对(dui)于机构的(de)内部泄露,光靠技术是(shi)无法解决的(de),需要配以内部的(de)管理、外部的(de)监管以及相应的(de)追责制度。

李可顺则认为,隐私计算现在面临的(de)主要问题是(shi),前期每个需要部署隐私计算环境的(de)企业(qiye),均需要进行数据对(dui)齐等时间(shijian)周期较长的(de)工作,对(dui)大多数机构来说,所投入的(de)人(ren)力物力都是(shi)无法评估后续产出的(de)。

隐私计算产品(chanpin)被市场接受,也需要一个市场教育的(de)过程。《报告》指出,不少金融机构的(de)风控部门目前并没有意识到隐私计算的(de)重要性。目前隐私计算的(de)产品(chanpin)价格相对(dui)于收益来讲,对(dui)一些业务体量不大的(de)金融机构还不太划算。因此,许多金融机构对(dui)是(shi)否采购隐私计算产品(chanpin),仍处观望状态。

(责任编辑:马欣)



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