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近几年,我国陆续提出数字中国、数字经济等国家发展战略,数据要素价值凸显。与此同时,《数据安全法》和《个保法》等系列法律法规,对隐私及数据安全提出新的要求。在此背景下,隐私计算应运而生。广发银行“十四五”发展规划,积极响应国家数字化转型的总体发展战略,全面提升数据要素的战略地位,启动隐私计算建设项目,并自主研发打造广发智能隐私计算平台,为业务提供与外部机构实现数据联合分析、统计和建模的安全新方式,从而构筑广发外部数据共享的新基建。

01
技术方案

广发数联隐私计算平台主要用于建立对联邦学习任务和模型的生命周期管理,提供一个可操作的用户操作界面。平台采用vue+springboot技术实现,接口采用restful方式设计,前后端分离架构,前端通过灵活的可视化界面对联邦任务进行配置,后端对联邦任务进行记录及管理,包含保存联邦项目信息、数据管理、联邦任务管理、多方安全计算及模型信息管理等功能,为联邦使用者提供一个系统化的稳定可操作管理平台。


应用架构图

02
技术创新

01、安全性。广发数联隐私计算平台在算法、通信、计算、身份认证及日志功能等方面具备优越的性能,实现计算分布式、流程可监管,具备极强的安全可靠性。

02、完整的技术和应用体系。拥有完善的技术体系,综合运用如同态加密、秘密共享、不经意传输、混淆电路、对称加密、非对称加密等在内的多种隐私计算技术。

03、操作简单易上手。用户通过参数配置的形式编辑建模所需的模块,提供一站式建模方式,具备良好的用户体验。

04、工业级落地能力。服务构建在K8S集群之上,利用其优异的资源调度能力、完善的扩缩容机制以及稳定的容错性能,将隐私计算常驻服务以容器形式部署在了服务节点之上,能够实现一键部署及运维管理工作。

05、灵活的通信框架。具备成员准入审核功能,安全性高,并且可弹性扩展。

03
业务创新

01、对公贷款风险预测。通过横向联邦学习技术融合EAST上报对公贷款相关数据构建模型,相较于各行独自建模,效果显著提升,能够有效解决银行建模样本不足的问题。

02、企业黑名单查询。通过多方安全计算技术,利用多方机构的黑名单库,在保证查询安全的前提下,快速实现客户风险的匹配计算,查询结果可应用于对客户风险评估的业务场景。

03、信用卡反欺诈。通过纵向联邦学习技术,融合外部机构独有的客户安全数据标签,大幅度扩展模型特征,预测精度提升显著。

04
产业价值

广发数联隐私计算平台对金融行业信息技术创新应用发展具有重要意义,解决了金融机构的部分数据难题,助力提升金融服务能力,形成了一套安全使用外部数据的平台建设和数据建模的统一规范。

对隐私计算技术的推广有三大亮点:

1、风险联防联控。打通金融机构数据共享渠道,在跨机构的海量数据加持下,可以制定更完善的风控策略,有效提升风控效能,严防多头借贷及信贷资金违规使用。

2、扩大数据来源。联邦联合建模的方式可推广到辖内各金融机构,在满足数据安全和隐私保护的前提下,助力金融机构破解数据难题,实现数据价值共享。

3、推动监管方式转变。提供基于实时数据的联邦共享查询的新模式,从技术手段提升了多方外部数据的安全查询效率。


>>来源:新浪财经


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