如今數(shù)據(jù)已是新產業(yè)、新業(yè)態(tài)的核心生產要素，數(shù)據(jù)運用面臨的隱私性、可用性也隨之備受關注。
較其他領域，金融領域對數(shù)據(jù)的管控更為嚴格。目前，一種面向數(shù)據(jù)隱私保護的機器學習新算法——聯(lián)邦學習，為金融行業(yè)人工智能技術的應用提供了一種新的機制和平臺，有效打破隱私保護與數(shù)據(jù)使用的困局。
目前大型銀行已經開始布局，部分金融科技公司也已紛紛入局聯(lián)邦學習應用。那么聯(lián)邦學習在金融行業(yè)大規(guī)模落地還面臨著哪些問題？如何解決？
銀行“扎堆”聯(lián)邦學習
“目前部分頭部銀行已經開始做聯(lián)邦學習的商業(yè)化落地，比如對供應商的招募已經開始，今后在頭部銀行的帶動作用下，隱私計算技術在金融行業(yè)大規(guī)模落地的趨勢十分明顯?！?4月18日，在中國計算機學會（CCF）主辦、CCF YOCSEF上海學術委員會和普華永道協(xié)辦的聯(lián)邦學習技術論壇上，致星科技商務副總裁許振提到。
據(jù)許振透露，聯(lián)邦學習在產業(yè)落地的應用場景范圍很大，相當于一個數(shù)據(jù)淘寶，預計今年內會有更多聯(lián)邦學習相關基礎設施落地。
據(jù)交通銀行金融科技創(chuàng)新研究院研究員謝謹在會上介紹，隱私計算是面向隱私信息全生命周期保護的計算理論和方法，具體是指在處理視頻、音頻、圖像、圖形、文字、數(shù)值、泛在網絡行為信息流等信息時，對所涉及的隱私信息進行描述、度量、評價和融合應用等操作，形成一套符號化、公式化且具有量化評價標準的隱私計算理論、算法及應用技術，支持多系統(tǒng)融合的隱私信息保護。聯(lián)邦學習是隱私計算技術的一種，是機器學習和人工智能面對更加嚴格的數(shù)據(jù)管理規(guī)定的解決方案。
根據(jù)此前微眾銀行發(fā)布的《聯(lián)邦學習白皮書V 2.0》(下稱“白皮書”)，通過合規(guī)的多維度聯(lián)邦數(shù)據(jù)建模，風控模型效果通常約可提升12%，消費金融類企業(yè)機構有效節(jié)約了信貸審核成本，整體成本預計下降5%~10%，并因數(shù)據(jù)樣本量的提升和豐富，風控能力進一步增強。
白皮書提到，聯(lián)邦學習的核心特征在于，參與各方在不轉移自身數(shù)據(jù)的前提下，進行數(shù)據(jù)聯(lián)合訓練，從而實現(xiàn)聯(lián)合建模的目標。
目前，聯(lián)邦學習已經在一些關鍵的金融領域取得了進展，例如智慧風控場景、隱私保護場景等。
謝謹具體介紹稱，基于多方安全知識圖譜可以計算中小微企業(yè)融資服務項目，通過融合圖計算與安全計算技術，在保護各自數(shù)據(jù)的條件下，實現(xiàn)跨機構間（如銀行與運營商）數(shù)據(jù)安全融合，構建聯(lián)合關系圖譜，打破圖計算的數(shù)據(jù)邊界，識別更復雜、更全面的關系鏈條以及欺詐風險。
隱私保護方面，則運用多方安全計算、圖像識別技術，有效核實商戶責任人和收銀員身份，解決傳統(tǒng)收單管理中設備、人工驗證帶來的管理漏洞，在保護商戶責任人和收銀員隱私安全的基礎上有效提升收單機構反欺詐、反洗錢等風控能力，降低收單機構運營成本。
大規(guī)模落地難在哪?
相較于其他領域，金融領域對數(shù)據(jù)的管控更為嚴格，因此在實際的落地過程中，總是面臨著各種問題。
“在不同的隱私計算平臺之間實現(xiàn)跨接成為新形勢下的必然趨勢。不同的機構在不同的業(yè)務場景中應用不同的隱私計算技術形態(tài)；會逐漸形成了事實上難以對接的新數(shù)據(jù)壁壘。因此，在不同的技術平臺之間尋求可能的跨接協(xié)議甚至是橋接平臺將成為未來的需求。”謝謹介紹道：“常見的橫向聯(lián)邦學習模型是最常見也容易實現(xiàn)互聯(lián)互通考慮的聯(lián)合建模方向，但縱向聯(lián)邦學習的互聯(lián)互通是主要突破點。聯(lián)邦遷移學習本身可以為未來的應用場景拓展無限可能?！?/p>
對于今后隱私計算技術能否在金融行業(yè)大規(guī)模落地。某金融科技公司相關業(yè)務人員在會上分析稱，目前金融領域每條業(yè)務線及相關系統(tǒng)都在做數(shù)字化轉型，跨部門甚至跨機構間的數(shù)據(jù)流通成為剛需。處于對隱私安全保護意識的提升，數(shù)據(jù)流通必然是需要隱私計算技術的支撐。
談及落地方面的難點，該金融科技公司人士稱，目前我國中小型銀行數(shù)量較多，但這類銀行的科技能力有限，對金融科技方面的前期建設投入較大，相關項目周期較長。此外對于隱私計算產品的市場監(jiān)督度，還需要進一步提升。對于隱私計算，金融機構應從被動接受要求轉化為主動落地金融相關的產品。
針對落地應用的瓶頸，上海交通大學教授郁昱會上指出，首先是效率問題，當前不能做大規(guī)模的通用計算，只有一些簡單的計算；其次是安全性方面，由于隱私很難量化，對于安全性如何證明，如何評估都需要進一步解決。此外，除了技術還有更多方面的因素需要考慮。如合規(guī)性的問題，產品屬性如何界定，如何被相關機構認可和監(jiān)管這些都是需要考慮的問題。
