一、外部數(shù)據(jù)使用歷史

1、外部數(shù)據(jù)的定義

外部數(shù)據(jù)指為滿足業(yè)務(wù)發(fā)展從本行外部獲取的支持客戶營銷、風(fēng)險管控、管理決策、產(chǎn)品創(chuàng)新、運(yùn)營優(yōu)化以及監(jiān)管合規(guī)的數(shù)據(jù)、分析報告及資訊信息等，包括但不限于采購、合作等方式獲取的數(shù)據(jù)。常見的外部數(shù)據(jù)的主要類型有工商、海關(guān)、環(huán)保、公安等政府?dāng)?shù)據(jù)，移動、聯(lián)通、電信等運(yùn)營商數(shù)據(jù)，以及萬德、大智慧等一些數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)。

2015年之前，建行各業(yè)務(wù)條線已經(jīng)開始在業(yè)務(wù)層面上使用外部數(shù)據(jù)，2015年后，建行成立中心后，開始更多地利用外部數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，做機(jī)器學(xué)習(xí)建模。

2、外部數(shù)據(jù)管理模式

2017年我行數(shù)據(jù)管理部進(jìn)一步建設(shè)外部數(shù)據(jù)管理組件，采用全行集中統(tǒng)籌的管理模型管理外部數(shù)據(jù)。主要有三大特點：

• 一是集中管理，總行對外部數(shù)據(jù)的需求、預(yù)算、采購、費(fèi)用執(zhí)行、數(shù)據(jù)接入和數(shù)據(jù)共享應(yīng)用全流程統(tǒng)一管理。
• 二是分行自主，分行區(qū)域性外部數(shù)據(jù)給予分行一定自主權(quán)，允許自行采購和費(fèi)用執(zhí)行。
• 三是充分共享，所有外部數(shù)據(jù)（包括區(qū)域性外部數(shù)據(jù)）統(tǒng)一接入外部數(shù)據(jù)管理組件，全行共享。

3、外部數(shù)據(jù)引入和應(yīng)用模式

目前我行外部數(shù)據(jù)的接入和應(yīng)用模式分別有三種。接入的三種模式分別為互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)專線以及本地化部署到數(shù)倉中。外部數(shù)據(jù)應(yīng)用的三種方式包括，第一種是實時聯(lián)機(jī)查詢，是當(dāng)前主流的應(yīng)用方式，即外部數(shù)據(jù)管理組件發(fā)布外部數(shù)據(jù)服務(wù)，業(yè)務(wù)組件在取得授權(quán)的情況下，實時調(diào)用服務(wù)，基本都是嵌入業(yè)務(wù)流程或者模型中伴隨業(yè)務(wù)辦理調(diào)用。第二種是批量數(shù)據(jù)傳輸，一般適用于批量的一些企業(yè)公開數(shù)據(jù)，根據(jù)下游業(yè)務(wù)組件用數(shù)需求，通過數(shù)據(jù)倉庫按照制定頻率推送或者增量數(shù)據(jù)表。第三種是平臺自助查詢，主要面向業(yè)務(wù)人員，業(yè)務(wù)人員登錄外部數(shù)據(jù)管理平臺，可通過平臺查詢整合后的企業(yè)公開數(shù)據(jù)。

4、外部數(shù)據(jù)嵌入信用卡業(yè)務(wù)全流程中

自2015年后，外部數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域被大量應(yīng)用，在我行多個業(yè)務(wù)條線、多個產(chǎn)品及多個場景均發(fā)揮巨大作用。以信用卡業(yè)務(wù)為例，外部數(shù)據(jù)被應(yīng)用到信用卡生命周期的六個環(huán)節(jié)中：預(yù)審批、客戶識別、偽冒欺詐、審批、交叉銷售、風(fēng)險預(yù)警。我們利用外部數(shù)據(jù)產(chǎn)出大量的規(guī)則或模型，包括申請反欺詐、交易反欺詐、交叉銷售、提升銷售模型等，這些規(guī)則或模型被廣泛應(yīng)用到客戶的全生命周期管理中。

5、聯(lián)合建模-數(shù)據(jù)融合應(yīng)用

前面提到的這種外部數(shù)據(jù)的應(yīng)用，更多的是單筆或者是批量的明文數(shù)據(jù)的查詢或者去做一些規(guī)則或做一些判斷，并沒有進(jìn)行復(fù)雜的融合雙方數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)建模。自 19 年開始，我們中心開始和外界進(jìn)行大量的聯(lián)合建模。聯(lián)合建模是銀行通過機(jī)器學(xué)習(xí)建模方式引入外部數(shù)據(jù)、探索新產(chǎn)品、新場景應(yīng)用的重要方式，通過與政府機(jī)構(gòu)、公共事業(yè)、運(yùn)營商、頭部電商等可信外部數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)合數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)挖掘，確保雙方數(shù)據(jù)安全、開展模型研發(fā)，創(chuàng)新數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)的一種外部數(shù)據(jù)應(yīng)用新模式。

聯(lián)合建模主要有兩種方式，第一種方式，我行提供樣本，首先對 ID 去進(jìn)行加密，加工標(biāo)簽以及部分x變量，然后由我行的聯(lián)合建模人員攜帶數(shù)據(jù)到對方提供的一臺沙盒環(huán)境進(jìn)行建模，對方也會把他們的數(shù)據(jù)加載到這個沙盒環(huán)境中。第二種方式是對方來我們的環(huán)境進(jìn)行建模，一般是集團(tuán)內(nèi)較多。最早在2019年，我行與京東、人社部做過兩次聯(lián)合建模，與京東的合作是我們帶著建行的標(biāo)簽以及部分x變量到京東的環(huán)境，利用京東提供的客戶消費(fèi)支付、信貸行為等等數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個針對潛在客戶的融信商務(wù)模型，通過這個模型對小微企業(yè)組、個體工商戶、年輕客群還有大眾客群去進(jìn)行信用評估。與人社部合作的模型主要是依靠人社部提供的企業(yè)、個人的社保繳費(fèi)信息等數(shù)據(jù)，做社保評信用評分整體解決方案，解決方案里面包括客戶準(zhǔn)入模型，預(yù)警規(guī)則模型，測額模型等等?？傮w來說聯(lián)合建模為我行創(chuàng)造了較大的數(shù)據(jù)價值和業(yè)務(wù)價值。

6、2022聯(lián)合建模整體情況

以2022 年為例，盡管經(jīng)歷了上海封控，我們依然借助于聯(lián)合建模技術(shù)，產(chǎn)出了大量業(yè)務(wù)成果。我們支持總行的普惠部、數(shù)字化工廠，鄉(xiāng)村金融部、個人金融部等多個業(yè)務(wù)部門以及浙江分行、湖北分行等相關(guān)分行，開展聯(lián)合建模項目，共研發(fā)5個普惠金融模型，后續(xù)均投產(chǎn)使用。我們的合作方包括像銀聯(lián)、美團(tuán)等一些頭部企業(yè)，還有像地方金融局，地方的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺等單位。其中我們跟銀聯(lián)合作研發(fā)的商戶云貸-銀聯(lián)版模型是去年4月23號上線的，截止到去年的11月末，授信客戶數(shù)達(dá)到近21萬戶，授信金額超過800億元，貸款余額近500億。另外我們支持鄉(xiāng)村金融戶做的裕農(nóng)快貸=農(nóng)戶商戶貸模型和支持浙江分行做的浙信云代產(chǎn)品模型，均在去年四季度上線投入使用，總體碩果累累。

二、隱私計算早期探索（2020-2021）

1、隱私計算技術(shù)應(yīng)用背景

2020年國家戰(zhàn)略發(fā)展要求和企業(yè)自身的發(fā)展需求促成了隱私計算技術(shù)的出現(xiàn)。隱私計算為建行主要帶來了三點好處。

第一點隱私計算是一個創(chuàng)新機(jī)制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)不動價值動，該方式實際幫助建行提高了數(shù)據(jù)處理的安全性。因為聯(lián)合建模過程中，明文數(shù)據(jù)要出域，因此數(shù)據(jù)在行內(nèi)經(jīng)歷相對比較繁瑣的審批過程，通過隱私計算避免這種事情發(fā)生，有助于提高我們數(shù)據(jù)處理的安全性。

第二點是聯(lián)合數(shù)據(jù)應(yīng)用遵循最小必要價值，避免過度使用個人信息，隱私計算通過對算子和數(shù)據(jù)的管控，有助于實現(xiàn)該內(nèi)容。

第三點是可以避免合作方的數(shù)據(jù)濫用，可以限定合作方對算子和數(shù)據(jù)的調(diào)用，避免合作方超出授權(quán)或者未經(jīng)授權(quán)去使用我行的數(shù)據(jù)。

2、早期探索（建行-建信基金）

2019年開始，我們內(nèi)部開始嘗試部署FATE框架，并內(nèi)部選用一些樣例數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。在2020年，因發(fā)展需要，建行與建信基金子公司通過隱私計算，實現(xiàn)雙方數(shù)據(jù)融通?？傂泻突鹱庸靖鞑渴鸬囊慌_FATE計算節(jié)點，并且利用總行跟子公司之間的核心網(wǎng)專線，打通雙方的聯(lián)通性關(guān)系。建行利用8億多客戶的1萬多個標(biāo)簽，基金子公司利用500多個特征標(biāo)簽，我們對雙方的數(shù)據(jù)進(jìn)行求交，求交后構(gòu)建模型。因受當(dāng)時的網(wǎng)絡(luò)專線影響，共構(gòu)建5個貨幣類基金的精準(zhǔn)營銷模型，包含高凈值、臨界、流失、休眠、長尾 5 個客群的secureboost模型。一般來說在建行單邊模型，可能選用500棵甚至上千棵樹來建模，考慮計算節(jié)點配置比較弱，雙方的專線帶寬不是很大，選用的15-30顆樹進(jìn)行建模。為了進(jìn)行AB test，我們分別構(gòu)建建行單測數(shù)據(jù)模型和聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型，并對比模型效果。從技術(shù)層面上看，AUC、KS、top 5%的lift聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型明顯優(yōu)于建行單測模型。從業(yè)務(wù)層面上看，聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的前 5% 客戶的客戶響應(yīng)率7.35%明顯優(yōu)于建行單測模型5.47%。該案例對我們具有重大意義，真正實現(xiàn)總行第一個端到端的打通的聯(lián)邦學(xué)習(xí)，從理論到實踐的路徑。為未來我行與集團(tuán)內(nèi)更多子公司，以及更多的外部公司去開展基于隱私計算的數(shù)據(jù)合作，積累了寶貴的實踐經(jīng)驗。

三、隱私計算需求井噴（2022-2023）

1、中心隱私計算框架部署

2022年，在FATE框架的基礎(chǔ)上，我們引入了新的框架，包括多方安全計算框架（MPC）。之前的FATE只能做聯(lián)邦學(xué)習(xí)，有了MPC后，我們不僅可以做聯(lián)邦建模，還可以聯(lián)合統(tǒng)計分析、匿名查詢、聯(lián)合計算等等。這些新技術(shù)支撐了更多的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用外部數(shù)據(jù)。

2、隱私計算業(yè)務(wù)場景

2022年后，建信基金提出了更多隱私計算新需求，內(nèi)部的合作單位也增加了很多，有建信人壽、建信信托、建信養(yǎng)老、建信財險等公司，外部也有很多合作公司，包括美團(tuán)、銀聯(lián)、網(wǎng)聯(lián)、移動、電信等。合作中共有四大類場景，第一類是聯(lián)邦建模，第二類是安全求交，第三類是匿蹤查詢，第四種是安全計算。

在 2022 年我們幫助建信基金建立針對非貨幣類基金的精準(zhǔn)營銷模型，他們希望把更多的客戶從購買貨幣基金轉(zhuǎn)變?yōu)橘徺I非貨基金，因為非貨基金相對基金公司可能獲取的經(jīng)濟(jì)效益更大，這次主要用到安全求交和聯(lián)邦建模。

我們幫助建行人壽建立代理人存量客戶精準(zhǔn)營銷模型，同樣應(yīng)用了安全求交和聯(lián)邦建模等技術(shù)，主要是把行內(nèi)的一些高凈值客戶通過求交方式傳遞到建行人壽。

建信信托是期望借助匿蹤查詢技術(shù)來查詢客戶在行內(nèi)的評級分布。

去年年底國家推出個人養(yǎng)老金業(yè)務(wù)，總行與建信養(yǎng)老通過安全求交的辦法獲取養(yǎng)老一側(cè)的一些客戶，然后借助于行內(nèi)的精準(zhǔn)營銷平臺，對客戶去進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，促成客戶在我行辦理養(yǎng)老金業(yè)務(wù)。

美團(tuán)是我們持續(xù)合作的單位，最早是總行普惠部提的需求，希望借助于美團(tuán)數(shù)據(jù)，融合雙方數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)邦建模，然后向美團(tuán)的商戶進(jìn)行快貸授信，所以我們做了多個模型，包括準(zhǔn)入模型以及額度模型。今年我們跟美團(tuán)的合作主要是精準(zhǔn)營銷層面，對快捷支付客戶促活、激活的場景進(jìn)行聯(lián)邦建模。

另外我們與很多外部公司，包括建行的子公司、支付機(jī)構(gòu)、運(yùn)營商、一些互聯(lián)網(wǎng)公司和頭部平臺等單位都在持續(xù)合作中，開展的業(yè)務(wù)場景非常多，包括反賭反詐、精準(zhǔn)營銷、精準(zhǔn)風(fēng)控等。

四、企業(yè)級隱私計算平臺搭建

1、建行企業(yè)級隱私計算平臺建設(shè)

2022年我們搭建了隱私計算場景平臺，它并不是一套企業(yè)級的平臺，存在三點問題：

• 第一個問題是性能比較差，只有幾臺物理機(jī)，對大數(shù)據(jù)量的隱私計算支持比較差。
• 第二個問題是這套平臺目前只有研發(fā)環(huán)境，沒有生產(chǎn)環(huán)境，并沒有跟我們行的調(diào)度平臺，以及單筆服務(wù)的發(fā)布功能進(jìn)行對接，只能通過手工觸發(fā)去進(jìn)行建?；蝾A(yù)測。
• 第三個問題是平臺中的部分流程，包括數(shù)據(jù)安全中客戶隱私授權(quán)、需求項目模型管理等功能，更多依靠手工操作，相對比較粗放。

所以我們今年期望通過搭建企業(yè)級的平臺，補(bǔ)充上述不足。建設(shè)目標(biāo)是通過打造企業(yè)級的隱私計算平臺，或者稱為數(shù)據(jù)共享安全計算平臺，實現(xiàn)我們與外界數(shù)據(jù)可用不可見，開發(fā)更多的業(yè)務(wù)場景，激活數(shù)據(jù)價值，助力數(shù)字化業(yè)務(wù)發(fā)展。建設(shè)范圍是在保護(hù)各方隱私的前提下，去實現(xiàn)聯(lián)合查詢、聯(lián)合運(yùn)算、聯(lián)合建模等多種核心功能，支持不同機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)隱私共享及不同金融場景的應(yīng)用建模。我們最后也希望按照平臺化、場景化、標(biāo)準(zhǔn)化、生態(tài)化的思路，進(jìn)行技術(shù)研究、平臺建設(shè)、場景落地。

2、隱私計算平臺設(shè)計原則

隱私計算平臺的設(shè)計原則有四點內(nèi)容：

• 第一點是企業(yè)級架構(gòu)為基礎(chǔ)。全面整合聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計算等技術(shù)路線，支持聯(lián)合查詢、聯(lián)合計算、聯(lián)合建模、存證審計等豐富功能，支持建行集團(tuán)內(nèi)外部各機(jī)構(gòu)快速部署，便捷使用。
• 第二點是價值創(chuàng)造為目標(biāo)。在打造平臺的同時，通過積極探索新的業(yè)務(wù)模式來擴(kuò)展外部數(shù)據(jù)連接，解決數(shù)據(jù)供給側(cè)和需求側(cè)匹配的問題，推動建設(shè)機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)交易網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)共享生態(tài)，促進(jìn)數(shù)據(jù)有效融通，實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。
• 第三點是滿足監(jiān)管合規(guī)要求：遵守《數(shù)據(jù)安全法》、《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《個人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)，遵照上級金融監(jiān)管單位的監(jiān)管要求，確保業(yè)務(wù)合法合規(guī)，實現(xiàn)高等級數(shù)據(jù)安全。
• 第四點是基于隱私計算和密碼學(xué)底層算法，在確?！皵?shù)據(jù)不出域”的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”，充分發(fā)掘跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)在銀行風(fēng)控營銷、監(jiān)管等場景的價值。

3、隱私計算平臺設(shè)計架構(gòu)

下圖是我行隱私計算平臺的整體應(yīng)用架構(gòu)，最底層的數(shù)據(jù)層，接入行業(yè)的各種數(shù)據(jù)源，包括內(nèi)部、外部的一些數(shù)據(jù)源。算法層支持各類框架，支持各類計算范式，包括查詢、運(yùn)算、建模等等。服務(wù)層接入到行里面的模型管理平臺、數(shù)據(jù)管理平臺等。應(yīng)用層支持各種應(yīng)用，包括精準(zhǔn)畫像、精準(zhǔn)獲客、審批授信、智能風(fēng)控等。

4、建行集團(tuán)隱私計算創(chuàng)新和榮譽(yù)

這里主要介紹在過去幾年我們中心以及總行申請獲得的一些榮譽(yù)，以及一些專利申請情況和一些課題。我們中心最早在 2020 年，就與建信基金合作，獲得了信通院的“星河案例”獎。

5、建行集團(tuán)隱私計算未來發(fā)展方向

建行集團(tuán)隱私計算的未來發(fā)展方向包括以下幾方面：

一是加速落地更多數(shù)據(jù)融合應(yīng)用賦能金融業(yè)務(wù)場景，加速探索行內(nèi)外更多數(shù)據(jù)融合應(yīng)用場景，賦能風(fēng)控、營銷等常見業(yè)務(wù)場景，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)與金融業(yè)務(wù)場景的安全有效融合。

二是加強(qiáng)生態(tài)合作，與生態(tài)合作伙伴一起，共同推進(jìn)如互聯(lián)互通等行業(yè)生態(tài)建設(shè)。

三是持續(xù)技術(shù)投入和創(chuàng)新研究，依托建行量子實驗室等前沿技術(shù)研究機(jī)構(gòu)，持續(xù)在隱私計算領(lǐng)域投入技術(shù)研究力量。參與相關(guān)課題研究、標(biāo)準(zhǔn)制定、專利研發(fā)等，探索具備抗惡意攻擊、抗合謀攻擊、抗量子攻擊的隱私計算算法。

以上就是本次分享的內(nèi)容，謝謝大家。