隐私计算金融风控应用报告（2022）_42页_7mb

隐私计算金融风控应用报告总结

核心内容

隐私计算技术在金融风控领域的应用经历了从早期技术探索到2019年后因监管政策调整而快速发展的过程。该技术不仅覆盖了信贷领域的贷前、贷中、贷后全流程，还在反洗钱、保险和资管等场景中展现出广阔的应用前景。

隐私计算厂商的服务模式主要包括四种：提供一站式服务、提供全流程解决方案、提供数据运营解决方案、提供纯技术服务。这四种服务方式反映了厂商在技术、数据和业务理解上的差异，也影响了其商业模式的发展方向。

隐私计算技术未来将在数据来源、数据分析和数据应用三个层面重构金融风控体系，提升模型效果、降低业务门槛，并推动普惠金融的发展。

主要观点

• 技术应用：隐私计算技术（如联邦学习、安全多方计算、TEE等）为金融风控提供了“数据可用不可见”的解决方案，提升了数据安全性和业务效率。
• 监管影响：2019年“净网行动”促使隐私计算成为替代爬虫技术的合规方案，推动了技术的落地和应用。
• 服务模式：厂商在金融风控领域提供不同层次的服务，从轻量级的纯技术服务到全面的一站式服务，反映了其技术积累、数据资源和业务理解能力的差异。
• 数据来源拓展：隐私计算技术将拓展数据来源的广度和深度，使得更多合规数据能够被安全地用于风控建模。
• 数据分析提升：隐私计算技术提高了数据分析的灵活性和准确性，推动了风控建模的自动化和智能化。
• 数据应用变革：隐私计算技术将促进普惠金融发展，使更多个人和小微企业能够获得金融服务。

关键信息

一、隐私计算在金融风控领域的应用历程

• 前瞻性技术布局：蚂蚁集团和微众银行是隐私计算在金融风控领域最早的探索者。蚂蚁集团2016年启动“共享智能”研究，微众银行2018年启动联邦学习研究，并在2019年发布首个工业级联邦学习框架FATE。
• 危机引发质变：2019年“净网行动”打击了“套路贷”等非法行为，促使大数据风控行业转向合规的数据协作方式，隐私计算成为重要替代方案。

二、隐私计算在金融风控领域的应用现状

• 应用场景：隐私计算已广泛应用于信贷、反洗钱、保险、资管等场景。
• 厂商进展：2021年隐私计算技术开始规模化落地，头部厂商如天冕科技、富数科技、蓝象智联、冲量在线等已实现多场景应用。

三、隐私计算厂商在金融风控领域的服务方式

1. 一站式服务

   • 提供数据治理、建模、策略制定等全流程服务。
   • 典型代表：天冕科技、同盾科技等。

2. 全流程解决方案

   • 提供隐私计算平台、数据引入、建模支持及咨询服务。
   • 典型代表：富数科技。

3. 数据运营服务

   • 以业务目标为导向，通过精准的数据定价和运营策略，提升业务价值。
   • 典型代表：蓝象智联。

4. 纯技术服务

   • 提供隐私计算核心技术，与其他服务商合作完成业务落地。
   • 典型代表：冲量在线。

四、隐私计算厂商在金融风控领域的竞争力分析

• 技术：隐私计算产品的竞争力体现在安全性、性能、效果、大数据支持能力和工程能力。
• 数据：数据源数量、数据量大小、是否为一手数据，是影响隐私计算应用效果的重要因素。
• 业务理解：厂商需具备对金融风控场景的深刻理解，能够将技术与业务需求有效对接。

五、隐私计算将如何改变金融风控

1. 数据来源

• 广度拓展：隐私计算将使得政府数据、商业数据等更多数据源得以安全使用，提升风控数据多样性。
• 深度拓展：允许数据使用方自定义标签，提升数据分析的灵活性和深度。

2. 数据分析

• 准确性提升：通过联合多方数据建模，提升模型效果，实现“全局最优”。
• 自动化程度提高：降低人工审核需求，简化建模流程，提升建模效率。

3. 数据应用

• 授信面扩大、准确性提升：隐私计算助力普惠金融发展，使更多个人和小微企业获得信贷服务。
• 改变数据商业模式：隐私计算使数据分拆和联合分析成为可能，提升数据调用量和使用效率。

总结

隐私计算技术在金融风控场景中，正逐步改变传统风控模式。通过提升数据安全、拓展数据来源、增强数据分析能力，隐私计算不仅改善了风控模型的准确性和效率，也推动了普惠金融的发展。未来，随着技术的成熟和监管的完善，隐私计算将在金融领域发挥更深远的影响。