零壹智库-进军超级场景：隐私计算金融风控领域应用报告（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正在快速发展，从最初的探索到如今的规模化落地，已广泛应用于信贷、反洗钱、保险和资管等多个场景。2019年“净网行动”后，隐私计算成为替代爬虫技术的重要手段，推动了数据合规利用的发展。隐私计算厂商在金融风控领域的服务方式多样，主要包括一站式服务、全流程解决方案、数据运营解决方案和纯技术服务，这些差异源于厂商背景、资源和商业模式的不同。未来，隐私计算将在数据来源、数据分析和数据应用三个层面重构金融风控。

主要观点

• 隐私计算的应用历程：隐私计算技术最早由蚂蚁集团和微众银行在2016年开始探索，2019年“净网行动”后迎来爆发式发展。
• 服务方式多样化：隐私计算厂商的服务模式分为四种，分别满足不同业务需求和资源能力。
• 竞争力构成：隐私计算厂商的竞争力体现在技术、数据和对业务的理解三个维度。
• 未来趋势：隐私计算将推动金融风控从数据孤岛走向联合建模，提升数据的广度和深度，增强模型的准确性和自动化程度，最终实现普惠金融的全面升级。

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：蚂蚁集团于2016年提出“共享智能”，微众银行于2018年关注隐私计算，开始研究联邦学习。
• 危机引发质变：“净网行动”打击“套路贷”等非法行为，促使行业转向隐私计算技术，以满足数据合规需求。

二、隐私计算在金融风控领域的应用现状

• 金融机构布局：国有大行、股份制银行、城商行、保险公司、证券公司等均开始使用隐私计算技术。
• 厂商业务进展：2021年隐私计算技术已实现规模化落地，头部厂商的案例数达几十家，预计2022年将进一步增长。

三、隐私计算厂商在金融风控领域的服务方式

1. 提供一站式服务

   • 覆盖风控全流程，包括数据治理、建模、策略制定等。
   • 典型代表：天冕科技，提供数据清洗、建模等服务。

2. 提供全流程解决方案

   • 包括隐私计算平台、数据引入、建模支持及咨询服务。
   • 典型代表：富数科技，提供Avatar平台及联邦学习解决方案。

3. 提供数据运营服务

   • 以业务目标为导向，帮助金融机构引入数据源并实现数据价值转化。
   • 典型代表：蓝象智联，通过数据运营实现精准营销与风控提升。

4. 提供纯技术服务

   • 专注于隐私计算核心技术，如TEE、联邦学习等，与合作伙伴联合实现数据应用。
   • 典型代表：冲量在线，专注于隐私计算平台的工程化和性能优化。

四、隐私计算在金融风控场景的应用案例

1、信贷风控

• 贷前：

  • 反欺诈：富数科技基于跨域图计算和联邦学习，实现数据安全融合，提升欺诈识别能力。
  • 贷前审批与信用卡审核：利用运营商数据提升风险识别能力。
  • 授信及提额模型：天冕科技与金融机构联合建模，提升KS指标和降低坏账率。

• 贷中：

  • 贷中监控：数牍科技联合多方数据，构建反欺诈模型，提升识别精度。

• 贷后：

  • 不良资产估值：富数科技利用多方隐私计算方法，实现数据安全融合，提升估值准确性。

2、反洗钱

• 数牍科技引入运营商数据，通过隐私计算联合建模，提升反洗钱识别能力，实现“数据孤岛互联”与“反洗钱业务发展”的平衡。

3、保险风控

• 光之树科技：打造保险反欺诈数字联盟方案，实现多头风险识别。
• 煜辰数智：基于隐私计算的车险反欺诈解决方案，提升识别精准度。

4、资管风控

• 洞见科技：基于隐私计算的债券估值体系建设，实现信用风险预警和估值计算。
• 金智塔科技：研发科创企业智能授信方案，融合多方数据提升授信效率。

五、隐私计算厂商在金融风控领域的竞争力分析

• 技术能力：包括安全性、性能、效果、大数据支持能力、工程能力等。
• 数据能力：包括接入数据源的数量、数据量级、是否为一手数据等。
• 业务理解：需深入理解金融业务场景，提供符合实际需求的建模和解决方案。

六、隐私计算将如何改变金融风控

• 数据来源：拓展数据的广度和深度，使得更多合规数据源可以被使用，如政府数据和商业数据。
• 数据分析：提升建模的自动化程度和准确性，实现多数据源联合建模。
• 数据应用：提升普惠金融的授信面和准确性，使更多业务场景成为可能，如科创企业授信。

总结

隐私计算技术在金融风控中的应用，正在从早期的探索走向全面落地，成为解决数据孤岛和隐私保护问题的关键手段。隐私计算厂商在服务方式、数据资源和业务理解上的差异，决定了其在市场中的竞争地位。未来，隐私计算将通过拓展数据来源、提升数据分析能力和优化数据应用方式，重构金融风控体系，推动普惠金融和智能化风控的发展。