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📘 8.9 多方聯合建模助力普惠信貸
主講人：張鴻 | 螞蟻星河小微金融高級技術專家
一、普惠金融的痛點與挑戰
1. 核心矛盾
- 風險高 ↔ 融資可得性低
- 運營成本高 ↔ 普惠性要求
- 風控要求嚴謹 ↔ 審批效率低
- 服務標準化 ↔ 客户需求差異化
2. 用户側問題（小微企業/個體户）
- 融資難：門檻高、流程繁瑣
- 融資貴：綜合成本高
- 融資慢：審批週期長
- 服務體驗差
3. 金融機構側問題
- 風險管控難，不良率高
- 運營成本高，盈利難
- 效率瓶頸突出
- 合規與監管壓力大
4. 風控流程中的信息不對稱問題
- 身份驗證：運營商三要素、銀行賬户信息
- 反欺詐：設備識別、GPS定位、內外黑名單、規則模型
- 信用評估：缺乏有效數據支撐，尤其是農村、小微客户
5. 農村普惠金融案例
- 缺乏抵押物
- 無信用記錄
- 數字化程度低
- 依賴衞星遙感、農資數據等新型數據源
6. 多源數據融合的挑戰
- 數據共享存在泄露、買賣、濫用風險
- 數據孤島問題嚴重
- 隱私保護法規趨嚴（GDPR、數據安全法、個保法）
- 如何在合規前提下實現數據協同與價值釋放成為行業難題
二、隱私融合計算方案選擇
| 方案 | 基本原理 | 適用場景 |
|---|---|---|
| 模型脱敏SDK | 結合機器學習與差分隱私，對單方數據進行脱敏處理 | 一方數據+另一方模型部署，不涉及多方數據融合 |
| 多方安全計算（MPC） | 基於密碼學協議，各參與方數據保密，計算過程加密 | 原始數據不可直接共享的場景 |
| 聯邦學習 | 分佈式機器學習，不交換原始數據，僅交換模型參數 | 跨機構合作、移動設備個性化推薦等 |
| 密態計算TEE | 硬件安全隔離區域，保護代碼與數據 | 高性能數據處理、數據隔離場景 |
| 差分隱私 | 通過添加噪聲保護個體數據 | 統計數據發佈與分析結果保護 |
| 同態加密 | 支持對密文直接計算 | 雲端計算、外包計算 |
| 私有集合求交（PSI） | 計算多方集合交集，不泄露非交集信息 | 風險名單比對、客羣交集分析 |
✅ 選擇邏輯：
- 若需 A機構數據 + B機構模型 → 模型脱敏/TEE
- 若需 多方數據聯合建模 → MPC/聯邦學習
- 若需 數據比對求交 → PSI
三、多方聯合建模信貸實踐
1. 星維私有化部署端到端安全保障方案
- 數據全鏈路加密存儲 + 內存機密計算
- 4級密鑰管理體系，保障數據可控可審計
- 網絡隔離、加密傳輸、權限管控，防範操作風險
2. 密態大模型在信貸營銷中的應用
- 痛點：用户需求不匹配、過度營銷騷擾
-
解決方案：
- 融合助貸平台數據、銀行信貸數據、徵信數據、作業數據
- 在加密運行環境中部署風控模型與營銷模型
- 結合GPU密態大模型、語音識別與意圖識別模型
- 實現隱私安全下的聯合運營策略
3. 安全可信密態底座架構
- 硬件層：可信芯片、密碼芯片、存儲加密
- 執行環境：TEE、安全隔離、內存加密
- 操作系統/內核：可信度量、遠程認證
- 服務層：密鑰管理、數據管理、彈性計算、AI服務
- 應用層：4A能力（身份、認證、授權、審計），防禦身份冒用、權限濫用等攻擊
4. 認證與成果
- 通過北京國家金融科技認證中心“多方安全計算金融科技產品國推認證”
- 入選首批國家數據局“數據要素 × 金融服務”案例
四、總結與啓示
🔑 技術路徑：
- 普惠信貸的核心是打破數據孤島，構建安全、合規、高效的數據協作機制。
- 隱私計算技術（MPC、聯邦學習、TEE等）是實現“數據可用不可見”的關鍵。
- 密態大模型為智能營銷、風控決策提供新動能。
🧩 業務價值：
- 提升風控準確性，降低不良率
- 提高審批效率，改善用户體驗
- 助力金融機構實現普惠業務的可持續經營
📈 行業趨勢：
- 隱私計算正成為金融數據協作的基礎設施
- 政策與認證體系逐步完善，推動技術標準化與規模化落地
- 跨機構、跨行業的數據聯合建模將成為普惠金融發展的核心驅動力
