學習筆記：金融風控聯合建模隱私計算案例
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詳細案例及代碼，可以查看文末的鏈接。
一、案例背景
- 場景：農村經濟快速發展，小額信貸成為推動經濟增長的關鍵，但農村用户信用記錄薄弱，傳統風控手段存在明顯短板。
- 合作方：銀行與第三方支付平台。
- 目標：通過多方安全計算構建隱私保護的風險預測模型，提升風控準確性，促進農村普惠金融發展。
二、數據集概述
- 數據來源：銀行數據集
bank.csv - 數據規模：20,001條樣本，22個字段
- 數據特點：結構化數據，樣本量有限，信貸信號強，風險信號較弱
字段説明與預處理方法：
| 字段名 | 解釋 | 預處理方式 |
|---|---|---|
loanAmnt |
貸款金額 | 標準化 |
term |
貸款期限 | One-hot編碼 |
interestRate |
利率 | 標準化 |
installment |
每期還款額 | 標準化 |
grade |
信用等級 | One-hot編碼 |
employmentTitle |
職業編號 | 標準化 |
homeOwnership |
房屋擁有狀況 | One-hot編碼 |
annualIncome |
年收入 | 標準化 |
verificationStatus |
收入驗證狀況 | One-hot編碼 |
purpose |
貸款用途 | One-hot編碼 |
dt |
債務收入比 | 標準化 |
isDefault |
是否違約（標籤） | - |
delinquency_2years |
2年內逾期次數 | One-hot編碼 |
openAcc |
開放賬户數 | 標準化 |
pubRec |
公開記錄數 | - |
pubRecBankRuptries |
破產記錄數 | - |
revolBal |
循環金額 | 標準化 |
revolUtil |
循環額度使用率 | 標準化 |
totoalAcc |
總賬户數 | 標準化 |
initialListStatus |
上市狀態 | - |
applicationType |
申請類型 | - |
三、數據處理與建模思路
1. 數據加載與對齊
- 使用 SecretFlow 對齊兩個CSV文件（銀行與支付平台數據）。
- 以
id為鍵進行對齊，轉換為縱向聯邦學習格式（特徵在不同參與方間分佈）。
2. 特徵工程
- 編碼：分類字段進行 One-hot 編碼。
- 標準化：數值型字段進行標準化處理。
- 劃分：劃分特徵與標籤
isDefault，用於後續訓練。
3. 建模方法
- 隱私保護技術：使用同態加密保護數據隱私。
- 模型：邏輯迴歸模型，在加密數據上進行訓練與測試。
- 目標：在保障各方數據不泄露的前提下，共同構建風控預測模型。
四、課程總結
- 通過多方安全計算技術，實現了銀行與支付平台在隱私保護下的聯合建模。
- 提升了農村金融風險預測的準確性，推動普惠金融發展。
- 驗證了隱語技術在實際敏感數據協作場景中的實用價值與可行性。
五、與前案例對比
| 方面 | 新冠重病預測（橫向聯邦） | 金融風控建模（縱向聯邦） |
|---|---|---|
| 數據分佈 | 樣本在不同參與方間切分 | 特徵在不同參與方間切分 |
| 建模目標 | 預測重症風險（醫療） | 預測違約風險（金融） |
| 隱私技術 | 橫向聯邦學習 | 縱向聯邦學習 + 同態加密 |
| 適用場景 | 跨機構樣本聯合建模 | 跨機構特徵聯合建模 |
六、關鍵啓示
- 隱私計算技術可應用於跨行業、跨機構的數據協作場景。
- 縱向聯邦學習適用於參與方擁有同一批樣本的不同特徵的情況。
- 在實際應用中需結合業務特點選擇合適的數據切分與建模方式。
説明：本案例展示了隱私計算在金融風控中的實際應用路徑，強調在保護數據隱私的前提下實現跨機構聯合建模，為農村金融等普惠場景提供了可行的技術方案。
案例説明及源碼鏈接
