隐私计算创造数据协作新范式 数牍科技亮相2021中国国际服务贸易交易会
2021年中国国际服务贸易交易会(以下简称“服贸会”)于9月3日在北京举办。数牍科技受邀作为北京金融科技研究院的首席战略合作方参加本届展会。现场亮点纷呈,引来众多专业人士关注咨询,得到科技日报、法治日报、中国经济网、中国经济时报、北京卫视、中国银行保险报等多家媒体的专访和报道。
在数字经济蓬勃发展的今天,数据已被视作与土地、劳动力、资本、技术并列的五种生产要素之一,于国家而言,也是具有战略价值的核心资产。恰逢9月1日《数据安全法》正式落地、《个人信息保护法》也将于11月1日施行,这些法律对于推动我国在数据安全协作方面给出了法律依据,使得我国在安全稳步的推进数字中国、数字政府建设,以及数字经济的发展变得有法可依。
在法律的要求下,参与数据处理活动的各方应当采取技术措施保障数据安全协作。根据《数据安全法》第二章第十六条规定,国家支持数据开发利用和数据安全技术研究,鼓励数据开发利用和数据安全等领域的技术推广和商业创新,培育、发展数据开发利用和数据安全产品、产业体系。作为以数据价值而生的技术——运用多方安全计算、联邦学习、分布式计算、密码学、数据科学等组成的隐私计算工程,可以在数据不泄露的前提下,对数据进行计算并能验证计算结果,体现数据深层价值。对于构建一个安全的数据协作、流通的技术环境具有极大的战略意义及紧迫性。
目前,信息化程度较高、业务事关国计民生的金融、电信类企业和基础设施运营者,都在密切关注新法,积极寻求改进合规措施的技术手段。在金融行业,隐私计算正在反洗钱、反欺诈、信贷风控、金融机构内部组织协同、营销等场景发挥重要作用。
其中,反洗钱和反欺诈一直以来是各个金融机构监管重点之一。传统的反洗钱模型由于数据覆盖范围较小且新的洗钱形式不断涌现,对洗钱行为的识别能力尚存局限。在数字化进程推动下,越来越多的金融机构正在探索引入外部数据,采用隐私计算技术助力反洗钱的开展。
在反洗钱场景应用实践过程中,数牍科技应用联邦学习等隐私计算技术,帮助银行引入通信运营商数据,为银行反洗钱业务中补充了50+特征维度,帮助双方进行隐私计算联合建模,通过隐私保护集合求交技术对双方用户ID进行匹配,帮助双方在不交互原始数据的前提下进行安全合规的数据协作,为反洗钱场景模型补充了更多有效数据,提升银行反洗钱识别能力。
除银行机构的风险防范之外,在普惠金融方面,数牍科技基于隐私计算技术帮助银行客户进一步增强对中小企业融资及信用服务综合能力。目前,金融服务小微企业存在的最大障碍在于数据孤岛和信息不对称,这加大了银行贷款的不确定性和风险系数,而中小微企业在转型升级过程中面临的“融资难、融资贵”问题同样突出。数牍科技应用联邦学习技术,联合政务数据和银行企业贷款数据,在双方数据互不出库的基础上,共同建立联邦模型,打造企业征信评级,为银行客户提供业务隐私统计服务,提升银行对中小微企业贷款的综合服务能力。
凭借工业级落地能力、对于金融客户场景的实践和理解力,以及对于客户业务边界拓展的生态支撑能力,目前,数牍科技已成为多家银行、保险机构在隐私保护和数据安全协作领域的重要合作伙伴。
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