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百融云(06608.HK):连获两项联邦学习国家发明专利 打开AI赋能成长新空间

推广 · 2021-12-08 11:54 · 稿源: 厂商投稿

近日,国内金融SaaS龙头百融云(06608.HK)接连获得两项联邦学习国家发明专利授权:“一种基于纵向联邦的孤立森林训练和预测方法及系统”与“一种基于联邦学习的移动终端信用反欺诈预估方法及系统”。此举意味着百融云(06608.HK)在金融反欺诈领域取得重要技术突破,打开广大金融机构升级数字化应用的增量空间,并填补“金融场景+移动终端”解决方案这一市场空白,为用户提供更安全的AI技术长城。

金融机构数字化升级“科技树”上的重要节点

联邦学习是隐私计算的核心技术之一, 2016 年由Google率先提出。其主要作用体现为,可以在数据不流出本地前提下,联合多个参与方训练模型,是将数据孤岛之间天堑变通途的关键手段。近年来随着欺诈威胁日益上升,金融业急需打破敏感的数据孤岛,联邦学习也就成为了银行等机构AI反欺诈方案升级“科技树”上要打通的一个重要节点。

2021 年 6 月,Gartner将隐私保护计算列为具有前沿战略科技趋势之一,并提出到 2025 年将有一半的大型企业机构使用隐私增强计算在不受信任的环境和多方数据分析用例中处理数据。而现实是该技术的开发与应用潜力还远未被挖掘,市场需求缺口尚未填补。

在企业平台中,金融机构一直是欺诈产业链攻击的焦点。随着黑色产业链智能化与集团化发展,银行等机构的单方数据无法应对威胁,数字化解决方案相形之下凸显碎片化特征。解决该“痛点”、进一步释放反诈AI应用潜力最有前景的途径之一就是基于隐私计算的技术拓展应用。

异常检测技术取得突破促进多方数据安全协作

作为国内最懂金融机构发展诉求的数字化升级合作伙伴,百融云(06608.HK)的联邦学习储备增厚,意味着公司将能为金融业SaaS市场中更广泛的升级需求输送更具深度AI智慧的解决方案。

在金融风控领域,联邦学习的目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上,实现共同建模,提升AI模型的效果。然而,现有技术在进行异常检测过程中,存在多方数据难以合作,导致异常检测手段受限的技术问题。“一种基于纵向联邦的孤立森林训练和预测方法及系统”专利技术可以通过无监督算法充分提升异常检测的效率与准确性,深化并丰富与不同金融机构共同建模AI应用,将其反欺诈能力推上一个新的量级,促进为多层次客群投放精准服务。

值得强调的是,联邦学习中的纵向联邦学习模式的特点是适用于数据特征重叠较少、参与者训练样本ID重叠较多的情况,同一地区的银行和电商的共同客户数据就属于这类特征,所以纵向联邦学习的开发与应用方向更为适合对穿透力要求深、对场景渗透性要求强、对精准触达效率期望高的头部或区域金融机构。

开行业先河打造“金融场景+移动端”解决方案

联邦学习主要应用于机构与机构(B to B)之间数据安全协作的保护,底层核心逻辑是要保护用户个人隐私数据不泄露或滥用的问题。随着金融科技的发展,越来越多的金融业务通过互联网移动端的方式进行,用户申请获取金融服务时,可能会将个人设备信息授权给机构做风险评估,随之可能会带来数据泄露的安全风险。

百融云(06608.HK)率先提出一种用户移动终端(如手机)与机构间(C to B)的反欺诈技术方案,在保护用户隐私不泄露的情况,机构可以借助用户移动终端的信息实现金融业务的顺利开展。

此前经过缜密的技术和商业逻辑可行性论证,百融云(06608.HK)已完成用户移动终端(如手机)与机构端(C to B)隐私保护方案的发展布局,通过提供一种基于联邦学习的移动终端信用反欺诈预估方法及系统,解决了现有技术中存在用户手机端隐私泄露风险,给用户提供更安全的技术保障。

在实际应用中,百融云(06608.HK)为某头部金融机构客户升级数字化转型方案包括完善信评模型、预先计算其用户的权益调整方案及优化触达策略。该金融机构在国内拥有非常可观的存量客群,在分类重建用户结构完善信评模型项目中,通常依托庞大用户的初始样本即“孤岛”数据进行优化AI运算,无法克服数据维度单一、场景狭窄等不足。百融云(06608.HK)通过联邦学习为该机构升级信评模型,在保证数据隐私安全及合规的基础上,实现融合多方数据信息“孤岛”局限,拔高客户的模型评价指标KS,直接提升AI赋能转化促进资产业务效率,推进与财富管理条线的交叉运营。

在另一典型数字化升级方案中,某金融机构期望降低获客信用风险,但在与他方数据进行交集时缺乏隐私计算保护应用。依托联邦学习技术,百融云(06608.HK)与该机构联合建模,保证多方数据安全交集,有效满足了该机构对客源的授信参数需求,为业务各个节点上提供一线决策依据。

“随着隐私保护技术的逐步透明和普及,互联互通、技术开源和标准定制,将在未来两年会有一个快速发展,极大地赋能金融机构在科技场景的落地。”百融云(06608.HK)表示。在今年三季报简报中,公司则明确表示将加强隐私计算、联邦学习、卷积神经网络等的持续探索和深耕,以期使得公司服务的核心客户数量和单客户收入不断提升。

据IFIND数据统计显示,百融云(06608.HK)近年来的研发投入与转化率一直同时保持较高水平,公司在国内企业级SaaS上市企业中的研发占比总体排在前三水平。中金认为对隐私保护等技术的投入与不断转化将有助于百融云(06608.HK)巩固在市场上的领先地位,并释放其业务的货币化潜力。

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