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2018云栖大会|友盟+ 林巍:当普惠金融,遇上区块链安全计算

2018-09-30 10:44 · 稿源:站长之家用户投稿

本文为友盟+算法总监林巍在 2018 杭州·云栖大会·ATEC蚂蚁区块链生态峰会中的分享。

友盟+将行为数据结合人工智能技术,应用在金融行业的营销、贷前贷中贷后的风控与管理中,发挥很大的作用。

行为数据在普惠金融中的落地

2016 年,互联网金融发展特别迅速,”普惠“的概念也被炒的非常火, 这一年约有75%的网民通过移动设备上网,我们可以想象到,移动互联网行为数据能帮助我们更全面地了解用户。

友盟+每天触达 14 亿活跃设备,能够覆盖80%移动端新增设备,拥有非常庞大的行为数据资源。基于此,我们通过机器学习建模,通过时间序列的变量计算输出一个分值,将模型用在贷前风控中,能够达到90%以上的借贷申请覆盖率,且效果(好坏用户分割的ks值)提升20%以上,大大降低了金融产品的违约率和金融机构的运营成本。

此后,我们还将服务逐渐扩展到金融的全链路流程,包括:贷前的营销获客、贷中的额度管理、贷后的催收排序等。在获客营销环节,我们分为两个部分:新客营销和存量客户二次营销。通过友盟+全域数据能力,结合算法模型预测用户是否有机构指定产品的需求,并通过数据结合人工智能算法进行排序,在客户有需求的时候提供贷款产品。

区块链安全计算连接数据孤岛

在行业中数据的融合可以发挥巨大的作用,但目前的数据源更多是一个个孤岛。例如:各大金融机构都有服务客户的黑名单和欺诈团伙记录,这个信息对于其他机构同样有用,但大家一般不愿意放到一个池子进行共享,因为有很多问题不可解。

而在区块链技术之上,一方面通过密码学技术,保证数据分析计算过程都是在加密的前提上进行;另外通过区块链技术,实现数据使用过程的可存证可追溯,帮助使用方和数据源提供方都精确知道数据使用的路径,以及发挥了哪些价值。数据源在安全隐私的前提下,彼此进行合作,并且价值是能够被精确量化的。

此前,友盟+与金融机构的数据合作主要有两种方式:私有建模和开放平台。两种方式最终输出一个预测分,通过特征深度加工仅输出预测结果的方式,保护数据源的隐私。

当下,友盟+正在与摩斯安全计算平台进行合作,不仅可以以安全的方式接触到原始特征,同时融合多个数据源的特征,对单个变量和多变量组合进行分析和建模。在分析和建模过程中,对原始变量特征和目标变量进行保护。在摩斯安全计算平台上,使用过程基于同态计算等密码学技术,从原理上保证了隐私和安全。每一个变量、每一个数据源的使用,通过区块链技术可存证可追溯,区块链技术在数据合作的场景上发挥了天然的优势。

基于以上,友盟+为金融客户提供了新的安全合作方式。此前我们的客户基于摩斯安全计算平台进行实验,融合原始特征,相对于之前的在模型结果后再融合特征,排序能力指标AUC提升了3%,这正是数据融合带来的效果增益。

普惠金融的发展离不开数据,而数据需要在合规、数据安全隐私得到充分保障的前提下进行使用,友盟+与蚂蚁摩斯安全计算平台的合作,也正是基于安全计算和数据共享之上,发挥数据的强大作用助力普惠金融的发展。

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