隐语可信数据空间MOOC第40讲笔记：金融风控联合建模隐私计算案例

[叶开233]

学习笔记：金融风控联合建模隐私计算案例

笔记内容来自隐语Mooc，欢迎一起来学习。Mooc课程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8rabq/course/vhii941jitkl122?tab=outline

详细案例及代码，可以查看文末的链接。

一、案例背景

• 场景：农村经济快速发展，小额信贷成为推动经济增长的关键，但农村用户信用记录薄弱，传统风控手段存在明显短板。
• 合作方：银行与第三方支付平台。
• 目标：通过多方安全计算构建隐私保护的风险预测模型，提升风控准确性，促进农村普惠金融发展。

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二、数据集概述

• 数据来源：银行数据集 bank.csv
• 数据规模：20,001条样本，22个字段
• 数据特点：结构化数据，样本量有限，信贷信号强，风险信号较弱

字段说明与预处理方法：

字段名	解释	预处理方式
loanAmnt	贷款金额	标准化
term	贷款期限	One-hot编码
interestRate	利率	标准化
installment	每期还款额	标准化
grade	信用等级	One-hot编码
employmentTitle	职业编号	标准化
homeOwnership	房屋拥有状况	One-hot编码
annualIncome	年收入	标准化
verificationStatus	收入验证状况	One-hot编码
purpose	贷款用途	One-hot编码
dt	债务收入比	标准化
isDefault	是否违约（标签）	-
delinquency_2years	2年内逾期次数	One-hot编码
openAcc	开放账户数	标准化
pubRec	公开记录数	-
pubRecBankRuptries	破产记录数	-
revolBal	循环金额	标准化
revolUtil	循环额度使用率	标准化
totoalAcc	总账户数	标准化
initialListStatus	上市状态	-
applicationType	申请类型	-

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三、数据处理与建模思路

1. 数据加载与对齐

• 使用 SecretFlow 对齐两个CSV文件（银行与支付平台数据）。
• 以 id 为键进行对齐，转换为纵向联邦学习格式（特征在不同参与方间分布）。

2. 特征工程

• 编码：分类字段进行 One-hot 编码。
• 标准化：数值型字段进行标准化处理。
• 划分：划分特征与标签 isDefault，用于后续训练。

3. 建模方法

• 隐私保护技术：使用同态加密保护数据隐私。
• 模型：逻辑回归模型，在加密数据上进行训练与测试。
• 目标：在保障各方数据不泄露的前提下，共同构建风控预测模型。

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四、课程总结

• 通过多方安全计算技术，实现了银行与支付平台在隐私保护下的联合建模。
• 提升了农村金融风险预测的准确性，推动普惠金融发展。
• 验证了隐语技术在实际敏感数据协作场景中的实用价值与可行性。

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五、与前案例对比

方面	新冠重病预测（横向联邦）	金融风控建模（纵向联邦）
数据分布	样本在不同参与方间切分	特征在不同参与方间切分
建模目标	预测重症风险（医疗）	预测违约风险（金融）
隐私技术	横向联邦学习	纵向联邦学习 + 同态加密
适用场景	跨机构样本联合建模	跨机构特征联合建模

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六、关键启示

• 隐私计算技术可应用于跨行业、跨机构的数据协作场景。
• 纵向联邦学习适用于参与方拥有同一批样本的不同特征的情况。
• 在实际应用中需结合业务特点选择合适的数据切分与建模方式。

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说明：本案例展示了隐私计算在金融风控中的实际应用路径，强调在保护数据隐私的前提下实现跨机构联合建模，为农村金融等普惠场景提供了可行的技术方案。
案例说明及源码链接