隐语可信数据空间MOOC第47讲笔记：多方联合建模助力普惠信贷

[叶开233]

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📘 8.9 多方联合建模助力普惠信贷

主讲人：张鸿 | 蚂蚁星河小微金融高级技术专家

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一、普惠金融的痛点与挑战

1. 核心矛盾

• 风险高 ↔ 融资可得性低
• 运营成本高 ↔ 普惠性要求
• 风控要求严谨 ↔ 审批效率低
• 服务标准化 ↔ 客户需求差异化

2. 用户侧问题（小微企业/个体户）

• 融资难：门槛高、流程繁琐
• 融资贵：综合成本高
• 融资慢：审批周期长
• 服务体验差

3. 金融机构侧问题

• 风险管控难，不良率高
• 运营成本高，盈利难
• 效率瓶颈突出
• 合规与监管压力大

4. 风控流程中的信息不对称问题

• 身份验证：运营商三要素、银行账户信息
• 反欺诈：设备识别、GPS定位、内外黑名单、规则模型
• 信用评估：缺乏有效数据支撑，尤其是农村、小微客户

5. 农村普惠金融案例

• 缺乏抵押物
• 无信用记录
• 数字化程度低
• 依赖卫星遥感、农资数据等新型数据源

6. 多源数据融合的挑战

• 数据共享存在泄露、买卖、滥用风险
• 数据孤岛问题严重
• 隐私保护法规趋严（GDPR、数据安全法、个保法）
• 如何在合规前提下实现数据协同与价值释放成为行业难题

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二、隐私融合计算方案选择

方案	基本原理	适用场景
模型脱敏SDK	结合机器学习与差分隐私，对单方数据进行脱敏处理	一方数据+另一方模型部署，不涉及多方数据融合
多方安全计算（MPC）	基于密码学协议，各参与方数据保密，计算过程加密	原始数据不可直接共享的场景
联邦学习	分布式机器学习，不交换原始数据，仅交换模型参数	跨机构合作、移动设备个性化推荐等
密态计算TEE	硬件安全隔离区域，保护代码与数据	高性能数据处理、数据隔离场景
差分隐私	通过添加噪声保护个体数据	统计数据发布与分析结果保护
同态加密	支持对密文直接计算	云端计算、外包计算
私有集合求交（PSI）	计算多方集合交集，不泄露非交集信息	风险名单比对、客群交集分析

✅ 选择逻辑：

• 若需 A机构数据 + B机构模型 → 模型脱敏/TEE
• 若需 多方数据联合建模 → MPC/联邦学习
• 若需 数据比对求交 → PSI

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三、多方联合建模信贷实践

1. 星维私有化部署端到端安全保障方案

• 数据全链路加密存储 + 内存机密计算
• 4级密钥管理体系，保障数据可控可审计
• 网络隔离、加密传输、权限管控，防范操作风险

2. 密态大模型在信贷营销中的应用

• 痛点：用户需求不匹配、过度营销骚扰
• 解决方案：
  • 融合助贷平台数据、银行信贷数据、征信数据、作业数据
  • 在加密运行环境中部署风控模型与营销模型
  • 结合GPU密态大模型、语音识别与意图识别模型
  • 实现隐私安全下的联合运营策略

3. 安全可信密态底座架构

• 硬件层：可信芯片、密码芯片、存储加密
• 执行环境：TEE、安全隔离、内存加密
• 操作系统/内核：可信度量、远程认证
• 服务层：密钥管理、数据管理、弹性计算、AI服务
• 应用层：4A能力（身份、认证、授权、审计），防御身份冒用、权限滥用等攻击

4. 认证与成果

• 通过北京国家金融科技认证中心“多方安全计算金融科技产品国推认证”
• 入选首批国家数据局“数据要素 × 金融服务”案例

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四、总结与启示

🔑 技术路径：

• 普惠信贷的核心是打破数据孤岛，构建安全、合规、高效的数据协作机制。
• 隐私计算技术（MPC、联邦学习、TEE等）是实现“数据可用不可见”的关键。
• 密态大模型为智能营销、风控决策提供新动能。

🧩 业务价值：

• 提升风控准确性，降低不良率
• 提高审批效率，改善用户体验
• 助力金融机构实现普惠业务的可持续经营

📈 行业趋势：

• 隐私计算正成为金融数据协作的基础设施
• 政策与认证体系逐步完善，推动技术标准化与规模化落地
• 跨机构、跨行业的数据联合建模将成为普惠金融发展的核心驱动力