速途網7月9日訊（報道：喬志斌）2021世界人工智能大會正在上海召開，新興技術隱私計算成熱議話題。國際權威數據公司IDC今日在會上發布的報告認為，隱私保護計算為開放金融實現數據價值最大化提供了可行之道。報告透露，浦發銀行與螞蟻集團基于多方安全計算的風險模型，阻止發放數十億人民幣的高風險貸款。

在7月9日舉辦的“可信AI：AI向善，全球共治”的分論壇上，IDC中國研究總監高飛發布最新報告《Privacy-Preserving Computation Assures Much Needed Balance in Open Finance（開放金融數據共享中隱私計算的平衡之道）》。報告認為，2021年，開放銀行有望重回正常發展軌道，金融機構將以客戶體驗為中心，攜手可信第三方共同開展產品創新，打造產品差異化，擴充產品種類。

長期以來，傳統數據傳輸和共享方式無法對數據進行有效的保護，不同金融機構的數據難以互聯互通，這也制約了防范風險、反欺詐和反洗錢等領域的多方協作。如何實現數據共享和隱私保護以實現“原始數據不出域，價值安全共享”，多方安全計算被認為是破題之策。

浦發銀行和螞蟻集團的技術合作成為唯一案例入選報告，解釋了隱私保護計算在開放銀行模式中的重要作用。

報告指出，浦發銀行和螞蟻集團針對零售貸款業務開發了一整套風險評估解決方案，采用多方安全計算的風險模型利用浦發銀行及其合作方的數據來共同提高模型的有效性，同時保證了數據的安全性和隱私性。

該模型基于浦發銀行及其合作方的數據構建而成，螞蟻集團為雙方提供技術服務，在訓練和運行兩個階段內均采取了分布式部署，且雙方都應用了加密算法。這意味著，任何一方的原始數據都不會泄露給另一方，并且也無法通過對訓練結果的反向工程來推導原始數據。

報告中的數據顯示，通過與螞蟻集團在多方安全計算技術領域的合作，浦發銀行提升了模型性能。與單一數據源模型相比，多方數據協作模型可以將模型的KS值提高12%-23%。由于KS值普遍用于評估風控模型的效果，數值越高則意味著模型精準識別風險的能力越強。

在信用風險管理、識別高風險客戶方面，該模型識別出超過14.5萬名高風險客戶，阻止了數十億人民幣的高風險貸款的發放。這進一步提高了資產質量，減少了損失。

同時，該模型識別出了37萬名低風險客戶，潛在授信規模約80億元人民幣，從而幫助銀行拓展了零售信貸服務可支持的客戶面。

報告指出，如果還使用以前的傳統模型，沒有多源數據，一般情況下不可能批準這些客戶的貸款。該模型使得部分以前無法獲得批準的貸款的客戶現在也能夠得到相關信貸支持。

“開放金融不僅能夠在金融機構層面帶來直接的業務提升，還可以通過流程外化來改善自身服務，但開放金融生態的數據價值共享需要解決精度、性能、安全三個維度之間的平衡問題”，報告稱，隱私保護計算在近幾年出現，這種計算由一系列加密方法和人工智能計算能力提供支持，為開放金融實現數據價值共享到的平衡帶來了機會。