隐私计算在普惠金融领域的应用研究

本文介绍了普惠金融的定义及其在推动经济发展中的重要作用，并指出了其面临的数据安全与隐私保护问题。通过多源数据融合技术的应用，在精准营销、欺诈监测和风险监控等领域显著提升了普惠金融的效果。然而，在实际应用中仍面临技术性能限制、生态发展瓶颈等问题，并提出了进一步优化技术性能、完善数据流通机制的建议以推动隐私计算技术的更好发展。

摘要

为促进普惠金融业务的更好开展,多部门间的数据整合不可或缺,该技术在实现数据可利用的同时保持不可见性,并在不移动的情况下释放其价值,展现出显著的优势特别是在金融领域尤其是普惠金融方面的应用十分广泛.本文深入探讨了多源数据整合在普惠金融发展中发挥的作用及其意义,并详细阐述了隐私计算技术在其业务链条中的主要应用场景以及实际操作中的实践经验.同时,文章还针对当前技术发展所面临的主要挑战进行了深入分析.

关键词： 普惠金融; 隐私计算; 金融; 数据融合

0****引言

基于国务院提出的机遇平等要求与商业可持续原则,普惠金融意指通过负担得起的成本面向所有具备金融服务需求的社会阶层提供适当且有效的金融服务[1].

金融机构推进普惠金融业务面临两大主要挑战：其一是在风险管控方面，小微企业、个体工商户以及新型农业主体均受到外部环境波动较大的影响，在经营状况上较为不稳定；这些主体普遍难以提供有效的抵质押物支持，并且在信用风险评价所需的关键信息分散存在于社会各个层面；其二是经营成本管控方面，在与大型企业的对比中发现：小微企业、个体工商户以及新型农业主体的贷款需求呈现出小额且分散的特点，并且在运营规范化程度较低、财务管理制度不够完善的同时还伴随着人员结构不稳定等问题；这些特点使得获客及运营成本显著高于大型企业水平；因此加快释放数据要素的潜在价值并赋能普惠金融发展工作成为当务之急

1****多源数据融合对于普惠金融发展的作用和意义

Microenterprises和个体工商户在经济活动中扮演着"微小血管"的角色，在GDP、税收、技术创新和就业等多个方面都做出了重要贡献[3]。新型农业主体则是乡村振兴体系中的重要力量，在推动城乡协调发展的同时不断优化资源配置方面发挥着关键作用[3]。普惠金融作为各类主体融资的重要渠道，在持续优化信贷投放效率、完善延期还款和信用贷款政策体系的同时也需要有效控制综合融资成本[3]。目前常见的线上金融服务模式主要以单一来源的数据为基础进行线上办理[3]。这种模式依赖于政务数据、行业产业数据以及经营主体数据等多源信息的整合与应用[3]。然而该模式存在数据对接较为简单、风险防控相对薄弱等问题[3]。与此同时正在逐步发展的一种创新服务模式则聚焦民生需求的重要组成部分通过产业互联网实现批量化服务提供能够有效管控资金流向并降低风险水平[3]无论哪种线上金融服务都需要整合多维度经营主体经营环境等相关数据资源以实现精准高效的服务供给与风险控制[3]

在国务院将数据作为第五大生产要素推行改革方向以及相关体制机制逐步完善的过程中[4]，随着对数据安全与隐私保护的相关法规政策日益趋严的考量，在机构间的合作中难以实现各方信息的有效融合与共享从而导致了愈发严重的'数据孤岛'现象为此亟需突破在数据安全与隐私环境下如何实现信息共享与价值最大化这一难题.在这个背景下privacy-preserving computation emerged as a novel information-sharing paradigm offering promising solutions.具体而言federated learning emerged as a prominent approach through which multiple entities can collaboratively train a shared model without exposing their raw data. Similarly,multi-party secure computation provided a robust framework for data processing under the constraint of data privacy.mechanism-based trustworthy execution environment facilitated secure computation across diverse computing environments while differential privacy emerged as a critical technique for balancing individual privacy preservation with the need for accurate statistical analysis in large-scale datasets.这些技术创新为构建互信且高效的数据融合机制提供了有力支撑使各方能够在保证自身信息安全的前提下实现资源的有效整合并推动智能决策水平的整体提升

2****隐私计算技术在普惠金融领域的应用场景与实践分析

隐私计算技术主要依靠密码学手段对交互中的标签信息以及特征数据进行处理操作,防止密文接收者或第三方机构反向推导出原始明文信息的同时,又能够直接基于密文开展运算操作获得预期的结果输出.这一技术体系自2019年便逐步拓展应用范围至小微企业个体工商户新型农业经营主体等普惠金融服务领域.其中金融机构既是普惠金融业务的主要提供方也是具体应用场景下的实际服务方其核心业务流程涵盖了客户获取申请审核授信监控催收处置等多个环节需要通过整合多方外部数据进一步强化在精准营销欺诈预警风险评估等方面的实际应用场景研究从而不断提升模型预测效果与策略实施效能最终有效降低普惠金融服务的成本提升运行效率并改善用户体验

2.1 精准营销

近年来，在普惠金融产品逐步向线上转型的过程中（或：随着普惠金融产品的逐步线上化），营销业务也逐渐迈向智能化阶段（或：步入智能时代）。从普惠金融涉及的客户群体来看（或：就普惠金融服务对象而言），其具备较高的交易活跃度和多样的金融需求特点（或：金融需求种类丰富）。然而，在实际营销操作中所能够获取的数据维度较为有限，并且不同关联企业的数据尚未实现互联互通（或：未打通），这使得金融机构难以精准识别目标客户并提供符合其需求的产品（或：服务）。因此有必要引入外部数据资源来开发智能化的营销模型，并通过这些模型来挖掘客户的潜在价值从而提升整体服务水平（或：进而促进客户价值的最大化）。

针对上述问题,当前金融机构正在逐步推进集团内部营销体系的拓展,并积极与中国地方政务机构建立合作关系,整合自身获取的金融属性相关数据,结合辖区企业经营状况、司法判决信息以及税务数据等信息资源,进一步提升银行客户标签维度,实现精准客群划分的同时降低营销成本（见图1）。由于地方政务数据能够覆盖辖区全部企业信息,这一资源池能够满足普惠金融业务营销所需客群范围,但与银行方收集的企业特征信息存在一定的重叠度差异。因此,金融机构在实际操作中首先通过与中国地方政务大数据中心建立合作关系,整合企业基础信息、征信记录、社保及公积金缴纳情况、税务缴纳记录等约400项企业特征指标；其次运用单变量回归模型进行初步筛选；随后依据业务背景意义及变量间的相关性进行深入优化筛选；最终确定特征精简列表后采用纵向联邦学习方法开展智能营销模型训练与预测工作,以识别不同行业企业的偏好特征模式；最终实现了普惠金融客群特征的丰富与目标企业定位目标的同时为特定企业提供适配型普惠金融服务重点定位目标,从而助力提升客户业务价值水平。在实际应用中发现:相较于单一模型策略的应用场景响应率提升了约15%至20%,模型评估指标AUC值及Kol伯格斯曲线（KS）值较单一模型提升了约5%至10%左右提升幅度

图1

图1隐私计算技术在精准营销中的应用模式

精准营销充当隐私计算技术的重要应用场景，在集团范围内及区域层面的应用价值逐渐凸显；借助多维度数据整合建模技术深入分析企业特性，并开发出创新性的产品如信用贷款、委托贷款及政府贴息方案；接受专项资金资助以支持地方政府精准落实国家信贷投放政策；有效降低了信息不对称带来的成本优势，并达成多方共赢的战略合作目标；助力形成完整的产业链条并提升价值链水平；同时致力于建立解决普惠金融相关主体融资难题的长效机制，并推动业务持续健康发展以实现经济稳定增长与社会就业保障双重目标

2.2 欺诈监测

近年来,随着大数据、人工智能、云计算、区块链等新兴技术在金融机构领域的深度运用于用,不仅推动了银行各项业务实现全面变革,而且显著提升了其市场普及度,这一变化也催生出了新的欺诈产业链条,使得线上与线下支付模式逐渐相互融合,传统与新型诈骗手段相互渗透,从而使得金融机构在普惠金融领域防范欺诈的工作面临更为复杂的形势与挑战。目前,金融机构业务经营中涉及的外部欺诈业务主要涵盖信贷欺诈与账户欺诈两大类别。信贷欺诈主要表现为伪造贷款及信用卡授信信息的行为,其核心风险在于可能导致银行信贷资金遭受损失;账户欺诈则以涉及赌博及非法交易等违规或异常账户进行支付交易行为为主,其主要风险体现在客户自有资金的安全损失以及可能面临的监管处罚等方面。当前,金融机构在实现欺诈监测方面所面临的主要困境包含两个核心维度:一是各机构间数据资源存在脱节现象,难以形成完整的链条式追踪机制;二是诈骗活动呈现出团伙化特征且具有较强的对抗性特点,这对反欺诈策略的迭代更新提出了更高的要求

针对上述两大痛点，在构建基于欺诈风险共治的"生态圈"过程中，目前金融机构正在逐步探索隐私计算技术在融合运营商数据（如电话记录）、社交网络数据（如朋友圈）以及黑灰名单数据（如失信被执行人名单）等方面的应用。其中一方面通过隐匿查询技术获取工商违法信息及司法判决中的黑灰名单信息，并将其融入规则引擎以提升欺诈策略的效果；另一方面通过联邦学习构建反欺诈模型，并整合异常交易记录与用户交互行为特征数据以提高欺诈识别能力。

目前金融机构正在与地方政府大数据中心建立合作关系，并综合运用企业基础档案资料（如注册信息）、吊销或注销记录"三失"信息、“三 old 人”背景、“三史 记录等维度的数据资源开展研究工作。在此基础上采用联邦学习框架下的集成树Secureboost算法进行自适应训练，并动态优化集成10至20棵决策树模型

图2

图2隐私计算技术在欺诈监测中的应用模式

作为隐私计算技术的重要应用场景之一的反欺诈监测，在其经济效益和社会价值方面表现尤为突出。通过隐私计算技术整合多方数据资源,推动了各银行机构及社会公共管理部门之间的反欺诈协作机制建设,并在此基础上深入挖掘电信诈骗、“网络盗刷”、“pseudo贷款行为”、“虚假交易”以及用户薅羊毛般的异常交易行为等具有代表性的欺诈特征,识别可能存在的异常用户群体,显著提升了系统的欺诈检测识别能力,从而有效预防重大风险事件的发生,最大限度地挽回经济损失,为维护社会公平正义提供坚实的保障。

2.3 风险监控

随着金融机构在信贷业务风险管控方面不断深化，在单一维度的风险管理评估上已显现出不足。为此建议引入多方外部数据资源，并运用前瞻性数字技术开发融合模型以实现精准预测与风险控制。该系统将有效赋能小微企业、个体工商户以及新型农业主体等普惠金融服务对象，并逐步构建智慧风控体系以精准契合各类客群的属性特征。在此过程中需重点解决以下两大关键问题：首先传统评分卡模型在服务普惠金融业务客户群体时往往面临数据维度不足以及数据量有限的问题；其次伴随实际金融产品和服务渠道的持续丰富和完善，在机构内部形成的客户金融行为数据已无法满足当前更为复杂的风控要求。与此同时由于不同机构间的数据整合障碍较为明显导致各机构间的系统间存在‘信息孤岛’现象这进一步增加了跨机构协同工作的难度并不利于推动金融改革创新与经济转型升级的有效推进

针对这两方面痛点,目前主要开展了以下两项工作:一方面,我们通过运用创新技术手段来采集农业生产及商户流量等传统难于分析的数据源;另一方面,我们借助隐私计算技术推动金融机构与多方数据提供方建立合作关系,整合多维度信息开展协同分析,从而显著提升了风控模型的效果。当前实践表明,金融机构通常会与地方政府大数据中心建立合作关系,整合工商、司法、税务、公积金和社会保障等多个领域信息资源来进行小微企业及个体工商户信用风险评价模型的构建[7]。建模过程中,各参与方均不泄露各自数据的前提下确定共同拥有的用户群体,并对共有样本的数据进行特征提取和分箱处理[7],在此基础上采用纵向联邦学习方法获取群体级别的WOE和IV统计信息,有效解决特征间量纲化问题,并在保护隐私的前提下融合多方特征信息构建逻辑回归模型及XGBoost分类器以提升识别能力(见图3)。经过优化后所得评分卡模型较单一机构建模方案在AUC指标上提升了约5%-10%,同时KS值也有所提高,较之单一方案提升了约2-3个百分点以上(见图3),显著增强了对高风险客户的识别能力以及降低违约风险的能力水平

图3

图3隐私计算技术在风险监控中的应用模式

隐私计算技术在金融领域的应用具有重要价值和意义。这种技术通过将数据特征进行联合挖掘，在多个机构之间共享信息而不泄露原始数据,从而实现了数据安全与分析效率的平衡。具体而言,该技术能够有效解决单个机构样本量有限的问题,通过数据融合形成全局认知模式,显著提高了模型的预测准确性。此外,该方法还能够实现跨方的数据整合,在不超出各方原始数据范围的前提下构建完整的客户画像,从而深入分析客户的综合情况、验证信息的真实性和风险特征等业务背景因素,全面评估业务场景中的风控状况。通过这种多维度的风险评估体系的建立,不仅提升了金融机构对信用贷款产品等业务的风险识别能力与控制水平,而且形成了一个典型的外部数据赋能金融机构风控应用的成功范例。

3****隐私计算面临的挑战与展望

普惠金融业务链条包含多个流程环节，在内外部数据融合方面有较高要求。企业级隐私计算平台需满足各业务环节中的特定场景需求，并需解决多来源数据的对接问题、参与方的身份主体管理问题、计算过程需具备可监管性与可审计性要求以及算子插拔灵活性等问题。目前该平台已在多个普惠金融领域进行验证工作，并逐渐展现出其功能与价值。尽管隐私计算技术已在部分试点应用中取得进展，但依然面临技术实现难度较大等挑战。

3.1 技术方面

随着隐私计算技术的迅速发展和多样化推进，在互联互通方面面临着诸多挑战。经过多年的演进与发展，在多个细分领域已形成相对成熟的技术路线与算法体系。其中包含多方安全计算、联邦学习以及可信执行环境等多种核心技术路径，并采用秘密共享机制、混淆电路设计、同态加密技术和差分隐私方法作为支撑。这些核心技术路径在功能定位和发展重点上各有侧重，在短时间内难以实现统一融合与协同，因此导致各类算法流派难以真正在理论层面实现互联互通。此外当前主流的隐私计算框架呈现多元化发展态势

隐私计算效能有限,受限于特定使用场景。基于隐私计算的技术特性,在进行运算时必然导致通信和计算负担的增加,相较于明文运算会带来数倍甚至数十倍的效能损失,对需要处理海量数据的情形而言,对硬件配置和网络带宽的需求较高,对于无法单独部署服务器或不具备专用网络架构的场景而言难以发挥预期效果。鉴于技术发展制约,隐私计算目前尚无法全面支持多方隐私图计算及图挖掘等复杂应用场景,在功能完善性和性能优化方面仍存在较大的改进余地。

在对抗恶意攻击方面存在明显漏洞。近年来，在这一领域的研究虽取得了一定的进步，但现有多数平台中的底层算法与密码技术尚无法完全抵御恶意攻击。主要依赖半诚实模型（Semi-Honest Model）[8]——即假设参与者严格按照协议执行算法，并未进行数据篡改、重复发送或伪造信息以及与其他参与者串通协作——因此，在选择合作场景时，应优先考虑那些安全性与可靠性更为卓越的机构，并对潜在的恶意行为及其带来的不利影响以及相应的应对措施给予充分考虑。

3.2 生态与产业发展方面

伴随着隐私计算技术的持续发展与创新，在数据作为第五类生产要素的地位逐渐明确后,业务模式变得更加复杂,数据处理的角色也更加多元化,系统、业务与组织边界变得模糊不清,数据产生、流动、处理等环节日益丰富,在隐私计算生态与产业发展的层面逐渐凸显出一系列亟待解决的问题。具体而言，在数据全生命周期（从生产到使用）中,责任主体及其边界变得不清晰,导致数据处理活动难以有效管控;此外，在多方协作的数据业务中,涉及牌照获取、资质认定以及个人数据授权等多个方面的问题会相互制约,相关方合规性评估需要更加谨慎。与此同时,将数据视为新型资产时,其价值因素之一在于能够推动 data交易 ,然而当前 data交易 市场仍处于快速发展的初期阶段,缺乏明确的数据资产定价方法、合理的激励机制以及利益分配机制等政策支持;这对于参与方在 data交易 中获得的实际收益水平尚无法准确评估 ,这不仅降低了参与方的积极性 ,也对整个 data流通 的可持续性构成一定挑战。

就上述挑战而言,未来将重点推进技术创新与突破,以全面提升隐私计算技术在性能、精度和安全性方面的表现;同时,我们将加快隐私计算标准的制定和完善,并促进各技术创新路径之间的协同发展.为此,我们将积极拓展与其他关键行业机构如政务部门、运营商等的战略性合作空间,探索开展基于具体应用场景的联合运算方案研究.此外,我们还应着力构建金融数据要素市场的生态系统,推动金融数据资源在内部及周边行业的高效共享与利用.为此建议:第一,建立完善的数据隐私保护顶层制度框架;第二,鼓励金融机构及金融科技企业开展安全多方计算和联邦学习等相关技术研发；第三,推动建立涵盖算力资源调配机制的数据流通标准体系；第四,构建多维度的数据价值评估指标体系；第五,完善数据孤岛互通机制；第六,建立健全风险评估预警体系；第七,强化算力资源保障措施.这些举措都将有力促进金融科技领域的创新发展

4****结束语

本文着重探讨了普惠金融的核心特征及其在业务流程中如何通过隐私计算实现数据整合与优化。隐私计算技术有效规避了普惠金融过程中因数据共享而导致的安全风险问题，并能够在符合国家相关法律法规的前提下最大化多主体的数据利用效率，在各类金融服务领域都将发挥关键支撑作用。同时该技术还将在未来逐步解决现有应用中的诸多局限性并持续推动行业创新进程