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    蓝象智联:流量预筛选模式下的用户增长项目

    来源:中国电子银行网 2022-05-09 19:19:36 蓝象智联 数字营销
         来源:中国电子银行网     2022-05-09 19:19:36

    核心提示本项目使用蓝象智联的隐私计算GAIA平台技术,在某银行和某头部互联网公司部署了隐私计算节点并建立网络直联,在隐匿求交(PSI)后,共有用户通过联邦建模技术,筛选出转化率较高的投放人群包。

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    案例名称

    流量预筛选模式下的用户增长项目

    案例简介

    金融机构都有线上获客的诉求,但由于线上用户的数据不足,跨机构的数据无法打通,以及用户隐私安全保护的多方面原因,金融机构无法精准识别目标用户,只能粗放的扩大线上广告投放人群包来满足业务发展需要。这导致线上获客成本不断提高,限制了金融机构的业务发展。

    本项目使用蓝象智联的隐私计算GAIA平台技术,在某银行和某头部互联网公司部署了隐私计算节点并建立网络直联,在隐匿求交(PSI)后,共有用户通过联邦建模技术,筛选出转化率较高的投放人群包,从而降低了投放总量,进而为某银行降低了投放成本。

    创新技术/模式应用

    本项目是基于隐私计算技术,搭建数据共享服务平台,支持联邦学习和多方安全计算两大隐私计算技术的全流程研发、部署、服务能力。

    主要技术包括多方安全计算和联邦学习等,该平台具备隐私求交(PSI)、多方安全计算(MPC)、联邦学习(FL)、隐私信息检索(PIR),可以提供数据安全匹配、安全联合计算、安全联合建模、安全查询等功能。

    模型预测服务:支持常用的评分卡、LR、XGB等模型,并部署成模型服务,提供在线打分和预测的能力,关键组件包含:模型创建、发布、部署、运维、预测、日志、计价等

    隐匿查询服务:以API的方式创建并隐匿查询服务,支持典型的应用,如:黑名单、三要素等;功能包含服务创建和发布、资产关联、运维监控、计量计价、内外部查询日志等

    隐匿集合求交:关联本机构内部资产和外部数据资产实现隐匿集合求交;功能包含:查询任务创建、关联数据资产配置、内外部查询日志等

    本项目基于蓝象智联的隐私计算产品GAIA,结合密码学、密钥管理、MPC协议、安全算子的架构分层,形成了平台的安全计算引擎,在引擎之上,建立联邦学习与MPC相关的服务。

    在某银行和某互联网公司分别部署隐私计算节点,进行点对点直联,数据在密文的状态下进行建模,模型做分布式部署,模型跟着数据走,在数据不出库的情况下,模型做分布式的回归迭代,在模型训练过程中,双方只传输模型梯度不传输数据,直到模型效果达到目标性能。这也是本项目的主要难点和创新点,在明文敏感数据不出域的前提下实现隐匿求交和联合建模,即系统的安全性。

    本项目的隐私计算核心技术建立在密码技术的基础之上,具备完全自主可控的密码技术,从密码技术开始,自低向上的构建全栈的隐私计算安全计算引擎,结合数据安全、模型安全、应用安全、系统安全等传统和成熟的技术的结合应用,形成现有安全技术架构。

    项目效果评估

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    通过开发联合模型,预估在Top10%的样本上批核率提升约1.5倍(最高lift为1.7),投放后的审批通过率由10%提升至30%,获客成本降低3倍。

    在业务效果由保障的前提下,合规性是这个模式能够持久运行的基本要求。由于在执行的过程中,最重要的是a)模型的产出、b)人群的分层和c)广告的投放,对于行方需要尽可能最小化风险敞口去完成业务的指标。

    首先对于模型的产出,考虑到《个保法》对于用户隐私保护的要求中需要获得用户授权,在联合建模环节,蓝象会引入“全流程加密”技术,在psi+lr/xgb的联邦建模环节完全不暴露交集结果,确保用户的“去标识化”。

    之后对于人群的分层,银行无须参与,由互联网公司的广告投放引擎自行完成对于客户的分层,进行的客户分层已经涵盖在了广告投放端的客户授权之中,并不会产生额外的授权要求。

    最后对于广告的投放,针对投放端已经拥有“不做个性化广告推荐”的按钮,满足用户“被遗忘权”,即《信息安全技术个人信息安全规范》,其中针对个人信息主体撤回授权同意的规范中提到:应保障个人信息主体拒绝接收基于其个人信息推送商业广告的权利。无须做进一步的合规性保障。

    项目牵头人

    项目牵头人毛仁歆:蓝象智联算法科学家,曾任蚂蚁金服芝麻信用分负责人,花呗、借呗、网商贷后智能负责人、阿里PAI图算法负责人,撰写并贡献过10多个图算法,曾发表蚂蚁第一篇SCI,主导和参与累计40多篇专利。

    项目团队成员

    王晓艳、伍清华、任江哲、曾成、许波、李丰、唐勋、胡静洁

    责任编辑:韩希宇

    免责声明:

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