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    中国移动浙江公司:基于隐私计算的数据共享平台

    来源:中国电子银行网 2022-05-09 19:25:22 中国移动 隐私计算 数据治理
         来源:中国电子银行网     2022-05-09 19:25:22

    核心提示本项目使用蓝象智联的隐私计算GAIA平台技术,在该城商行和中国移动浙江公司部署了本地隐私计算节点并建立网络直联,在隐匿求交(PSI)后,共有用户通过运营商拥有的上网行为、通讯行为等标签。

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    案例名称

    基于隐私计算的数据共享平台

    案例简介

    某城商行因业务发展需要,全面推进数字化转型,通过采用大数据分析技术,提升客户服务效能,更精准对接客户需求,但由于行内可支持客户画像的有效数据不足,模型精准度难以提高,希望通过与中国移动浙江公司合作,补齐多维度特征数据,优化高净值用户识别模型。为了保障双方数据安全和客户数据隐私,需要使用多方安全计算和联邦学习等隐私计算技术,通过高阶密码学和AI算法,实现数据的可用而不可见。

    中国移动通信集团浙江有限公司 (简称“中国移动浙江公司”)隶属于中国移动通信集团有限公司,是中国移动有限公司的全资运营子公司。截至2021年底,公司员工总数1.9万人,总资产规模近1100 亿元,全年实现运营收入超过585亿元,净利润超127亿元,通信服务收入增幅、净利润增量、净利润率、人均劳动生产率增幅均为全集团最高。针对中国移动集团外部,浙江移动依托集中化IT系统和自主研发经验积累,积极探索IT资源和能力优势的对外输出,面向其他行业企业和海外电信运营商提供大数据等IT解决方案和服务,努力拓展对外服务份额,力争成为业界有影响力的专业化IT服务机构。公司在前期大数据业务发展的基础上,逐步探索隐私计算技术在各类业务场景中的应用,并建立相应规章制度。通过隐私计算技术,在疫情防控、态势感知、金融服务和电商营销等领域开展了积极实践,并已产生显著经济、社会效益及合规成效。

    本项目使用蓝象智联的隐私计算GAIA平台技术,在该城商行和中国移动浙江公司部署了本地隐私计算节点并建立网络直联,在隐匿求交(PSI)后,共有用户通过运营商拥有的上网行为、通讯行为等标签,与该城商行自有的用户金融类标签进行联合机器学习建模,得到更精准全面的用户画像模型,在满足用户隐私保护、数据安全和法律法规的要求下,为后续的客户服务、精准营销提供更精准支撑。通过该项目,也验证了隐私计算技术在金融行业的应用价值,后续具有较大的推广意义。

    创新技术/模式应用

    在充分满足相关法规及行业监管要求的前提下,根据银行业相关数据使用特点,搭建该城商行隐私计算平台,采用总体分析设计、分步试点实施的方式,完成项目的实施,实现技术的先进性、软件的实用性,满足系统的稳定性、可维护性、可扩展性和安全性等要求。

    1、搭建基于隐私计算的数据共享平台。建设一个基于隐私计算技术的数据共享平台,功能包含但不局限于基础管理功能、隐私求交(PSI)、多方安全计算(MPC)、联邦学习(FL)、隐私信息检索(PIR),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。利用该平台实现我行与外部数据源间数据交互的合规性和安全性。

    2、利用该平台就我行的若干业务应用场景进行试点。在支持该城商行和中国移动浙江公司在各自数据不出库的情况下,联合建模,优化该城商行高净值用户多维特征模型。通过该城商行与中国移动浙江公司的建模数据集,完成隐匿求交和联合建模。通过测试数据集验证该模型有效性。

    3、完善数据共享机制。通过试点项目,不断积累总结相关经验,在我行其他业务场景中推广使用。

    中国移动浙江公司负责项目的业务方案制定,根据业务需求协同各参与方构建联合建模方案并提供技术能力支持,中国移动浙江公司隐私计算业务已荣获国际QC金奖、星河奖标杆案例、国际电信论坛最佳实施创新技术解决方案及行业影响者、OpenMPC社区年度优秀应用案例TOP10等奖项。

    项目效果评估

    本项目服务于该城商行的电子银行业务,用于精准识别高净值用户,对用户服务、营销、促活等场景均有价值,业务覆盖用户量达6000万人次,近千个模型指标稳定运行,以成为该城商行与外部渠道开展联合运营的重要平台。

    本项目在该城商行数据治理及数据应用方面具有重要意义,通过隐私计算平台进行联邦建模,提高了高净值用户识别的准确性,极大的节省运营成本。此外,隐私平台建设解决了信息安全使用的问题,在信息泄露以及滥用严重的背景下,对于保护个人隐私方面具有特殊的社会价值。

    从业务价值方面,该城商行通过蓝象智联隐私计算平台GAIA和中国移动浙江公司完成了联合建模,该模型可以应用在存量客户营销促活上,也可以在营销获客中产生效益。使用该模型在行内历史数据中做效果验证,模型开发后的KS提升了15%以上,top10-lift提升1.8倍,模型效益得到了充分验证。

    银行结合外部数据的引入,深度挖掘自身数据,更加有效、低成本地分配服务和营销资源。准确识别高净值客户,提升客户服务等级,将有限的服务和营销资源在高净值客户中得到更高的转化效益,从而提升该城商行的运营效率。

    在社会价值方面,本项目将原始数据保留在本地,在双方求交和建模过程中,通过使用同态加密、不经意传输等隐私计算方法,保障了数据的安全性和使用的合规性。第一,原始明文数据保留在本地,通过对数据匿名化的处理,保护了数据的安全性和个人数据的隐私;第二,在查询过程中,通过隐匿查询等技术做到了数据最小颗粒度的使用;第三,隐私计算平台有完善的审计功能,通过平台的白盒审计,将每一次数据的使用完整详实的记录。

    隐私计算将数据的使用权和所有权进行区分,严格做到了权责分明。对数据资产按使用目的和项目进行专项申请和审批,对数据资产的生命周期和使用权限进行严格管理,最终保证全流程的合规性。

    项目牵头人

    汤劲松:博士,中国移动通信集团浙江有限公司信息技术与数据管理部副总经理兼大数据中心主任。二十余年通信运营商行业经验,大数据技术与应用领域专家。主持建设了浙江移动企业级大数据平台及多元化应用产品体系。

    项目团队成员

    王坤 浙江移动大数据中心应用产品部经理

    施锦河 浙江移动大数据中心产品研发专家

    吴轩 浙江移动大数据中心产品研发专家

    毛仁歆 蓝象智联首席算法科学家

    谷胜才 蓝象智联开发技术总监

    刘洋 蓝象智联密码学专家

    赵耀 蓝象智联产品研发专家

    责任编辑:韩希宇

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