隱私計(jì)算在金融行業(yè)反欺詐應(yīng)用

隱私計(jì)算在金融行業(yè)反欺詐等場(chǎng)景的應(yīng)用金融反欺詐的重要意義金融欺詐是用戶主觀、以非法占有為目的，采用虛構(gòu)事實(shí)或隱瞞真相方法，騙取他人財(cái)物或金融機(jī)構(gòu)信用，破壞金融管理秩序的行為，包含：電信詐騙、信用卡申請(qǐng)?jiān)p騙、信用卡盜刷、偽冒身份開卡等等詐騙行為。監(jiān)管和有權(quán)機(jī)關(guān)管控國家法規(guī)和政策重視銀行自身經(jīng)營要求公安部：“長城”“云劍”“斷卡”“斷流”等專案行動(dòng)，破獲電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案件26.2萬起，抓獲犯罪嫌疑人37.3萬名。人民銀行：治理異常銀行卡14.8億張，專項(xiàng)檢查130余家金融機(jī)構(gòu)，暫停620家銀行網(wǎng)點(diǎn)開戶業(yè)務(wù)。2021年3月5日，《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要（草案）》。2021年10月13日，《中國人民銀行關(guān)于加強(qiáng)支付受理終端及相關(guān)業(yè)務(wù)管理的通知（銀發(fā)〔2021〕259號(hào)）》。2022年4月18日，《關(guān)于加強(qiáng)打擊治理電信網(wǎng)絡(luò)詐騙違法犯罪工作的意見》2022年9月2日，《中華人民共和國反電信網(wǎng)絡(luò)詐騙法》銀行負(fù)有保護(hù)客戶信息、賬戶安全，確保交易為本人操作的法律責(zé)任。銀行為優(yōu)化經(jīng)濟(jì)資本配置需要減少欺詐風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致?lián)p失。大中型銀行負(fù)有保障客戶資金安全的社會(huì)責(zé)任。金融行業(yè)反欺詐方式的演進(jìn)近年來，銀行已紛紛建立了企業(yè)級(jí)的反欺詐體系，在機(jī)構(gòu)內(nèi)數(shù)據(jù)統(tǒng)一共享的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)覆蓋業(yè)務(wù)前、中、后各環(huán)節(jié)的智能反欺詐防控。然而，僅使用自身數(shù)據(jù)，仍然存在數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不全面、數(shù)據(jù)不及時(shí)的問題。隱私計(jì)算技術(shù)，為數(shù)據(jù)要素的有效流通提供了必要手段，正在為金融行業(yè)的反欺詐構(gòu)筑新的體系和生態(tài)。行...申請(qǐng) 密碼審批 認(rèn)證交易核查個(gè)金專業(yè)信用卡專業(yè)電子銀專業(yè)專家規(guī)則監(jiān)控為主依賴于密碼驗(yàn)證身份和事后人工核查各專業(yè)部門單線作戰(zhàn)規(guī)則模型結(jié)合智能化防控業(yè)務(wù)辦理前中后全環(huán)節(jié)防控名單、特征等風(fēng)險(xiǎn)信息統(tǒng)一共享...電子銀行信用卡自助終端深度學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜專家規(guī)則實(shí)時(shí)干預(yù)BANK完整性：隱匿查詢支持查詢同業(yè)欺詐評(píng)分全面性：縱向聯(lián)邦從運(yùn)營商、互聯(lián)網(wǎng)公司引入更全面特征及時(shí)性：區(qū)塊鏈支持名單信息不出機(jī)構(gòu)實(shí)時(shí)共享2.0

企業(yè)級(jí)反欺詐體系1.0

矩陣式聯(lián)防系統(tǒng)3.0

跨機(jī)構(gòu)跨行業(yè)反欺詐生態(tài)正在形成跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)合作的解決方案：隱私計(jì)算簡介隱私計(jì)算（Privacy-Preserving

Computation）,

是指在提供隱私保護(hù)的前提下，通過協(xié)作對(duì)多方的數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)計(jì)算分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值流通的技術(shù)解決方案。隱私計(jì)算并不是一種單一的技術(shù)，它是一套包含人工智能、密碼學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等眾多領(lǐng)域交叉融合的跨學(xué)科技術(shù)體系，滿足了數(shù)據(jù)的可用不可見、使用權(quán)與產(chǎn)權(quán)分離等要求。隱私計(jì)算技術(shù)解決方案包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算、可信計(jì)算、區(qū)塊鏈等多種技術(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景需要將技術(shù)進(jìn)行組合使用來滿足隱私保護(hù)的要求。2016年由谷歌提出，在不上傳手機(jī)終端的隱私數(shù)據(jù)（輸入內(nèi)容）前提下，完成輸入法的聯(lián)合模型訓(xùn)練。解決如何在保護(hù)隱私的情況下，完成AI模型訓(xùn)練。x>y

?x y源于1982年姚期智提出的百萬富翁問題1，在沒有可信第三方的前提下，比較出誰更富有。如何在保護(hù)隱私的情況下，完成統(tǒng)計(jì)分析。聯(lián)邦學(xué)習(xí)多方安全計(jì)算可信計(jì)算多家芯片廠商相繼推出了基于硬件的可信計(jì)算方案，如ARM

TrustZone，Intel

SGX等。如何在飛地條件下，保障數(shù)據(jù)、算法等不泄露、不被竊取，使得信息產(chǎn)權(quán)與使用權(quán)能夠分離。區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)任務(wù)存證交易流程存證數(shù)據(jù)存證算法哈希存證權(quán)屬變更存證智能合約區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)智能合約區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)智能合約防止過程中數(shù)據(jù)別篡改等惡意行為。區(qū)塊鏈隱私計(jì)算打造數(shù)據(jù)要素流通新模式通過引入滿足隱私保護(hù)要求的技術(shù)解決方案，可構(gòu)建一個(gè)算前、算中、算后的可信、可審計(jì)的數(shù)據(jù)要素流通新模式。區(qū)塊鏈：數(shù)據(jù)上鏈流通，防篡改；交易過程上鏈，可監(jiān)管、可審計(jì)。可信計(jì)算：所有節(jié)點(diǎn)基于可信計(jì)算環(huán)境實(shí)現(xiàn)，確保數(shù)據(jù)和算法用后銷毀、不被復(fù)制。多方、聯(lián)邦：原始數(shù)據(jù)不動(dòng)，參數(shù)和計(jì)算動(dòng)，確保隱私和數(shù)據(jù)資產(chǎn)保護(hù)。全流程可信計(jì)算系統(tǒng)計(jì)算前計(jì)算后計(jì)算中可利用聯(lián)盟鏈技術(shù)的防篡改性保證計(jì)算數(shù)據(jù)的真實(shí)性、一致性；可利用隱私計(jì)算技術(shù)確保參與運(yùn)算數(shù)據(jù)的隱私性，以及運(yùn)算結(jié)果的準(zhǔn)確性;可利用聯(lián)盟鏈技術(shù)可溯源性,便于監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)計(jì)算過程的審計(jì)、審查。數(shù)據(jù)要素流通新模式建設(shè)歷程結(jié)合業(yè)界技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)，工商銀行較早啟動(dòng)了隱私計(jì)算技術(shù)體系規(guī)劃，積極開展隱私計(jì)算技術(shù)研究，通過商用產(chǎn)品+自研的方式，建設(shè)了聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算技術(shù)平臺(tái)，打造隱私計(jì)算服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見、可控可計(jì)量”能力，賦能全行業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展。對(duì)客服務(wù)隱匿查詢隱私求交+區(qū)塊鏈P2P網(wǎng)絡(luò)共識(shí)算法智能合約賬本存儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)管控產(chǎn)品創(chuàng)新隱私計(jì)算技術(shù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景運(yùn)營管理多方安全計(jì)算平臺(tái)聯(lián)合統(tǒng)計(jì) 任務(wù)調(diào)度計(jì)算合約資源管理...............聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)聯(lián)邦特征工程聯(lián)邦任務(wù)管理聯(lián)邦學(xué)習(xí)工具聯(lián)邦合約管理聯(lián)邦建模系統(tǒng)資源管理聯(lián)邦預(yù)測(cè)............202020212017年初通過商用產(chǎn)品結(jié)合自研的方式建設(shè)了聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算技術(shù)平臺(tái)啟動(dòng)隱私計(jì)算技術(shù)研究和批評(píng)他建設(shè)推進(jìn)隱私計(jì)算規(guī)?；瘧?yīng)用，并計(jì)劃建設(shè)可信計(jì)算技術(shù)，豐富隱私計(jì)算能力，提升數(shù)據(jù)流通效率。2022反欺詐場(chǎng)景應(yīng)用：工行-運(yùn)營商聯(lián)合建模應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，聯(lián)合工行側(cè)樣本標(biāo)簽以及近百個(gè)樣本特征，以及運(yùn)營商側(cè)超50個(gè)數(shù)據(jù)特征，在數(shù)據(jù)互不出庫的基礎(chǔ)上建立工行手機(jī)銀行登錄行為異常識(shí)別模型，旨在通過本次數(shù)據(jù)合作驗(yàn)證提升行內(nèi)模型效果，更早地抓出可疑客戶，并為進(jìn)一步分析欺詐風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化反欺詐模型提供決策支撐。背景方案一、背景和方案運(yùn)營商層面特征具有一定前驗(yàn)性：分析公安部通報(bào)案件發(fā)現(xiàn)詐騙分子的異常行為在運(yùn)營商側(cè)更為提前（如更換手機(jī)設(shè)備、異地聯(lián)網(wǎng)等），可以幫助我行提前發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件。企業(yè)欺詐特征無法直接輸出：欺詐特征涉及大量隱私數(shù)據(jù)，無法通過明文方式直接共享數(shù)據(jù)。工行反欺詐系統(tǒng)聯(lián)邦模型訓(xùn)練聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)電信50多個(gè)通信特征100多個(gè)交易特征、客戶標(biāo)簽聯(lián)邦模型訓(xùn)練聯(lián)邦模型預(yù)測(cè)聯(lián)邦模型預(yù)測(cè)客戶登錄手機(jī)銀行欺詐風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分反欺詐檢測(cè)手機(jī)銀行請(qǐng)求反欺詐檢測(cè)禁止登陸手機(jī)銀行，提示轉(zhuǎn)柜面辦理業(yè)務(wù)反欺詐場(chǎng)景應(yīng)用：工行-運(yùn)營商聯(lián)合建模二、建模過程本地?cái)?shù)據(jù)準(zhǔn)備第一次隱私求交第二次隱私求交縱向聯(lián)邦訓(xùn)練工行側(cè)：樣本標(biāo)簽、境內(nèi)交易特征、境外交易特征等運(yùn)營商側(cè)：通信特征等行內(nèi)樣本集與運(yùn)營商數(shù)據(jù)集對(duì)齊在樣本對(duì)齊后，將交集拼上數(shù)據(jù)時(shí)間；其中工行用戶登陸日期，運(yùn)營商為數(shù)據(jù)發(fā)生日期拼上日期后的數(shù)據(jù)再次求交對(duì)齊各自獲得樣本和打標(biāo)時(shí)間交集并各自線下補(bǔ)充和加工相關(guān)特征采用基于lightgbm的縱向SecureBoost，使用雙方特征和工行標(biāo)簽共同訓(xùn)練模型反欺詐場(chǎng)景應(yīng)用：工行-運(yùn)營商聯(lián)合建模三、模型效果評(píng)估四川地區(qū)TOP100較只用行內(nèi)特征準(zhǔn)確率提升30%（從7%提升到10%），TOP300查準(zhǔn)同比提升20%（從5%提升至6%）特征重要性前10中，電信指標(biāo)有2個(gè)，分別在3、4，前20中有4個(gè)，前30個(gè)中有9個(gè)。電信指標(biāo)價(jià)值較高的8個(gè)，具體如下：特征重要性排序字段英文名字段中文名4online_N在網(wǎng)特征N14type_N設(shè)備特征N20call_N通話特征N21f_N聯(lián)系人特征N22type_M設(shè)備特征M23call_M通話特征M24call_O通話特征O26call_P通話特征P反欺詐的未來：跨機(jī)構(gòu)跨行業(yè)反欺詐生態(tài)依托隱私計(jì)算技術(shù)，在金融行業(yè)內(nèi)部有望形成“聯(lián)盟式”欺詐防控合作體系；同時(shí)，金融行業(yè)和電商平臺(tái)、社交平臺(tái)、通信運(yùn)營商等也可形成跨行業(yè)的互惠互利反欺詐生態(tài)。隱私計(jì)算電商平臺(tái)社交平臺(tái)通信運(yùn)營商金融同業(yè)合作企業(yè)、個(gè)人金融數(shù)據(jù)電商欺詐刷單黨羊毛黨外掛黨消費(fèi)數(shù)據(jù)社交數(shù)據(jù)終端數(shù)據(jù)黑產(chǎn)社區(qū)殺豬盤網(wǎng)絡(luò)賭博金融數(shù)據(jù)電信詐騙釣魚網(wǎng)站詐騙短信金融數(shù)據(jù)金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)、

數(shù)據(jù)有權(quán)機(jī)關(guān)詐騙情報(bào)實(shí)時(shí)查、凍、扣開放銀行服務(wù)詐騙名單貸款申請(qǐng)欺詐信用卡套現(xiàn)欺詐冒名開卡打擊團(tuán)伙詐騙電子銀行反欺詐風(fēng)險(xiǎn)布控風(fēng)險(xiǎn)后評(píng)估11，高凈值潛客挖掘外部公司沉淀有我國經(jīng)營企業(yè)、擔(dān)任企業(yè)高管等高價(jià)值人群信息。通過隱私計(jì)算方式，安全引入外部關(guān)于公司法人、高管、股東的數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)我行客戶的財(cái)富等級(jí)標(biāo)注，挖掘高凈值客戶、積累高質(zhì)量客群。精準(zhǔn)營銷激活沉睡客戶通過隱私計(jì)算技術(shù)拉通互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行合作，分析全行非活躍用戶（綁卡+未綁卡）；同互聯(lián)網(wǎng)渠道全量用戶，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析；精準(zhǔn)篩選待投放、待激活用戶群。助力對(duì)沉睡卡客戶通過網(wǎng)上購物付費(fèi)優(yōu)惠營銷方式，激活我行沉睡客戶。普惠金融小微商戶貸利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)建立與銀聯(lián)的數(shù)據(jù)合作，拓寬商戶場(chǎng)景服務(wù)面。充分利用銀聯(lián)的支付交易特征，及行內(nèi)已有征信、流水等豐富風(fēng)險(xiǎn)畫像，構(gòu)建全新的場(chǎng)景風(fēng)控體系：打造了商戶違約預(yù)測(cè)模型，“刷單套現(xiàn)”精準(zhǔn)識(shí)別模型；隱私計(jì)算在金融其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域的成果案例安全共享集團(tuán)客戶財(cái)富管理運(yùn)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在依法合規(guī)的前提下實(shí)現(xiàn)集團(tuán)視角下客戶資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的聯(lián)合統(tǒng)計(jì)全面反映我行客戶綜合資產(chǎn)情況，全面、準(zhǔn)確洞察客戶，建設(shè)客戶集團(tuán)資產(chǎn)畫像，推動(dòng)集團(tuán)內(nèi)部信息共享和業(yè)務(wù)協(xié)同。隱私計(jì)算技術(shù)發(fā)展展望隱私計(jì)算重塑數(shù)據(jù)使用模式數(shù)據(jù)流通將更加便捷，從而推動(dòng)各行業(yè)業(yè)務(wù)模式升級(jí)優(yōu)化。行業(yè)內(nèi)形成數(shù)據(jù)與算法的合力，推進(jìn)行業(yè)更快速發(fā)展，例如醫(yī)療水平、金融服務(wù)效率