工商銀行金融科技研究院-隱私計算在金融行業(yè)反欺詐等場景的應用

監(jiān)管和有權機關管控監(jiān)管和有權機關管控城”“云劍”“斷卡”“斷流”等專案行動，破獲電信網絡詐騙案件26.2萬起，抓獲犯罪嫌疑人37.3萬名。余家金融機構，暫停620家銀行網點開戶業(yè)務。金融欺詐是用戶主觀、以非法占有為目的，采用虛構事實或隱瞞真相方法，騙取他人財物或金融機構信用，破壞金融管理秩序的行為，包含：電信詐騙、信用卡申請詐騙、信用卡盜刷、偽冒身份開卡等等詐騙行為。國國家法規(guī)和政策重視?2021年3月5日，《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要(草案)》。?2021年10月13日，《中國人民銀行關于加強支付受理終端及相關業(yè)務管理的通知(銀發(fā)〔2021〕259號)》。?2022年4月18日，《關于加強打擊治理電信網絡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絡詐騙法》銀銀行自身經營要求戶信息、賬戶安全，確保交易為本人操作的法律責任。?銀行為優(yōu)化經濟資本配置需要減少欺詐風險導致?lián)p失。?大中型銀行負有保障客戶資金安全的社會責任。深度學習知識圖譜專家規(guī)則子銀行信用卡助終深度學習知識圖譜專家規(guī)則子銀行信用卡助終端申請密碼交易審批認證核查個金專業(yè)信用卡專業(yè)實時干預...電子銀行專業(yè)?規(guī)則模型結合智能化防控?業(yè)務辦理前中后全環(huán)節(jié)防控?名單、特征等風險信息統(tǒng)一共享近年來，銀行已紛紛建立了企業(yè)級的反欺詐體系，在機構內數(shù)據(jù)統(tǒng)一共享的基礎上實現(xiàn)覆蓋業(yè)務前、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)不及時的問題。隱私計算技術，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)的反欺詐構筑新的體系和生態(tài)。...??完整性：隱匿查詢支持查詢同業(yè)欺詐評分?全面性：縱向聯(lián)邦從運營商、互聯(lián)網公司引入更全面特征?及時性：區(qū)塊鏈支持名單信息不出機構實時共享?專家規(guī)則監(jiān)控為主??專家規(guī)則監(jiān)控為主?依賴于密碼驗證身份和事后人工核查?各專業(yè)部門單線作戰(zhàn)2.0企業(yè)級反欺詐體系1.0矩陣式聯(lián)防系統(tǒng)交易流程存證區(qū)塊鏈節(jié)點跨機構數(shù)據(jù)合作的解決方案：隱私計算簡介交易流程存證區(qū)塊鏈節(jié)點隱私計算(Privacy-PreservingComputation),是指在提供隱私保護的前提下，通過協(xié)作對多方的數(shù)據(jù)進行機器學習和數(shù)據(jù)計算分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值流通的技術解決方案。隱私計算并不是一種單一的技術，它是一套包含人工智能、密碼學、數(shù)據(jù)科學等眾多領域交叉融合的跨學科技術體系，滿足了數(shù)據(jù)的可用不可見、使用權與產權分離等要求。隱私計算技術解決方案包括聯(lián)邦學習、多方安全計算、可信計算、區(qū)塊鏈等多種技術，在實際應用中根據(jù)實際場景需要將技術進行組合使用來滿足隱私保護的要求。學習n2016年由谷歌提出，在不上傳手機終端的隱私數(shù)據(jù)(輸入內容)前提下，完成輸入法n解決如何在保護隱私的情況下，完成AI模計算x>y?xyn源于1982年姚期智提出的百萬富翁問誰更富有。n如何在保護隱私的情況下，完成統(tǒng)計分析。n多家芯片廠商相繼推出了基于硬件的telSGXn如何在飛地條件下，保障數(shù)據(jù)、算法，使得信息產權用權能夠分離。任務存證數(shù)數(shù)據(jù)存證點 能合約能合約點 能合約算法哈希存算法哈希存證存證n防止過程中數(shù)據(jù)別篡改等惡意行為。計算前計算中計算后隱私計算打造數(shù)據(jù)要素流通新模式計算前計算中計算后l通過引入滿足隱私保護要求的技術解決方案，可構建一個算前、算中、算后的可信、可審計的數(shù)據(jù)要素流通新模式。l可信計算：所有節(jié)點基于可信計算環(huán)境實現(xiàn)，確保數(shù)據(jù)和算法用后銷毀、不被復制?？衫寐?lián)盟鏈技術的防篡改性保證計算數(shù)據(jù)的真實性、一致性；可利用隱私計算技術確保參與運算數(shù)據(jù)的隱私性，以及運算結果的準確性;可利用聯(lián)盟鏈技術可溯源性,便于監(jiān)管機構對計算過程的審計、審查。全流程可信計算系統(tǒng)推進隱私計算規(guī)模化應用，并計劃建設可信計算技術，豐富隱私計算能力，提升數(shù)據(jù)流通效率。啟推進隱私計算規(guī)模化應用，并計劃建設可信計算技術，豐富隱私計算能力，提升數(shù)據(jù)流通效率。啟動隱私計算技術研究和批評他建設年初通過商用產品結合自研的方式建設了聯(lián)邦學習、多方安全計算技術平臺結合業(yè)界技術發(fā)展態(tài)勢，工商銀行較早啟動了隱私計算技術體系規(guī)劃，積極開展隱私計算技術研究，通過商用產品+自研的方式，建設了聯(lián)邦學習、多方安全計算技術平臺，打造隱私計算服務能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見、可控可計量”能力，賦能全行業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展。業(yè)業(yè)務場景產品創(chuàng)新對客服務風險管控運營管理聯(lián)邦特征工程聯(lián)邦學習工具聯(lián)合統(tǒng)計隱匿查詢聯(lián)邦特征工程聯(lián)邦學習工具聯(lián)合統(tǒng)計隱匿查詢隱私求交聯(lián)邦合約管理...............聯(lián)邦學習平臺聯(lián)邦任務管理多方安全計算平臺任務調度計算合約資源管理聯(lián)邦建模系統(tǒng)資源管理聯(lián)邦預測隱私計算技術+區(qū)+區(qū)塊鏈P2P網絡共識算法智能合約賬本存儲6電信50多個通信特征聯(lián)邦學習平臺聯(lián)邦模型訓練聯(lián)邦模型訓練聯(lián)邦模型預測聯(lián)邦模型預測欺詐風險評分?運營商層面特征具有一定前驗性：分析公安部通報案件發(fā)現(xiàn)詐騙分子的異常行為在運營商側更為提前電信50多個通信特征聯(lián)邦學習平臺聯(lián)邦模型訓練聯(lián)邦模型訓練聯(lián)邦模型預測聯(lián)邦模型預測欺詐風險評分?運營商層面特征具有一定前驗性：分析公安部通報案件發(fā)現(xiàn)詐騙分子的異常行為在運營商側更為提前 (如更換手機設備、異地聯(lián)網等)，可以幫助我行提前發(fā)現(xiàn)風險事件。?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)。?應用聯(lián)邦學習技術，聯(lián)合工行側樣本標簽以及近百個樣本特征，以及運營商側超50個數(shù)據(jù)特征，在數(shù)據(jù)互不出庫的基礎上建立工行手機銀行登錄行為異常識別模型，旨在通過本次數(shù)據(jù)合作驗證提升行內模型效果，更早地抓出可疑客戶，并為進一步分析欺詐風險和優(yōu)化反欺詐模型提供決策支撐。一、背景和方案背背景方案方案客戶登錄手機銀行手機銀行請求反欺詐檢測禁止登陸手機銀，提示轉柜面辦理業(yè)務工工行反欺詐系統(tǒng)100多個交易特征、客戶標簽反欺詐檢測?工行側：樣本標簽、境?工行側：樣本標簽、境特征等Optiundeomnisistenatus errorvoluptatem.?拼上日期后的數(shù)據(jù)再次求交對齊?各自獲得樣本和打標時間交集并各自線下補充和加工相關特征?采用基于lightgbm的縱向SecureBoost，使用雙方特征和工行標簽共同訓練模型二、建模過程??行內樣本集與運營商數(shù)據(jù)集對齊?在樣本對齊后，將交集拼上數(shù)據(jù)時間；其中工行用戶登陸日期，運營商為數(shù)據(jù)發(fā)生日期本地數(shù)據(jù)準備第一次隱私求交第二次隱私求交縱向聯(lián)邦訓練反欺詐場景應用：工行-運營商聯(lián)合建模三、模型效果評估?四川地區(qū)TOP100較只用行內特征準確率提升30%(從7%提升到10%)，TOP300查準同比提升20%(從5%提升至6%)如下：特特征重要性排序字段英文名字段中文名4online_N在網特征Ntype_N設備特征N0call_N通話特征N1f_N聯(lián)系人特征N2type_M設備特征M3call_M通話特征M4call_O通話特征O6call_P通話特征P金融數(shù)據(jù)金融數(shù)據(jù)金融數(shù)據(jù)?詐騙情報凍、扣金融同業(yè)合作反欺詐的未來：跨機構跨行業(yè)反欺詐生態(tài)金融數(shù)據(jù)金融數(shù)據(jù)金融數(shù)據(jù)?詐騙情報凍、扣金融同業(yè)合作依托隱私計算技術，在金融行業(yè)內部有望形成“聯(lián)盟式”欺詐防控合作體系；同時，金融行業(yè)和電商平臺、社交平臺、通信運營商等也可形成跨行業(yè)的互惠互利反欺詐生態(tài)。通信運營商黑產社區(qū)殺豬盤通信運營商黑產社區(qū)殺豬盤?網絡賭博電信詐騙?釣魚網站?詐騙短信電商平臺電商欺詐刷單黨羊毛黨外掛黨詐騙名單詐騙名單開放銀行服務金融數(shù)據(jù)金融數(shù)據(jù)終端數(shù)據(jù)社交終端數(shù)據(jù)社交數(shù)據(jù)消費數(shù)據(jù)有權機關?電子銀行反欺詐??電子銀行反欺詐?風險布控?風險后評估?信用卡套現(xiàn)欺詐?冒名開卡?打擊團伙詐騙隱私計算在金融其他業(yè)務領域的成果案例高高凈值潛客挖掘?外部公司沉淀有我國經營企業(yè)、擔任企業(yè)高管等高價值人群信息。?通過隱私計算方式，安全引入外部關于公司法人、高管、股東的數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)對我行客戶的財富等級標注，挖掘高凈值客戶、積累高質量客群。安安全共享 集團客戶財富管理?運用聯(lián)邦學習技術，在依法合規(guī)的前提下實現(xiàn)集團視角下客戶資產結構的聯(lián)合統(tǒng)計，全面反映我行客戶綜戶，建設客戶集團資產畫像，推動集團內部信息共享和業(yè)務協(xié)同。精精準營銷 激活沉睡客戶?通過隱私計算技術拉通互聯(lián)網企業(yè)進行合作，分析全行非活躍用戶(綁卡+未綁卡)；同互聯(lián)網渠道全量用戶，進行關聯(lián)分析；精準篩選待投放、待激活用戶群。助力對沉睡卡客戶通過網上購物付費優(yōu)惠營銷方式，激活我行沉睡客戶。普惠金融普惠金融 小微商戶貸?利用聯(lián)邦學習技術建立與銀聯(lián)的數(shù)據(jù)合作，拓寬商戶場景服務面。充分利用銀聯(lián)的支付交易特征，及行內已有征信、流水等豐富風險畫像，構建全新的場景風控體系：打造了商戶違約預測模型，“刷單套現(xiàn)”精準識別模型；數(shù)據(jù)生態(tài)隱私計算技術發(fā)展展望數(shù)據(jù)生態(tài)加快推進關鍵技術發(fā)展，助力數(shù)據(jù)要素流通?硬件加速，提高計算性能?加強可信隱私計算研究，提升安全性?推進互聯(lián)互通，破解”技術孤島“